開發(fā)Web應(yīng)用時，你經(jīng)常要加上搜索功能。甚至還不知能要搜什么，就在草圖上畫了一個放大鏡。
搜索是項非常重要的功能，所以像elasticsearch和SOLR這樣的基于lucene的工具變得很流行。它們都很棒。但使用這些大規(guī)?！皻浴钡乃阉魑淦髑?，你可能需要來點輕量級的，但又足夠好的搜索工具。
所謂“足夠好”，我是指一個搜索引擎擁有下列的功能：
- 詞根（Stemming）
- 排名/提升(Ranking / Boost)
- 支持多種語言
- 對拼寫錯誤模糊搜索
- 方言的支持
幸運的是PostgreSQL對這些功能全支持。
本文的目標讀者是：
- 使用PostgreSQL，同時又不想安裝其它的搜索引擎。
- 使用其它的數(shù)據(jù)庫（比如MySQL），同時需要更好的全文搜索功能。
本文中我們將通過下面的表和數(shù)據(jù)說明PostgreSQL的全文搜索功能。
CREATE TABLE author(
id SERIAL PRIMARY KEY,
name TEXT NOT NULL);
CREATE TABLE post(
id SERIAL PRIMARY KEY,
title TEXT NOT NULL,
content TEXT NOT NULL,
author_id INT NOT NULL references author(id) );
CREATE TABLE tag(
id SERIAL PRIMARY KEY,
name TEXT NOT NULL );
CREATE TABLE posts_tags(
post_id INT NOT NULL references post(id),
tag_id INT NOT NULL references tag(id)
);
INSERT INTO author (id, name)
VALUES (1, 'Pete Graham'),
(2, 'Rachid Belaid'),
(3, 'Robert Berry');
INSERT INTO tag (id, name)
VALUES (1, 'scifi'),
(2, 'politics'),
(3, 'science');
INSERT INTO post (id, title, content, author_id)
VALUES (1, 'Endangered species', 'Pandas are an endangered species', 1 ),
(2, 'Freedom of Speech', 'Freedom of speech is a necessary right missing in many countries', 2),
(3, 'Star Wars vs Star Trek', 'Few words from a big fan', 3);
INSERT INTO posts_tags (post_id, tag_id)
VALUES (1, 3),
(2, 2),
(3, 1);
這是一個類博客的應(yīng)用。它有post表，帶有title和content字段。post通過外鍵關(guān)聯(lián)到author。post自身還有多個標簽(tag)。
什么是全文搜索
首先，讓我們看一下定義：
在文本檢索中，全文搜索是指從全文數(shù)據(jù)庫中搜索計算機存儲的單個或多個文檔(document)的技術(shù)。全文搜索不同于基于元數(shù)據(jù)的搜索或根據(jù)數(shù)據(jù)庫中原始文本的搜索。
-- 維基百科
這個定義中引入了文檔的概念，這很重要。當你搜索數(shù)據(jù)時，你在尋找你想要找到的有意義的實體，這些就是你的文檔。PostgreSQL的文檔中解釋地很好。
文檔是全文搜索系統(tǒng)中的搜索單元。比如，一篇雜質(zhì)文章或是一封郵件消息。
-- Postgres 文檔
這里的文檔可以跨多個表，代表為我們想要搜索的邏輯實體。
構(gòu)建我們的文檔(document)
上一節(jié)，我們介紹了文檔的概念。文檔與表的模式無關(guān)，而是與數(shù)據(jù)相關(guān)，把字段聯(lián)合為一個有意義的實體。根據(jù)示例中的表的模式，我們的文檔(document)由這些組成：
- post.title
- post.content
- post的author.name
- 關(guān)聯(lián)到post的所有tag.name
根據(jù)這些要求產(chǎn)生文檔，SQL查詢應(yīng)該是這樣的：
SELECT post.title || ' ' ||
post.content || ' ' ||
author.name || ' ' ||
coalesce((string_agg(tag.name, ' ')), '') as document FROM post JOIN author ON author.id = post.author_id JOIN posts_tags ON posts_tags.post_id = posts_tags.tag_id JOIN tag ON tag.id = posts_tags.tag_id GROUP BY post.id, author.id;
document --------------------------------------------------
Endangered species Pandas are an endangered species Pete Graham politics
Freedom of Speech Freedom of speech is a necessary right missing in many countries Rachid Belaid politics
Star Wars vs Star Trek Few words from a big fan Robert Berry politics
(3 rows)
