我正在创建一个可以执行基本操作的简单应用程序。 SQLite用作数据库。我想执行通配符搜索,但我知道它的性能很差。我想尝试全文搜索,但我不能完整的例子 怎么做。我确认SQLite有full text search support。这是我的示例代码。
from flask_sqlalchemy import SQLAlchemy
db = SQLAlchemy()
class Person(db.Model):
id = db.Column(db.Integer, primary_key=True)
name = db.Column(db.Text, unique=True, nullable=False)
thumb = db.Column(db.Text, nullable=False, default="")
role = db.relationship("Role", backref="person", cascade="delete")
class Role(db.Model):
id = db.Column(db.Integer, primary_key=True)
person_id = db.Column(db.Integer, db.ForeignKey(Person.id, ondelete="CASCADE"), nullable=False)
role = db.Column(db.Text, nullable=False)
如何创建FTS索引并使用SQLAlchemy查询它。例如,在Person中搜索名称。
答案 0 :(得分:1)
FTS5提供支持全文搜索的虚拟表。换句话说,您无法在现有表的列上创建全文索引。相反,您可以创建FTS5虚拟表并从原始表中复制相关数据以进行索引。为了避免两次存储相同的数据,您可以将其设为external content table,但您仍需要确保FTS5表保持同步,手动或使用触发器。
您可以创建一个通用的自定义DDL构造,该构造可以处理创建镜像另一个表的FTS5虚拟表:
class CreateFtsTable(DDLElement):
"""Represents a CREATE VIRTUAL TABLE ... USING fts5 statement, for indexing
a given table.
"""
def __init__(self, table, version=5):
self.table = table
self.version = version
@compiles(CreateFtsTable)
def compile_create_fts_table(element, compiler, **kw):
"""
"""
tbl = element.table
version = element.version
preparer = compiler.preparer
sql_compiler = compiler.sql_compiler
tbl_name = preparer.format_table(tbl)
vtbl_name = preparer.quote(tbl.name + "_idx")
text = "\nCREATE VIRTUAL TABLE "
text += vtbl_name + " "
text += "USING fts" + str(version) + "("
separator = "\n"
pk_column, = tbl.primary_key
columns = [col for col in tbl.columns if col is not pk_column]
for column in columns:
text += separator
separator = ", \n"
text += "\t" + preparer.format_column(column)
if not isinstance(column.type, String):
text += " UNINDEXED"
text += separator
text += "\tcontent=" + sql_compiler.render_literal_value(
tbl.name, String())
text += separator
text += "\tcontent_rowid=" + sql_compiler.render_literal_value(
pk_column.name, String())
text += "\n)\n\n"
return text
给定的实现有点天真并且默认情况下索引所有文本列。通过在原始表名后添加_idx
来隐式命名创建的虚拟表。
但仅凭这一点是不够的,如果你想自动保持表与触发器同步,并且因为你只为一个表添加索引,你可以选择在迁移中使用文本DDL结构脚本:
def upgrade():
ddl = [
"""
CREATE VIRTUAL TABLE person_idx USING fts5(
name,
thumb UNINDEXED,
content='person',
content_rowid='id'
)
""",
"""
CREATE TRIGGER person_ai AFTER INSERT ON person BEGIN
INSERT INTO person_idx (rowid, name, thumb)
VALUES (new.id, new.name, new.thumb);
END
""",
"""
CREATE TRIGGER person_ad AFTER DELETE ON person BEGIN
INSERT INTO person_idx (person_idx, rowid, name, thumb)
VALUES ('delete', old.id, old.name, old.thumb);
END
""",
"""
CREATE TRIGGER person_au AFTER UPDATE ON person BEGIN
INSERT INTO person_idx (person_idx, rowid, name, thumb)
VALUES ('delete', old.id, old.name, old.thumb);
INSERT INTO person_idx (rowid, name, thumb)
VALUES (new.id, new.name, new.thumb);
END
"""
]
for stmt in ddl:
op.execute(sa.DDL(stmt))
如果您的人员表包含现有数据,请记住将这些数据插入创建的虚拟表以及索引。
为了实际使用创建的虚拟表,您可以为Person
创建non-primary mapper:
person_idx = db.Table('person_idx', db.metadata,
db.Column('rowid', db.Integer(), primary_key=True),
db.Column('name', db.Text()),
db.Column('thumb', db.Text()))
PersonIdx = db.mapper(
Person, person_idx, non_primary=True,
properties={
'id': person_idx.c.rowid
}
)
使用例如MATCH进行全文查询:
db.session.query(PersonIdx).\
filter(PersonIdx.c.name.op("MATCH")("john")).\
all()
请注意,结果是Person
个对象的列表。 PersonIdx
只是Mapper
。