tsvector @@ tsquery → boolean

tsquery @@ tsvector → boolean

Аргумент tsvector соответствует аргументу tsquery? (Аргументы могут передаваться в любом порядке.)

to_tsvector('fat cats ate rats') @@ to_tsquery('cat & rat') → t

text @@ tsquery → boolean

Переданная текстовая строка, неявно преобразованная функцией to_tsvector(), соответствует tsquery?

'fat cats ate rats' @@ to_tsquery('cat & rat') → t

tsvector @@@ tsquery → boolean

tsquery @@@ tsvector → boolean

Это устаревший синоним для @@.

to_tsvector('fat cats ate rats') @@@ to_tsquery('cat & rat') → t

tsvector || tsvector → tsvector

Соединяет два значения tsvector. Если в обоих значениях содержатся позиции лексем, позиции во втором при совмещении корректируются.

'a:1 b:2'::tsvector || 'c:1 d:2 b:3'::tsvector → 'a':1 'b':2,5 'c':3 'd':4

tsquery && tsquery → tsquery

Вычисляет конъюнкцию двух значений tsquery, получая тем самым запрос, которому будут соответствовать документы, соответствующие обоим входным запросам.

'fat | rat'::tsquery && 'cat'::tsquery → ( 'fat' | 'rat' ) & 'cat'

tsquery || tsquery → tsquery

Вычисляет дизъюнкцию двух значений tsquery, получая тем самым запрос, которому будут соответствовать документы, соответствующие любому из входных запросов.

'fat | rat'::tsquery || 'cat'::tsquery → 'fat' | 'rat' | 'cat'

!! tsquery → tsquery

Вычисляет отрицание tsquery, получая тем самым запрос, которому будут соответствовать документы, не соответствующие входному запросу.

!! 'cat'::tsquery → !'cat'

tsquery <-> tsquery → tsquery

Конструирует фразовый запрос, которому будут соответствовать документы, содержащие подряд идущие лексемы, удовлетворяющие двум входным запросам.

to_tsquery('fat') <-> to_tsquery('rat') → 'fat' <-> 'rat'

tsquery @> tsquery → boolean

Первый запрос типа tsquery содержит второй? (При этом учитывается только факт нахождения всех лексем из одного запроса в другом; операторы их сочетания игнорируются.)

'cat'::tsquery @> 'cat & rat'::tsquery → f

tsquery <@ tsquery → boolean

Первый запрос типа tsquery содержится во втором? (При этом учитывается только факт нахождения всех лексем из одного запроса в другом; операторы их сочетания игнорируются.)

'cat'::tsquery <@ 'cat & rat'::tsquery → t

'cat'::tsquery <@ '!cat & rat'::tsquery → t

array_to_tsvector ( text[] ) → tsvector

Преобразует массив текстовых строк в tsvector. Переданные строки используются в виде лексем как есть, без дополнительной обработки. Элементы массива не должны быть пустыми строками или NULL.

array_to_tsvector('{fat,cat,rat}'::text[]) → 'cat' 'fat' 'rat'

get_current_ts_config ( ) → regconfig

Возвращает OID текущей конфигурации текстового поиска по умолчанию (задаваемой параметром default_text_search_config).

get_current_ts_config() → english

length ( tsvector ) → integer

Возвращает число лексем в значении tsvector.

length('fat:2,4 cat:3 rat:5A'::tsvector) → 3

numnode ( tsquery ) → integer

Возвращает число лексем и операторов в запросе tsquery.

numnode('(fat & rat) | cat'::tsquery) → 5

plainto_tsquery ( [config regconfig, ] query text ) → tsquery

Преобразует текст в tsquery, выполняя нормализацию слов согласно конфигурации по умолчанию или указанной явно. Знаки пунктуации во входной строке при этом игнорируются (в данном случае она не определяет операторы запроса). Результирующему запросу будут соответствовать документы, содержащие все слова этого текста, кроме стоп-слов.

plainto_tsquery('english', 'The Fat Rats') → 'fat' & 'rat'

phraseto_tsquery ( [config regconfig, ] query text ) → tsquery

Преобразует текст в tsquery, выполняя нормализацию слов согласно конфигурации по умолчанию или указанной явно. Знаки пунктуации во входной строке при этом игнорируются (в данном случае она не определяет операторы запроса). Результирующему запросу будут соответствовать фразы, содержащие последовательность слов этого текста, кроме стоп-слов.

