Kedudukan Carian Teks Penuh PostgreSQL mengikut Kedudukan
Baru-baru ini, saya menghadapi masalah dengan carian teks penuh. Saya menggunakan ciri ini dalam input carian saya, di mana bahagian belakang menghantar petunjuk kemungkinan padanan semasa anda menaip. Pangkalan data bahagian belakang ialah PostgreSQL. Saya memerlukan pembayang untuk disenaraikan mengikut kedudukan istilah yang dicari dalam teks.
Jadi, jika anda mencari tajuk "Star Wars", anda akan mendapat siaran "Star Wars" terlebih dahulu dan bukannya "Bagaimana Star Wars 7- 9 mengubah dunia Star Wars (dokumentari yang menyeronokkan tentang Star Wars)" yang mungkin mempunyai kedudukan yang lebih tinggi kerana istilah itu ada 3 kali ganda.
Carian Teks Penuh dalam PostgreSQL
Carian teks penuh dalam PostgreSQL boleh dicapai dengan mudah. Terdapat dua alatan utama untuk digunakan:
- tsvector - mewakili dokumen yang boleh dicari.
- tsquery - mewakili pertanyaan carian untuk dilakukan terhadap dokumen.
Katakan kita mahu mencari tajuk catatan blog kita. Untuk menjadikannya boleh dicari, kita boleh menggunakan pertanyaan berikut:
SELECT id, title FROM blogposts WHERE to_tsquery('JavaScript') @@ to_tsvector(posts.title);
Dalam kes ini, kami menukar tajuk siaran kepada tsvector secara dinamik dengan setiap carian. Walau bagaimanapun, transformasi ini mengambil sedikit masa. Pendekatan yang lebih baik ialah melakukan transformasi ini terlebih dahulu dalam pangkalan data dan juga menyimpannya sebagai indeks untuk tajuk untuk carian yang lebih pantas.
Mari buat lajur baharu bagi vektor tajuk dan juga indeks lajur baharu ini:
ALTER TABLE blogposts ADD COLUMN search_vector tsvector; UPDATE blogposts SET search_vector = (to_tsvector(posts.title)); CREATE INDEX titles_fts_idx ON blogposts USING gin(search_vector);
Sekarang cuba cari istilah "JavaScript"
SELECT id, title FROM blogposts WHERE to_tsquery('JavaScript') @@ search_vector;
Anda juga boleh membuat indeks daripada vektor ts terus pada lajur tajuk seperti ini:
CREATE INDEX titles_fts_idx ON blogposts USING GIN (to_tsvector(posts.title));
dan gunakan carian seperti ini:
SELECT id, title FROM blogposts WHERE to_tsquery('JavaScript') @@ posts.title;
Kini, carian teks penuh akan menjadi sangat pantas, selesai dalam milisaat.
Kedudukan Keputusan
PostgreSQL menyediakan ciri ts_rank, yang membolehkan anda menjaringkan hasil carian dan menyusunnya berdasarkan kedudukan mereka. PostgreSQL menyokong pilihan kedudukan berikut:
- 0 (lalai) mengabaikan panjang dokumen
- 1 membahagikan pangkat dengan 1 logaritma panjang dokumen
- 2 membahagikan pangkat dengan panjang dokumen
- 4 membahagikan pangkat dengan jarak harmonik min antara takat (ini hanya dilaksanakan oleh ts_rank_cd)
- 8 membahagikan pangkat dengan bilangan perkataan unik dalam dokumen
- 16 membahagikan pangkat dengan 1 logaritma bilangan perkataan unik dalam dokumen
- 32 membahagikan pangkat dengan sendirinya 1
Anda boleh menggunakan ts_rank seperti ini:
SELECT ... ts_rank(search_vector, to_tsquery('JavaScript'), 0) as rank_title ... ORDER BY rank_title DESC NULLS LAST
Walau bagaimanapun, tiada pilihan kedudukan terbina dalam berdasarkan kedudukan istilah carian dalam rentetan (iaitu lajur tajuk).
KEDUDUKAN untuk menyelamatkan
Nasib baik ada fungsi POSITION dalam PostgreSQL. Fungsi PostgreSQL POSITION digunakan untuk mencari lokasi subrentetan dalam rentetan tertentu. Dalam kes kami, kami boleh menggunakannya seperti ini
SELECT id, title FROM blogposts WHERE to_tsquery('JavaScript') @@ to_tsvector(posts.title);
ts_rank menggunakan integer normalisasi 2 kerana 2 membahagikan pangkat dengan panjang dokumen
Nombor sihir 0.0001 adalah untuk mengelakkan pembahagian dengan 0 kerana fungsi POSTION dikira daripada 1 bukan 0 dan mengembalikan 0 jika rentetan tidak ditemui.
Kod akhir mungkin kelihatan seperti ini:
ALTER TABLE blogposts ADD COLUMN search_vector tsvector; UPDATE blogposts SET search_vector = (to_tsvector(posts.title)); CREATE INDEX titles_fts_idx ON blogposts USING gin(search_vector);
Mencari lebih banyak istilah
Satu kaveat perlu disebut jika anda mencari lebih banyak istilah sekali gus (seperti JavaScript dan TypeScript).
Argumen untuk fungsi to_tsquery boleh digunakan dengan kefleksibelan yang besar, termasuk pengendali logik dll. Fungsi POSITION sebaliknya ialah "hanya" subrentetan dalam rentetan.
Contoh Dunia Nyata
Berikut ialah contoh saya dari titik akhir dunia sebenar dalam aplikasi web SvelteKit yang menggunakan perpustakaan npm postgres (sql):
SELECT id, title FROM blogposts WHERE to_tsquery('JavaScript') @@ search_vector;
Berikut ialah pautan kepada dokumentasi dalam perkara:
- https://www.postgresql.org/docs/current/textsearch-controls.html#TEXTSEARCH-PARSING-QUERIES https://www.postgresql.org/docs/current/textsearch-controls.html#TEXTSEARCH-PARSING-DOCUMENTS
- https://www.postgresql.org/docs/current/textsearch-controls.html#TEXTSEARCH-RANKING
- https://www.postgresql.org/docs/9.1/functions-string.html
Atas ialah kandungan terperinci Kedudukan Carian Teks Penuh PostgreSQL mengikut Kedudukan. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas











Enjin JavaScript yang berbeza mempunyai kesan yang berbeza apabila menguraikan dan melaksanakan kod JavaScript, kerana prinsip pelaksanaan dan strategi pengoptimuman setiap enjin berbeza. 1. Analisis leksikal: Menukar kod sumber ke dalam unit leksikal. 2. Analisis Tatabahasa: Menjana pokok sintaks abstrak. 3. Pengoptimuman dan Penyusunan: Menjana kod mesin melalui pengkompil JIT. 4. Jalankan: Jalankan kod mesin. Enjin V8 mengoptimumkan melalui kompilasi segera dan kelas tersembunyi, Spidermonkey menggunakan sistem kesimpulan jenis, menghasilkan prestasi prestasi yang berbeza pada kod yang sama.

Python lebih sesuai untuk pemula, dengan lengkung pembelajaran yang lancar dan sintaks ringkas; JavaScript sesuai untuk pembangunan front-end, dengan lengkung pembelajaran yang curam dan sintaks yang fleksibel. 1. Sintaks Python adalah intuitif dan sesuai untuk sains data dan pembangunan back-end. 2. JavaScript adalah fleksibel dan digunakan secara meluas dalam pengaturcaraan depan dan pelayan.

Peralihan dari C/C ke JavaScript memerlukan menyesuaikan diri dengan menaip dinamik, pengumpulan sampah dan pengaturcaraan asynchronous. 1) C/C adalah bahasa yang ditaip secara statik yang memerlukan pengurusan memori manual, manakala JavaScript ditaip secara dinamik dan pengumpulan sampah diproses secara automatik. 2) C/C perlu dikumpulkan ke dalam kod mesin, manakala JavaScript adalah bahasa yang ditafsirkan. 3) JavaScript memperkenalkan konsep seperti penutupan, rantaian prototaip dan janji, yang meningkatkan keupayaan pengaturcaraan fleksibiliti dan asynchronous.

Penggunaan utama JavaScript dalam pembangunan web termasuk interaksi klien, pengesahan bentuk dan komunikasi tak segerak. 1) kemas kini kandungan dinamik dan interaksi pengguna melalui operasi DOM; 2) pengesahan pelanggan dijalankan sebelum pengguna mengemukakan data untuk meningkatkan pengalaman pengguna; 3) Komunikasi yang tidak bersesuaian dengan pelayan dicapai melalui teknologi Ajax.

Aplikasi JavaScript di dunia nyata termasuk pembangunan depan dan back-end. 1) Memaparkan aplikasi front-end dengan membina aplikasi senarai TODO, yang melibatkan operasi DOM dan pemprosesan acara. 2) Membina Restfulapi melalui Node.js dan menyatakan untuk menunjukkan aplikasi back-end.

Memahami bagaimana enjin JavaScript berfungsi secara dalaman adalah penting kepada pemaju kerana ia membantu menulis kod yang lebih cekap dan memahami kesesakan prestasi dan strategi pengoptimuman. 1) aliran kerja enjin termasuk tiga peringkat: parsing, penyusun dan pelaksanaan; 2) Semasa proses pelaksanaan, enjin akan melakukan pengoptimuman dinamik, seperti cache dalam talian dan kelas tersembunyi; 3) Amalan terbaik termasuk mengelakkan pembolehubah global, mengoptimumkan gelung, menggunakan const dan membiarkan, dan mengelakkan penggunaan penutupan yang berlebihan.

Python dan JavaScript mempunyai kelebihan dan kekurangan mereka sendiri dari segi komuniti, perpustakaan dan sumber. 1) Komuniti Python mesra dan sesuai untuk pemula, tetapi sumber pembangunan depan tidak kaya dengan JavaScript. 2) Python berkuasa dalam bidang sains data dan perpustakaan pembelajaran mesin, sementara JavaScript lebih baik dalam perpustakaan pembangunan dan kerangka pembangunan depan. 3) Kedua -duanya mempunyai sumber pembelajaran yang kaya, tetapi Python sesuai untuk memulakan dengan dokumen rasmi, sementara JavaScript lebih baik dengan MDNWebDocs. Pilihan harus berdasarkan keperluan projek dan kepentingan peribadi.

Kedua -dua pilihan Python dan JavaScript dalam persekitaran pembangunan adalah penting. 1) Persekitaran pembangunan Python termasuk Pycharm, Jupyternotebook dan Anaconda, yang sesuai untuk sains data dan prototaip cepat. 2) Persekitaran pembangunan JavaScript termasuk node.js, vscode dan webpack, yang sesuai untuk pembangunan front-end dan back-end. Memilih alat yang betul mengikut keperluan projek dapat meningkatkan kecekapan pembangunan dan kadar kejayaan projek.
