不能每次查询都调用to_tsvector，因为PostgreSQL不会对表达式自动建索引，导致每次执行都要实时分词、生成向量并全表扫描，丧失全文检索加速能力，响应时间从毫秒级升至秒级。
直接用 to_tsvector 和 to_tsquery 拼接查询，不加索引、不持久化、不设权重，99% 的人会掉进性能陷阱——哪怕只有几万行数据，@@ 查询也会秒变全表扫描。
为什么不能每次查询都调用 to_tsvector
PostgreSQL 不会对表达式（如 to_tsvector('english', title || ' ' || content)）自动建索引。每次执行 WHERE to_tsvector(...) @@ to_tsquery(...)，数据库都得实时分词、标准化、生成向量，再逐行比对。这等于放弃所有全文检索的加速机制。
- 即使表只有 10 万行，响应时间也可能从毫秒级跳到秒级
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EXPLAIN会明确显示Seq Scan，而非Bitmap Heap Scan+Index Scan - 并发稍高时，CPU 在分词上打满，不是在查数据
必须先建 tsvector 列并用 GIN 索引
核心动作是把向量化过程从查询时移到写入时，让索引真正生效。
- 添加列：
ALTER TABLE articles ADD COLUMN tsv tsvector GENERATED ALWAYS AS (setweight(to_tsvector('english', title), 'A') || setweight(to_tsvector('english', content), 'B')) STORED; - 建索引：
CREATE INDEX idx_articles_tsv ON articles USING gin(tsv); - 查询就变成轻量级匹配：
SELECT * FROM articles WHERE tsv @@ to_tsquery('english', 'database & postgres');
注意：中文必须换词典（如 zhparser），'english' 对中文无效——它会把整段中文当一个“词”，完全无法分词。
plainto_tsquery 和 websearch_to_tsquery 怎么选
二者都简化用户输入，但行为差异大，错用会导致漏结果或语法报错。
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plainto_tsquery('english', 'hello world')→'hello' & 'world'（强制 AND，无标点解析） -
websearch_to_tsquery('english', '"hello world"')→ 精确短语匹配（PostgreSQL 11+） -
websearch_to_tsquery('english', 'hello -world')→ 包含 hello 但排除 world - 如果用户输入带引号或减号，必须用
websearch_to_tsquery，否则plainto_tsquery会把引号当普通字符，查不到东西
排序和相关性得分别忘了加 ts_rank
只用 @@ 匹配，结果是无序的——哪怕文档里关键词出现 10 次和 1 次，排在同一个位置。真实场景中，必须排序。
- 基础排序：
ORDER BY ts_rank(tsv, to_tsquery('english', 'search')) DESC - 更准一点（考虑词频+位置）：
ts_rank_cd(tsv, to_tsquery('english', 'search')) - 千万避免写成
ORDER BY ts_rank(to_tsvector(...), ...)——又触发实时分词，排序本身变慢十倍
权重设置（A/B/C/D）和 ts_rank 是绑定的：没用 setweight，标题和正文就无法差异化贡献得分。