phraseto_tsquery('english', 'The Fat Rats') → 'fat' <-> 'rat'

phraseto_tsquery('english', 'The Cat and Rats') → 'cat' <2> 'rat'

websearch_to_tsquery ( [config regconfig, ] query text ) → tsquery

Преобразует текст в tsquery, выполняя нормализацию слов согласно конфигурации по умолчанию или указанной явно. Последовательности слов в кавычках преобразуются в проверки фраз. Слово «or» воспринимается как оператор OR (ИЛИ), а символ минуса преобразуется в оператор NOT (НЕ); другие знаки пунктуации игнорируются. Это примерно соответствует поведению ряда распространённых средств поиска в вебе.

websearch_to_tsquery('english', '"fat rat" or cat dog') → 'fat' <-> 'rat' | 'cat' & 'dog'

querytree ( tsquery ) → text

Формирует представление индексируемой части tsquery. Если возвращается пустой результат или просто T, это означает, что запрос не индексируемый.

querytree('foo & ! bar'::tsquery) → 'foo'

setweight ( vector tsvector, weight "char" ) → tsvector

Назначает вес, указанный в аргументе weight, каждому элементу аргумента vector.

setweight('fat:2,4 cat:3 rat:5B'::tsvector, 'A') → 'cat':3A 'fat':2A,4A 'rat':5A

setweight ( vector tsvector, weight "char", lexemes text[] ) → tsvector

Назначает вес, указанный в аргументе weight, элементам аргумента vector, перечисленным в аргументе lexemes. Строки в lexemes принимаются в виде лексем как есть, без дальнейшей обработки. Строки, не соответствующие ни одной лексеме в vector, игнорируются.

setweight('fat:2,4 cat:3 rat:5,6B'::tsvector, 'A', '{cat,rat}') → 'cat':3A 'fat':2,4 'rat':5A,6A

strip ( tsvector ) → tsvector

Убирает позиции и веса из значения tsvector.

strip('fat:2,4 cat:3 rat:5A'::tsvector) → 'cat' 'fat' 'rat'

to_tsquery ( [config regconfig, ] query text ) → tsquery

Преобразует текст в tsquery, выполняя нормализацию слов согласно конфигурации по умолчанию или указанной явно. Слова должны разделяться операторами tsquery.

to_tsquery('english', 'The & Fat & Rats') → 'fat' & 'rat'

to_tsvector ( [config regconfig, ] document text ) → tsvector

Преобразует текст в tsvector, выполняя нормализацию слов согласно конфигурации по умолчанию или указанной явно. Результат будет включать информацию о позициях слов.

to_tsvector('english', 'The Fat Rats') → 'fat':2 'rat':3

to_tsvector ( [config regconfig, ] document json ) → tsvector

to_tsvector ( [config regconfig, ] document jsonb ) → tsvector

Преобразует каждое строковое значение в документе JSON в значение tsvector, выполняя нормализацию слов согласно конфигурации по умолчанию или указанной явно. В результате выдаются полученные значения, соединённые вместе в порядке следования в документе. При вычислении выдаваемых позиций слов считается, что между каждой парой строковых значений находится одно стоп-слово. (Учтите, что в случае с jsonb «порядок следования в документе» полей объекта JSON зависит от реализации; это наглядно показано в примере.)

to_tsvector('english', '{"aa": "The Fat Rats", "b": "dog"}'::json) → 'dog':5 'fat':2 'rat':3

to_tsvector('english', '{"aa": "The Fat Rats", "b": "dog"}'::jsonb) → 'dog':1 'fat':4 'rat':5

json_to_tsvector ( [config regconfig, ] document json, filter jsonb ) → tsvector

jsonb_to_tsvector ( [config regconfig, ] document jsonb, filter jsonb ) → tsvector

