Триграмма — это группа трёх последовательных символов, взятых из строки. Мы можем измерить схожесть двух строк, подсчитав число триграмм, которые есть в обеих. Эта простая идея оказывается очень эффективной для измерения схожести слов на многих естественных языках.

Реализованные в модуле pg_trgm функции перечислены в Таблице F.24, а операторы — в Таблице F.25.

Рассмотрим следующий пример:

# SELECT word_similarity('word', 'two words');
 word_similarity
-----------------
             0.8
(1 row)

Набор триграмм для первой строки: {" w"," wo","wor","ord","rd "}. Во второй строке упорядоченный набор триграмм: {" t"," tw","two","wo "," w"," wo","wor","ord","rds","ds "}. Наиболее близкий фрагмент упорядоченного множества триграмм во второй строке: {" w"," wo","wor","ord"}, а коэффициент схожести равен 0.8.

Эта функция возвращает значение, которое можно примерно воспринимать как максимальную оценку схожести первой строки с любой подстрокой второй строки. Данная функция не добавляет пробелы к границам фрагмента, поэтому совпадение с отдельным словом оценивается выше, чем совпадение с частью слова.

При этом strict_word_similarity выбирает последовательность слов во второй строке. В показанном выше примере strict_word_similarity выберет последовательность из одного слова 'words', которой соответствуют триграммы {" w"," wo","wor","ord","rds","ds "}.

# SELECT strict_word_similarity('word', 'two words'), similarity('word', 'words');
 strict_word_similarity | similarity
------------------------+------------
               0.571429 |   0.571429
(1 row)

Таким образом, функция strict_word_similarity полезна для определения схожести целых слов, а word_similarity больше подходит для определения схожести частей слов.

Модуль pg_trgm предоставляет классы операторов индексов GiST и GIN, позволяющие создавать индекс по текстовым столбцам для очень быстрого поиска по критерию схожести. Эти типы индексов поддерживают вышеописанные операторы схожести и дополнительно поддерживают поиск на основе триграмм для запросов с LIKE, ILIKE, ~ и ~*. (Эти индексы не поддерживают простые операторы сравнения и равенства, так что вам может понадобиться и обычный индекс-B-дерево.)

Пример:

CREATE TABLE test_trgm (t text);
CREATE INDEX trgm_idx ON test_trgm USING GIST (t gist_trgm_ops);

или

CREATE INDEX trgm_idx ON test_trgm USING GIN (t gin_trgm_ops);

Класс операторов GiST gist_trgm_ops аппроксимирует набор триграмм в виде сигнатуры битовой карты. В его необязательном целочисленном параметре siglen можно задать размер сигнатуры в байтах. Параметр может принимать значения от 1 до 2024, по умолчанию он равен 12. При увеличении размера сигнатуры поиск работает точнее (сканируется меньшая область в индексе и меньше страниц кучи), но сам индекс становится больше.

Пример создания такого индекса с длиной сигнатуры 32 байта:

CREATE INDEX trgm_idx ON test_trgm USING GIST (t gist_trgm_ops(siglen=32));

На этот момент у вас будет индекс по столбцу t, используя который можно осуществлять поиск по схожести. Пример типичного запроса:

SELECT t, similarity(t, 'слово') AS sml
  FROM test_trgm
  WHERE t % 'слово'
  ORDER BY sml DESC, t;

Он выдаст все значения в текстовом столбце, которые достаточно схожи со словом word, в порядке сортировки от наиболее к наименее схожим. Благодаря использованию индекса, эта операция будет быстрой даже с очень большими наборами данных.

Другой вариант предыдущего запроса:

SELECT t, t <-> 'слово' AS dist
  FROM test_trgm
  ORDER BY dist LIMIT 10;

Он может быть довольно эффективно выполнен с применением индексов GiST, а не GIN. Обычно он выигрышнее первого варианта только когда требуется получить небольшое количество близких совпадений.