由于用post和author分組了，因為有多個tag關(guān)聯(lián)到一個post，我們使用string_agg()作聚合函數(shù)。即使author是外鍵并且一個post不能有多個author，也要求對author添加聚合函數(shù)或者把author加到GROUP BY中。
我們還用了coalesce()。當值可以是NULL時，使用coalesce()函數(shù)是個很好的辦法，否則字符串連接的結(jié)果將是NULL。
至此，我們的文檔只是一個長string，這沒什么用。我們需要用to_tsvector()把它轉(zhuǎn)換為正確的格式。
SELECT to_tsvector(post.title) ||
to_tsvector(post.content) ||
to_tsvector(author.name) ||
to_tsvector(coalesce((string_agg(tag.name, ' ')), '')) as documentFROM post
JOIN author ON author.id = post.author_id
JOIN posts_tags ON posts_tags.post_id = posts_tags.tag_id
JOIN tag ON tag.id = posts_tags.tag_id
GROUP BY post.id, author.id;
document
--------------------------------------------------
'endang':1,6 'graham':9 'panda':3 'pete':8 'polit':10 'speci':2,7
'belaid':16 'countri':14 'freedom':1,4 'mani':13 'miss':11 'necessari':9 'polit':17 'rachid':15 'right':10 'speech':3,6
'berri':13 'big':10 'fan':11 'polit':14 'robert':12 'star':1,4 'trek':5 'vs':3 'war':2 'word':7
(3 rows)
這個查詢將返回適于全文搜索的tsvector格式的文檔。讓我們嘗試把一個字符串轉(zhuǎn)換為一個tsvector。
SELECT to_tsvector('Try not to become a man of success, but rather try to become a man of value');
這個查詢將返回下面的結(jié)果：
to_tsvector
----------------------------------------------------------------------
'becom':4,13 'man':6,15 'rather':10 'success':8 'tri':1,11 'valu':17(1 row)
發(fā)生了怪事。首先比原文的詞少了，一些詞也變了（try變成了tri），而且后面還有數(shù)字。怎么回事？
一個tsvector是一個標準詞位的有序列表（sorted list），標準詞位（distinct lexeme）就是說把同一單詞的各種變型體都被標準化相同的。
標準化過程幾乎總是把大寫字母換成小寫的，也經(jīng)常移除后綴（比如英語中的s,es和ing等）。這樣可以搜索同一個字的各種變體，而不是乏味地輸入所有可能的變體。
數(shù)字表示詞位在原始字符串中的位置，比如“man"出現(xiàn)在第6和15的位置上。你可以自己數(shù)數(shù)看。
Postgres中to_tesvetor的默認配置的文本搜索是“英語“。它會忽略掉英語中的停用詞（stopword，譯注：也就是am is are a an等單詞)。
這解釋了為什么tsvetor的結(jié)果比原句子中的單詞少。后面我們會看到更多的語言和文本搜索配置。
查詢
我們知道了如何構(gòu)建一個文檔，但我們的目標是搜索文檔。我們對tsvector搜索時可以使用@@操作符，使用說明見此處?？磶讉€查詢文檔的例子。
> select to_tsvector('If you can dream it, you can do it') @@ 'dream';
?column?
----------
t
(1 row)
> select to_tsvector('It''s kind of fun to do the impossible') @@ 'impossible';
?column?
----------
f
(1 row)
第二個查詢返回了假，因為我們需要構(gòu)建一個tsquery，使用@@操作符時，把字符串轉(zhuǎn)型(cast)成了tsquery。下面顯示了這種l轉(zhuǎn)型和使用to_tsquery()之間的差別。
SELECT 'impossible'::tsquery, to_tsquery('impossible');
tsquery | to_tsquery
--------------+------------
'impossible' | 'imposs'(1 row)
但"dream"的詞位與它本身相同。
SELECT 'dream'::tsquery, to_tsquery('dream');
tsquery | to_tsquery
--------------+------------
'dream' | 'dream'(1 row)
從現(xiàn)在開始我們使用to_tsquery查詢文檔。
SELECT to_tsvector('It''s kind of fun to do the impossible') @@ to_tsquery('impossible');
?column?
----------
t
(1 row)
tsquery存儲了要搜索的詞位，可以使用（與）、|（或）和!（非）邏輯操作符?？梢允褂脠A括號給操作符分組。
> SELECT to_tsvector('If the facts don't fit the theory, change the facts') @@ to_tsquery('! fact');
?column?
