Question

继this answer之后我想知道使用PostgreSQL的内置全文搜索的最佳方法是，如果我想按等级排序，和限制只匹配查询。

让我们假设一个非常简单的表格。

CREATE TABLE pictures (
  id SERIAL PRIMARY KEY,
  title varchar(300),
  ...
)

或其他什么。现在我想搜索title字段。首先，我创建一个索引：

CREATE INDEX pictures_title ON pictures 
  USING gin(to_tsvector('english', title));

现在我要搜索'small dog'。这有效：

SELECT pictures.id, 
       ts_rank_cd(
         to_tsvector('english', pictures.title), 'small dog'
       ) AS score
FROM pictures
ORDER BY score DESC

但我真正想要的是：

SELECT pictures.id, 
       ts_rank_cd(
         to_tsvector('english', pictures.title), to_tsquery('small dog')
       ) AS score
FROM pictures 
WHERE to_tsvector('english', pictures.title) @@ to_tsquery('small dog')
ORDER BY score DESC

或者这个（不起作用 - 不能在score子句中使用WHERE：

SELECT pictures.id, 
       ts_rank_cd(
         to_tsvector('english', pictures.title), to_tsquery('small dog')
       ) AS score
FROM pictures WHERE score > 0
ORDER BY score DESC

最好的方法是什么？我的问题很多：

如果我使用重复to_tsvector(...)的版本，它会调用两次，还是足够智能以某种方式缓存结果？
有没有办法不重复to_ts...函数调用？
有没有办法在score条款中使用WHERE？
如果有，请按score > 0过滤或使用@@更好吗？

Answer 1

已接受的答案完全是错误的，因此我不得不鸣叫：

使用@@运算符将使用全文本GIN索引，而对score > 0的测试则不会。

我在问题中创建了一个表，但添加了名为title_tsv的列：

CREATE TABLE test_pictures (
  id        BIGSERIAL,
  title     text,
  title_tsv tsvector
);

CREATE INDEX ix_pictures_title_tsv ON test_pictures 
    USING gin(title_tsv);

我在表中填充了一些测试数据：

INSERT INTO test_pictures(title, title_tsv)
SELECT T.data, to_tsvector(T.data) 
FROM   some_table T;

然后我用explain analyze运行了“接受的”解决方案：

EXPLAIN ANALYZE 
SELECT  score, id, title
FROM (
    SELECT ts_rank_cd(P.title_tsv, to_tsquery('address & shipping')) AS score
        ,P.id        
        ,P.title
    FROM test_pictures as P
) S
WHERE score > 0
ORDER BY score DESC;

得到以下内容。请注意执行时间为5,015毫秒

QUERY PLAN                                                                                                                                    |
----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|
Gather Merge  (cost=274895.48..323298.03 rows=414850 width=60) (actual time=5010.844..5011.330 rows=1477 loops=1)                             |
  Workers Planned: 2                                                                                                                          |
  Workers Launched: 2                                                                                                                         |
  ->  Sort  (cost=273895.46..274414.02 rows=207425 width=60) (actual time=4994.539..4994.555 rows=492 loops=3)                                |
        Sort Key: (ts_rank_cd(p.title_tsv, to_tsquery('address & shipping'::text))) DESC                                                      |
        Sort Method: quicksort  Memory: 131kB                                                                                                 |
        ->  Parallel Seq Scan on test_pictures p  (cost=0.00..247776.02 rows=207425 width=60) (actual time=17.672..4993.997 rows=492 loops=3) |
              Filter: (ts_rank_cd(title_tsv, to_tsquery('address & shipping'::text)) > '0'::double precision)                                 |
              Rows Removed by Filter: 497296                                                                                                  |
Planning time: 0.159 ms                                                                                                                       |
Execution time: 5015.664 ms                                                                                                                   |

现在将其与@@运算符进行比较：

EXPLAIN ANALYZE
SELECT ts_rank_cd(to_tsvector(P.title), to_tsquery('address & shipping')) AS score
    ,P.id
    ,P.title
FROM    test_pictures as P
WHERE P.title_tsv @@ to_tsquery('address & shipping')
ORDER BY score DESC;

执行结果大约需要 29毫秒：

QUERY PLAN                                                                                                                                       |
-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|
Gather Merge  (cost=13884.42..14288.35 rows=3462 width=60) (actual time=26.472..26.942 rows=1477 loops=1)                                        |
  Workers Planned: 2                                                                                                                             |
  Workers Launched: 2                                                                                                                            |
  ->  Sort  (cost=12884.40..12888.73 rows=1731 width=60) (actual time=17.507..17.524 rows=492 loops=3)                                           |
        Sort Key: (ts_rank_cd(to_tsvector(title), to_tsquery('address & shipping'::text))) DESC                                                  |
        Sort Method: quicksort  Memory: 171kB                                                                                                    |
        ->  Parallel Bitmap Heap Scan on test_pictures p  (cost=72.45..12791.29 rows=1731 width=60) (actual time=1.781..17.268 rows=492 loops=3) |
              Recheck Cond: (title_tsv @@ to_tsquery('address & shipping'::text))                                                                |
              Heap Blocks: exact=625                                                                                                             |
              ->  Bitmap Index Scan on ix_pictures_title_tsv  (cost=0.00..71.41 rows=4155 width=0) (actual time=3.765..3.765 rows=1477 loops=1)  |
                    Index Cond: (title_tsv @@ to_tsquery('address & shipping'::text))                                                            |
Planning time: 0.214 ms                                                                                                                          |
Execution time: 28.995 ms                                                                                                                        |

在执行计划中可以看到，在第二个查询中使用了索引ix_pictures_title_tsv，但在第一个查询中没有使用索引，这使使用@@运算符的查询的速度提高了172倍！

Answer 2

select *
from (
    SELECT
        pictures.id,
        ts_rank_cd(to_tsvector('english', pictures.title), 
        to_tsquery('small dog')) AS score
    FROM pictures
) s
WHERE score > 0
ORDER BY score DESC

Answer 3

如果我使用带有重复to_tsvector（...）的版本，它会调用两次，还是足够智能以某种方式缓存结果？

注意这些事情的最好方法是做一个简单的解释，尽管那些很难阅读。

长话短说，是的，PostgreSQL非常聪明，可以重复使用计算结果。

有没有办法不重复to_ts ...函数调用？

我通常会添加一个tsv列，它是文本搜索向量。如果使用触发器进行此自动更新，它会立即为您提供易于访问的向量，但它还允许您通过选择性触发来有选择地更新搜索索引。

有没有办法在WHERE子句中使用得分？

是的，但不是那个名字。或者你可以创建一个子查询，但我个人只是重复它。

如果有的话，按分数过滤会更好吗？ 0或使用@@ thing？

我能想到的最简单的版本是：

SELECT *
FROM pictures
WHERE 'small dog' @@ text_search_vector

text_search_vector显然可以替换为to_tsvector('english', pictures.title)

使用PostgreSQL全文搜索排名的最佳方式

3 个答案: