array_to_tsvector(text[]) | tsvector | преобразует массив лексем в tsvector | array_to_tsvector('{fat,cat,rat}'::text[]) | 'cat' 'fat' 'rat' |
get_current_ts_config() | regconfig | получает конфигурацию текстового поиска по умолчанию | get_current_ts_config() | english |
length(tsvector) | integer | число лексем в значении tsvector | length('fat:2,4 cat:3 rat:5A'::tsvector) | 3 |
numnode(tsquery) | integer | число лексем и операторов в запросе tsquery | numnode('(fat & rat) | cat'::tsquery) | 5 |
plainto_tsquery([конфигурация regconfig ,] запрос text) | tsquery | выдаёт значение tsquery, игнорируя пунктуацию | plainto_tsquery('english', 'The Fat Rats') | 'fat' & 'rat' |
phraseto_tsquery([конфигурация regconfig ,] запрос text) | tsquery | выдаёт значение tsquery для поиска фразы, игнорируя пунктуацию | phraseto_tsquery('english', 'The Fat Rats') | 'fat' <-> 'rat' |
querytree(запрос tsquery) | text | получает индексируемую часть запроса tsquery | querytree('foo & ! bar'::tsquery) | 'foo' |
setweight(вектор tsvector, вес "char") | tsvector | назначает вес каждому элементу вектора | setweight('fat:2,4 cat:3 rat:5B'::tsvector, 'A') | 'cat':3A 'fat':2A,4A 'rat':5A |
setweight(вектор tsvector, вес "char", лексемы text[]) | tsvector | назначает вес элементам вектора, перечисленным в массиве лексемы | setweight('fat:2,4 cat:3 rat:5B'::tsvector, 'A', '{cat,rat}') | 'cat':3A 'fat':2,4 'rat':5A |
strip(tsvector) | tsvector | убирает позиции и веса из значения tsvector | strip('fat:2,4 cat:3 rat:5A'::tsvector) | 'cat' 'fat' 'rat' |
to_tsquery([конфигурация regconfig ,] запрос text) | tsquery | нормализует слова и переводит их в tsquery | to_tsquery('english', 'The & Fat & Rats') | 'fat' & 'rat' |
to_tsvector([конфигурация regconfig ,] документ text) | tsvector | сокращает текст документа до значения tsvector | to_tsvector('english', 'The Fat Rats') | 'fat':2 'rat':3 |
to_tsvector([конфигурация regconfig ,] документ json(b)) | tsvector | сокращает каждое строковое значение в документе до значения tsvector, а затем складывает эти значения по порядку в документе и выдаёт один tsvector | to_tsvector('english', '{"a": "The Fat Rats"}'::json) | 'fat':2 'rat':3 |
ts_delete(вектор tsvector, лексема text) | tsvector | удаляет заданную лексему из вектора | ts_delete('fat:2,4 cat:3 rat:5A'::tsvector, 'fat') | 'cat':3 'rat':5A |
ts_delete(вектор tsvector, лексемы text[]) | tsvector | удаляет все вхождения лексем, перечисленных в массиве лексемы, из вектора | ts_delete('fat:2,4 cat:3 rat:5A'::tsvector, ARRAY['fat','rat']) | 'cat':3 |
ts_filter(вектор tsvector, веса "char"[]) | tsvector | выбирает из вектора только элементы с заданным весом | ts_filter('fat:2,4 cat:3b rat:5A'::tsvector, '{a,b}') | 'cat':3B 'rat':5A |
ts_headline([конфигурация regconfig,] документ text, запрос tsquery [, параметры text]) | text | выводит фрагмент, соответствующий запросу | ts_headline('x y z', 'z'::tsquery) | x y <b>z</b> |
ts_headline([конфигурация regconfig,] документ json(b), запрос tsquery [, параметры text]) | text | выводит фрагмент, соответствующий запросу | ts_headline('{"a":"x y z"}'::json, 'z'::tsquery) | {"a":"x y <b>z</b>"} |
ts_rank([веса float4[],] вектор tsvector, запрос tsquery [, нормализация integer]) | float4 | вычисляет ранг документа по отношению к запросу | ts_rank(textsearch, query) | 0.818 |
ts_rank_cd([веса float4[],] вектор tsvector, запрос tsquery [, нормализация integer]) | float4 | вычисляет ранг документа по отношению к запросу, используя плотность покрытия (CDR) | ts_rank_cd('{0.1, 0.2, 0.4, 1.0}', textsearch, query) | 2.01317 |
ts_rewrite(запрос tsquery, цель tsquery, замена tsquery) | tsquery | подставляет в запросе вместо цели замену | ts_rewrite('a & b'::tsquery, 'a'::tsquery, 'foo|bar'::tsquery) | 'b' & ( 'foo' | 'bar' ) |
ts_rewrite(запрос tsquery, выборка text) | tsquery | заменяет элементы запроса, выбирая цели и подстановки командой SELECT | SELECT ts_rewrite('a & b'::tsquery, 'SELECT t,s FROM aliases') | 'b' & ( 'foo' | 'bar' ) |
tsquery_phrase(запрос1 tsquery, запрос2 tsquery) | tsquery | создаёт запрос, который ищет запрос1, за которым идёт запрос2 (как делает оператор <->) | tsquery_phrase(to_tsquery('fat'), to_tsquery('cat')) | 'fat' <-> 'cat' |
tsquery_phrase(запрос1 tsquery, запрос2 tsquery, расстояние integer) | tsquery | создаёт запрос, который ищет запрос1, за которым идёт запрос2 на заданном расстоянии | 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} |
tsvector_update_trigger() | trigger | триггерная функция для автоматического изменения столбца типа tsvector | CREATE TRIGGER ... tsvector_update_trigger(tsvcol, 'pg_catalog.swedish', title, body) | |
tsvector_update_trigger_column() | trigger | триггерная функция для автоматического изменения столбца типа tsvector | CREATE TRIGGER ... tsvector_update_trigger_column(tsvcol, configcol, title, body) | |
unnest(tsvector, OUT лексема text, OUT позиции smallint[], OUT веса text) | setof record | разворачивает tsvector в набор строк | unnest('fat:2,4 cat:3 rat:5A'::tsvector) | (cat,{3},{D}) ... |