Выбирает из JSON-документа все элементы, соответствующие фильтру filter, и преобразует каждый в значение tsvector, нормализуя их согласно конфигурации по умолчанию или указанной явно. В результате выдаются полученные значения, соединённые вместе в порядке следования в документе. При вычислении выдаваемых позиций слов считается, что между каждой парой строковых значений находится одно стоп-слово. (Учтите, что в случае с jsonb «порядок следования в документе» полей объекта JSON зависит от реализации.) В параметре filter должен передаваться массив jsonb, содержащий ноль или более следующих ключевых слов: "string" (включить все строковые значения), "numeric" (все числовые значения), "boolean" (все логические значения), "key" (все ключи) или "all" (включить всё вышеперечисленное). В качестве особого значения filter принимается простое JSON-значение, содержащее одно из этих ключевых слов.

json_to_tsvector('english', '{"a": "The Fat Rats", "b": 123}'::json, '["string", "numeric"]') → '123':5 'fat':2 'rat':3

json_to_tsvector('english', '{"cat": "The Fat Rats", "dog": 123}'::json, '"all"') → '123':9 'cat':1 'dog':7 'fat':4 'rat':5

ts_delete ( vector tsvector, lexeme text ) → tsvector

Удаляет все вхождения лексемы, задаваемой аргументом lexeme, из значения vector. Строка lexeme принимается в виде лексемы как есть, без дальнейшей обработки.

ts_delete('fat:2,4 cat:3 rat:5A'::tsvector, 'fat') → 'cat':3 'rat':5A

ts_delete ( vector tsvector, lexemes text[] ) → tsvector

Удаляет все вхождения лексем, переданных в параметре lexemes, из параметра vector. Строки в lexemes принимаются в виде лексем как есть, без дальнейшей обработки. Строки, которые не соответствуют никаким лексемам в vector, игнорируются.

ts_delete('fat:2,4 cat:3 rat:5A'::tsvector, ARRAY['fat','rat']) → 'cat':3

ts_filter ( vector tsvector, weights "char"[] ) → tsvector

Выбирает из значения vector только элементы с весами, перечисленными в массиве weights.

ts_filter('fat:2,4 cat:3b,7c rat:5A'::tsvector, '{a,b}') → 'cat':3B 'rat':5A

ts_headline ( [config regconfig, ] document text, query tsquery [, options text] ) → text

Выводит в виде выдержек соответствующие поисковому запросу query фрагменты содержимого document, которое должно быть просто текстом, а не значением tsvector. Слова в документе перед поиском нормализуются согласно конфигурации по умолчанию или указанной явно. Использование этой функции рассматривается в Подразделе 12.3.4; также там описываются возможные значения options.

ts_headline('The fat cat ate the rat.', 'cat') → The fat <b>cat</b> ate the rat.

ts_headline ( [config regconfig, ] document json, query tsquery [, options text] ) → text

ts_headline ( [config regconfig, ] document jsonb, query tsquery [, options text] ) → text

Выводит в виде выдержек соответствующие поисковому запросу query вхождения, найденные в строковых значениях внутри JSON-документа document. За подробностями обратитесь к Подразделу 12.3.4.

ts_headline('{"cat":"raining cats and dogs"}'::jsonb, 'cat') → {"cat": "raining <b>cats</b> and dogs"}

ts_rank ( [weights real[], ] vector tsvector, query tsquery [, normalization integer] ) → real

Вычисляет оценку, показывающую, в какой степени значение vector соответствует запросу query. За подробностями обратитесь к Подразделу 12.3.3.

ts_rank(to_tsvector('raining cats and dogs'), 'cat') → 0.06079271

ts_rank_cd ( [weights real[], ] vector tsvector, query tsquery [, normalization integer] ) → real

Вычисляет по алгоритму расчёта плотности покрытия оценку, показывающую, в какой степени значение vector соответствует запросу query За подробностями обратитесь к Подразделу 12.3.3.

ts_rank_cd(to_tsvector('raining cats and dogs'), 'cat') → 0.1

ts_rewrite ( query tsquery, target tsquery, substitute tsquery ) → tsquery

Заменяет в аргументе query вхождения target значением substitute. За подробностями обратитесь к Подразделу 12.4.2.1.

ts_rewrite('a & b'::tsquery, 'a'::tsquery, 'foo|bar'::tsquery) → 'b' & ( 'foo' | 'bar' )

ts_rewrite ( query tsquery, select text ) → tsquery

Заменяет фрагменты запроса query, извлекая искомое вхождение и замену для него с помощью команды SELECT. За подробностями обратитесь к Подразделу 12.4.2.1.

SELECT ts_rewrite('a & b'::tsquery, 'SELECT t,s FROM aliases') → 'b' & ( 'foo' | 'bar' )

tsquery_phrase ( query1 tsquery, query2 tsquery ) → tsquery

Конструирует фразовый запрос, который будет находить подряд идущие лексемы, удовлетворяющие запросам query1 и query2 (как делает оператор <->).

tsquery_phrase(to_tsquery('fat'), to_tsquery('cat')) → 'fat' <-> 'cat'

tsquery_phrase ( query1 tsquery, query2 tsquery, distance integer ) → tsquery

Конструирует фразовый запрос, который будет находить вхождения, удовлетворяющие запросам query1 и query2, на расстоянии ровно в distance лексем друг от друга.

tsquery_phrase(to_tsquery('fat'), to_tsquery('cat'), 10) → 'fat' <10> 'cat'

tsvector_to_array ( tsvector ) → text[]

Преобразует tsvector в массив лексем.

tsvector_to_array('fat:2,4 cat:3 rat:5A'::tsvector) → {cat,fat,rat}

unnest ( tsvector ) → setof record ( lexeme text, positions smallint[], weights text )

Разворачивает tsvector в набор строк, по одной лексеме в строке.

select * from unnest('cat:3 fat:2,4 rat:5A'::tsvector) →

 lexeme | positions | weights
--------+-----------+---------
 cat    | {3}       | {D}
 fat    | {2,4}     | {D,D}
 rat    | {5}       | {A}

ts_debug ( [config regconfig, ] document text ) → setof record ( alias text, description text, token text, dictionaries regdictionary[], dictionary regdictionary, lexemes text[] )

Извлекает из текста document фрагменты, нормализуя их согласно конфигурации текстового поиска по умолчанию или указанной явно, и выдаёт информацию о том, как был обработан каждый фрагмент. За подробностями обратитесь к Подразделу 12.8.1.

ts_debug('english', 'The Brightest supernovaes') → (asciiword,"Word, all ASCII",The,{​english_stem​},​english_stem,{}) ...

ts_lexize ( dict regdictionary, token text ) → text[]

Возвращает массив заменяющих лексем, если слово, заданное аргументом token, есть в словаре, пустой массив, если это стоп-слово, которое есть в словаре, либо NULL, если такого слова нет. За подробностями обратитесь к Подразделу 12.8.3.

ts_lexize('english_stem', 'stars') → {star}

ts_parse ( parser_name text, document text ) → setof record ( tokid integer, token text )

Извлекает фрагменты из текста document, применяя анализатор с указанным именем. За подробностями обратитесь к Подразделу 12.8.2.

ts_parse('default', 'foo - bar') → (1,foo) ...

ts_parse ( parser_oid oid, document text ) → setof record ( tokid integer, token text )

Извлекает фрагменты из текста document, применяя анализатор с указанным OID. За подробностями обратитесь к Подразделу 12.8.2.

ts_parse(3722, 'foo - bar') → (1,foo) ...

ts_token_type ( parser_name text ) → setof record ( tokid integer, alias text, description text )

Возвращает таблицу, описывающую все типы фрагментов, которые может распознать анализатор с указанным именем. За подробностями обратитесь к Подразделу 12.8.2.

ts_token_type('default') → (1,asciiword,"Word, all ASCII") ...

ts_token_type ( parser_oid oid ) → setof record ( tokid integer, alias text, description text )

Возвращает таблицу, описывающую все типы фрагментов, которые может распознать анализатор с указанным OID. За подробностями обратитесь к Подразделу 12.8.2.

ts_token_type(3722) → (1,asciiword,"Word, all ASCII") ...

ts_stat ( sqlquery text [, weights text] ) → setof record ( word text, ndoc integer, nentry integer )

Выполняет запрос sqlquery, который должен возвращать единственный столбец tsvector, и выдаёт статистику по каждой отдельной лексеме, содержащейся в данных. За подробностями обратитесь к Подразделу 12.4.4.

ts_stat('SELECT vector FROM apod') → (foo,10,15) ...