----------
f
(1 row)
> SELECT to_tsvector('If the facts don''t fit the theory, change the facts') @@ to_tsquery('theory !fact');
?column?
----------
f
(1 row)
> SELECT to_tsvector('If the facts don''t fit the theory, change the facts.') @@ to_tsquery('fiction | theory');
?column?
----------
t
(1 row)
我們也可以使用：*來表達以某詞開始的查詢。
> SELECT to_tsvector('If the facts don''t fit the theory, change the facts.') @@ to_tsquery('theo:*');
?column?
----------
t
(1 row)
既然我們知道了怎樣使用全文搜索查詢了，我們回到開始的表模式，試著查詢文檔。
SELECT pid, p_titleFROM (SELECT post.id as pid,
post.title as p_title,
to_tsvector(post.title) ||
to_tsvector(post.content) ||
to_tsvector(author.name) ||
to_tsvector(coalesce(string_agg(tag.name, ' '))) as document
FROM post
JOIN author ON author.id = post.author_id
JOIN posts_tags ON posts_tags.post_id = posts_tags.tag_id
JOIN tag ON tag.id = posts_tags.tag_id
GROUP BY post.id, author.id) p_search WHERE p_search.document @@ to_tsquery('Endangered Species');
pid | p_title
-----+--------------------
1 | Endangered species
(1 row)
這個查詢將找到文檔中包含Endangered和Species或接近的詞。
語言支持
Postgres 內(nèi)置的文本搜索功能支持多種語言： 丹麥語，荷蘭語，英語，芬蘭語，法語，德語，匈牙利語，意大利語，挪威語，葡萄牙語，羅馬尼亞語，俄語，西班牙語，瑞典語，土耳其語。
SELECT to_tsvector('english', 'We are running');
to_tsvector-------------
'run':3
(1 row)SELECT to_tsvector('french', 'We are running');
to_tsvector----------------------------
'are':2 'running':3 'we':1
(1 row)
基于我們最初的模型，列名可以用來創(chuàng)建tsvector。 假設(shè)post表中包含不同語言的內(nèi)容，且它包含一列l(wèi)anguage。
ALTER TABLE post ADD language text NOT NULL DEFAULT('english');
為了使用language列，現(xiàn)在我們重新編譯文檔。
SELECT to_tsvector(post.language::regconfig, post.title) ||
to_tsvector(post.language::regconfig, post.content) ||
to_tsvector('simple', author.name) ||
to_tsvector('simple', coalesce((string_agg(tag.name, ' ')), '')) as documentFROM postJOIN author ON author.id = post.author_idJOIN posts_tags ON posts_tags.post_id = posts_tags.tag_idJOIN tag ON tag.id = posts_tags.tag_idGROUP BY post.id, author.id;
如果缺少顯示的轉(zhuǎn)化符：：regconfig，查詢時會產(chǎn)生一個錯誤：
ERROR: function to_tsvector(text, text) does not exist
regconfig是對象標識符類型，它表示Postgres文本搜索配置項。:http://www.postgresql.org/docs/9.3/static/datatype-oid.html
現(xiàn)在，文檔的語義會使用post.language中正確的語言進行編譯。
我們也使用simple，它也是Postgres提供的一個文本搜索配置項。simple并不忽略禁用詞表，它也不會試著去查找單詞的詞根。使用simple時，空格分割的每一組字符都是一個語義；對于數(shù)據(jù)來說，simple文本搜索配置項很實用，就像一個人的名字，我們也許不想查找名字的詞根。
SELECT to_tsvector('simple', 'We are running');
to_tsvector
---------------------------- 'are':2 'running':3 'we':1(1 row)
重音字符
當你建立一個搜索引擎支持多種語言時你也需要考慮重音問題。在許多語言中重音非常重要,可以改變這個詞的含義。Postgres附帶一個unaccent擴展去調(diào)用 unaccentuate內(nèi)容是有用處的。
CREATE EXTENSION unaccent;SELECT unaccent('èéê?');
unaccent----------
eeee
(1 row)
讓我們添加一些重音的你內(nèi)容到我們的post表中。
INSERT INTO post (id, title, content, author_id, language)
VALUES (4, 'il était une fois', 'il était une fois un h?tel ...', 2,'french')
如果我們想要忽略重音在我們建立文檔時,之后我們可以簡單做到以下幾點:
SELECT to_tsvector(post.language, unaccent(post.title)) ||
to_tsvector(post.language, unaccent(post.content)) ||
to_tsvector('simple', unaccent(author.name)) ||
to_tsvector('simple', unaccent(coalesce(string_agg(tag.name, ' '))))JOIN author ON author.id = post.author_idJOIN posts_tags ON posts_tags.post_id = posts_tags.tag_idJOIN tag ON author.id = post.author_idGROUP BY p.id
這樣工作的話，如果有更多錯誤的空間它就有點麻煩。 我們還可以建立一個新的文本搜索配置支持無重音的字符。
CREATE TEXT SEARCH CONFIGURATION fr ( COPY = french );ALTER TEXT SEARCH CONFIGURATION fr ALTER MAPPINGFOR hword, hword_part, word WITH unaccent, french_stem;
當我們使用這個新的文本搜索配置,我們可以看到詞位
SELECT to_tsvector('french', 'il était une fois');
to_tsvector-------------
'fois':4
(1 row)SELECT to_tsvector('fr', 'il était une fois');
to_tsvector--------------------
'etait':2 'fois':4
(1 row)
這給了我們相同的結(jié)果，第一作為應(yīng)用unaccent并且從結(jié)果建立tsvector。
SELECT to_tsvector('french', unaccent('il était une fois'));
to_tsvector--------------------
'etait':2 'fois':4
(1 row)
詞位的數(shù)量是不同的,因為il était une在法國是一個無用詞。這是一個問題讓這些詞停止在我們的文件嗎?我不這么認為etait不是一個真正的無用詞而是拼寫錯誤。
SELECT to_tsvector('fr', 'H?tel') @@ to_tsquery('hotels') as result;
result--------
t
(1 row)
如果我們?yōu)槊糠N語言創(chuàng)建一個無重音的搜索配置,這樣我們的post可以寫入并且我們保持這個值在post.language的中,然后我們可以保持以前的文檔查詢。
SELECT to_tsvector(post.language, post.title) ||
to_tsvector(post.language, post.content) ||
to_tsvector('simple', author.name) ||
to_tsvector('simple', coalesce(string_agg(tag.name, ' ')))JOIN author ON author.id = post.author_idJOIN posts_tags ON posts_tags.post_id = posts_tags.tag_idJOIN tag ON author.id = post.author_idGROUP BY p.id
如果你需要為每種語言創(chuàng)建無重音的文本搜索配置由Postgres支持,然后你可以使用gist
我們當前的文檔大小可能會增加,因為它可以包括無重音的無用詞但是我們并沒有關(guān)注重音字符查詢。這可能是有用的如有人用英語鍵盤搜索法語內(nèi)容。
歸類
當你創(chuàng)建了一個你想要的搜索引擎用來搜索相關(guān)的結(jié)果（根據(jù)相關(guān)性歸類）的時候，歸類可以是基于許多因素的，它的文檔大致解釋了這些（歸類依據(jù)）內(nèi)容。
歸類試圖處理特定的上下文搜索, 因此有許多個配對的時候，相關(guān)性最高的那個會被排在第一個位置。PostgreSQL提供了兩個預(yù)定義歸類函數(shù)，它們考慮到了詞法解釋，接近度和結(jié)構(gòu)信息；他們考慮到了在上下文中的詞頻，如何接近上下文中的相同詞語，以及在文中的什么位置出現(xiàn)和其重要程度。
-- PostgreSQL documentation
通過PostgreSQL提供的一些函數(shù)得到我們想要的相關(guān)性結(jié)果，在我們的例子中我們將會使用他們中的2個：ts_rank() 和 setweight() 。
函數(shù)setweight允許我們通過tsvector函數(shù)給重要程度（權(quán)）賦值；值可以是'A', 'B', 'C' 或者 'D'。
SELECT pid, p_titleFROM (SELECT post.id as pid,
post.title as p_title,
setweight(to_tsvector(post.language::regconfig, post.title), 'A') ||
setweight(to_tsvector(post.language::regconfig, post.content), 'B') ||
setweight(to_tsvector('simple', author.name), 'C') ||
setweight(to_tsvector('simple', coalesce(string_agg(tag.name, ' '))), 'B') as document FROM post JOIN author ON author.id = post.author_id JOIN posts_tags ON posts_tags.post_id = posts_tags.tag_id JOIN tag ON tag.id = posts_tags.tag_id GROUP BY post.id, author.id) p_searchWHERE p_search.document @@ to_tsquery('english', 'Endangered Species')ORDER BY ts_rank(p_search.document, to_tsquery('english', 'Endangered Species')) DESC;
上面的查詢，我們在文中不同的欄里面賦了不同的權(quán)值。post.title的重要程度超過post.content和tag的總和。最不重要的是author.name。
這意味著如果我們搜索關(guān)鍵詞“Alice”，那么在題目中包含這個關(guān)鍵詞的文檔就會排在搜索結(jié)果的前面，在此之后是在內(nèi)容中包含這些關(guān)鍵詞的文檔，最后才是作者名字中包含這些關(guān)鍵詞的文檔.
