array_to_tsvector ( text[] ) → tsvector
Преобразует массив лексем в tsvector. Содержащиеся в массиве строки сохраняются как есть без дополнительной обработки. 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 ( [configregconfig, ] querytext ) → 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 ( [configregconfig, ] querytext ) → 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 ( [configregconfig, ] querytext ) → 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 ( vectortsvector, 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 ( vectortsvector, weight"char", lexemestext[] ) → tsvector
Назначает вес, указанный в аргументе weight, элементам аргумента vector, перечисленным в аргументе lexemes. 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 ( [configregconfig, ] querytext ) → 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 ( [configregconfig, ] documenttext ) → 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 ( [configregconfig, ] documentjson ) → tsvector
to_tsvector ( [configregconfig, ] documentjsonb ) → 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 ( [configregconfig, ] documentjson, filterjsonb ) → tsvector
jsonb_to_tsvector ( [configregconfig, ] documentjsonb, filterjsonb ) → 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 ( vectortsvector, lexemetext ) → tsvector
Удаляет все вхождения лексемы, задаваемой аргументом lexeme, из значения vector. ts_delete('fat:2,4 cat:3 rat:5A'::tsvector, 'fat') → 'cat':3 'rat':5A
|
ts_delete ( vectortsvector, lexemestext[] ) → tsvector
Удаляет все вхождения лексем, перечисленных в аргументе lexemes, из аргумента vector. ts_delete('fat:2,4 cat:3 rat:5A'::tsvector, ARRAY['fat','rat']) → 'cat':3
|
ts_filter ( vectortsvector, 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 ( [configregconfig, ] documenttext, querytsquery [, optionstext] ) → 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 ( [configregconfig, ] documentjson, querytsquery [, optionstext] ) → text
ts_headline ( [configregconfig, ] documentjsonb, querytsquery [, optionstext] ) → 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 ( [weightsreal[], ] vectortsvector, querytsquery [, normalizationinteger] ) → 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 ( [weightsreal[], ] vectortsvector, querytsquery [, normalizationinteger] ) → 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 ( querytsquery, targettsquery, substitutetsquery ) → 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 ( querytsquery, selecttext ) → 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 ( query1tsquery, query2tsquery ) → 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 ( query1tsquery, query2tsquery, distanceinteger ) → 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 ( lexemetext, positionssmallint[], weightstext )
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} |