Также вы можете использовать индекс по столбцу t для оценки схожести слов условных и оценки схожести слов в строгом смысле. Примеры типичных запросов:

SELECT t, word_similarity('слово', t) AS sml
  FROM test_trgm
  WHERE 'слово' <% t
  ORDER BY sml DESC, t;

и

SELECT t, strict_word_similarity('слово', t) AS sml
  FROM test_trgm
  WHERE 'слово' <<% t
  ORDER BY sml DESC, t;

В результате будут возвращены все значения в текстовом столбце, для которых найдется непрерывный фрагмент в упорядоченном наборе триграмм, достаточно схожий с набором триграмм строки слово. Данные значения будут отсортированы по порядку от наиболее к наименее схожим. Этот индекс позволит ускорить поиск даже с очень большим объёмом данных.

Другие возможные варианты предыдущих запросов:

SELECT t, 'слово' <<-> t AS dist
  FROM test_trgm
  ORDER BY dist LIMIT 10;

и

SELECT t, 'слово' <<<-> t AS dist
  FROM test_trgm
  ORDER BY dist LIMIT 10;

Они могут быть довольно эффективно выполнены с применением индексов GiST, а не GIN.

Начиная с PostgreSQL 9.1, эти типы индексов также поддерживают поиск с операторами LIKE и ILIKE, например:

SELECT * FROM test_trgm WHERE t LIKE '%foo%bar';

При таком поиске по индексу сначала из искомой строки извлекаются триграммы, а затем они ищутся в индексе. Чем больше триграмм оказывается в искомой строке, тем более эффективным будет поиск по индексу. В отличие от поиска по B-дереву, искомая строка не должна привязываться к левому краю.

Начиная с PostgreSQL 9.3, индексы этих типов также поддерживают поиск по регулярным выражениям (операторы ~ и ~*), например:

SELECT * FROM test_trgm WHERE t ~ '(foo|bar)';

При таком поиске из регулярного выражения извлекаются триграммы, а затем они ищутся в индексе. Чем больше триграмм удаётся извлечь из регулярного выражения, тем более эффективным будет поиск по индексу. В отличие от поиска по B-дереву, искомая строка не должна привязываться к левому краю.

Относительно поиска по регулярному выражению или с LIKE, имейте в виду, что при отсутствии триграмм в искомом шаблоне поиск сводится к полному сканирования индекса.

Выбор между индексами GiST и GIN зависит от относительных характеристик производительности GiST и GIN, которые здесь не рассматриваются.

Сопоставление триграмм — очень полезный приём в сочетании с применением полнотекстового индекса. В частности это может помочь найти слова, написанные неправильно, которые не будут находиться непосредственно механизмом полнотекстового поиска.

В первую очередь нужно построить дополнительную таблицу, содержащую все уникальные слова в документе:

CREATE TABLE words AS SELECT word FROM
        ts_stat('SELECT to_tsvector(''simple'', bodytext) FROM documents');

Здесь documents — это таблица с текстовым полем bodytext, по которому мы будем выполнять поиск. Конфигурация simple используется с функцией to_tsvector вместо конфигурации для определённого языка по той причине, что нам нужен список исходных (необработанных стеммером) слов.

Затем нужно создать индекс триграмм по столбцу со словами:

CREATE INDEX words_idx ON words USING GIN (word gin_trgm_ops);

Теперь мы можем использовать запрос SELECT, подобный показанному в предыдущем примере, и предлагать варианты исправлений слов, введённых пользователем с ошибками. Кроме того, может быть полезно дополнительно проверить, что выбранные слова также имеют длину, примерно равную длине ошибочных слов.

Сайт разработки GiST http://www.sai.msu.su/~megera/postgres/gist/

Сайт разработки Tsearch2 http://www.sai.msu.su/~megera/postgres/gist/tsearch/V2/

Олег Бартунов <oleg@sai.msu.su>, Москва, Московский Государственный Университет, Россия

Фёдор Сигаев <teodor@sigaev.ru>, Москва, ООО «Дельта-Софт», Россия

Александр Коротков <a.korotkov@postgrespro.ru>, Москва, Postgres Professional, Россия

Документация: Кристофер Кингс-Линн

Разработку этого модуля спонсировало ООО «Дельта-Софт», г. Москва, Россия.