基于對文檔各個部分的權(quán)重分配ts_rank()這個函數(shù)返回一個浮點數(shù)，這個浮點數(shù)代表了文檔和查詢關(guān)鍵詞的相關(guān)性.
SELECT ts_rank(to_tsvector('This is an example of document'),
to_tsquery('example | document')) as relevancy;
relevancy-----------
0.0607927
(1 row)SELECT ts_rank(to_tsvector('This is an example of document'),
to_tsquery('example ')) as relevancy;
relevancy-----------
0.0607927
(1 row)SELECT ts_rank(to_tsvector('This is an example of document'),
to_tsquery('example | unkown')) as relevancy;
relevancy-----------
0.0303964
(1 row)SELECT ts_rank(to_tsvector('This is an example of document'),
to_tsquery('example document')) as relevancy;
relevancy-----------
0.0985009
(1 row)SELECT ts_rank(to_tsvector('This is an example of document'),
to_tsquery('example unknown')) as relevancy;
relevancy-----------
1e-20
(1 row)
但是, 相關(guān)性的概念是模糊的，而且是與特定的應(yīng)用相關(guān). 不同的應(yīng)用可能需要額外的信息來得到想要的排序結(jié)果,比如,文檔的修改時間. 內(nèi)建的排序功能如asts_rank只是個例子. 你可以寫出自己的排序函數(shù) 并且/或者 將得到的結(jié)果和其他因素混合來適應(yīng)你自己的特定需求.
這里說明一下, 如果我們想是新的文章比舊的文章更重要，可以講ts_rank函數(shù)的數(shù)值除以文檔的年齡+1(為防止被0除).
優(yōu)化與索引
將一個表中的搜索結(jié)果優(yōu)化為直線前進的. PostgreSQL 支持基于索引的功能，因此你可以用tsvector()函數(shù)方便地創(chuàng)建GIN索引.
CREATE INDEX idx_fts_post ON post
USING gin(setweight(to_tsvector(language, title),'A') ||
setweight(to_tsvector(language, content), 'B'));
GIN還是GiST索引? 這兩個索引會成為與他們相關(guān)的博文的主題. GiST會導(dǎo)出一個錯誤的匹配，之后需要一個額外的表行查找來驗證得到的匹配. 另一方面, GIN 可以更快地查找但是在創(chuàng)建時會更大更慢.
一個經(jīng)驗, GIN索引適合靜態(tài)的數(shù)據(jù)因為查找是迅速的. 對于動態(tài)數(shù)據(jù), GiST 可以更快的更新. 具體來說, GiST索引在動態(tài)數(shù)據(jù)上是好用的并且如果單獨的字（詞位）在100,000以下也是快速的,然而GIN 索引在處理100,000詞位以上時是更好的但是更新就要慢點了.
-- Postgres 文檔 : 第12章 全文搜索
在我們的例子中,我們選擇GIN。但是這個選擇不是一定的，你可以根據(jù)你自己的數(shù)據(jù)來作出決定。
我們的架構(gòu)例子中有一個問題; 分當時分布在擁有不同權(quán)重的不同表中的. 為了更好的運行，通過觸發(fā)器和物化視圖使得數(shù)據(jù)非規(guī)范化是必要的.
我們并非總是需要非規(guī)范化并且有時也需要加入基于索引的功能，就像上面所做的那樣. 另外你可以通過postgres觸發(fā)器 功能tsvector_update_trigger(...)或者tsvector_update_trigger_column(...)實現(xiàn)相同表的數(shù)據(jù)的非規(guī)范化.參見Postgres文檔以得到更多詳細的信息.
在我們的應(yīng)用中在結(jié)果返回之前存在著一些可接受的延遲. 這是一個使用物化視圖將額外索引加載其中的好的情況.
CREATE MATERIALIZED VIEW search_index AS SELECT post.id,
post.title,
setweight(to_tsvector(post.language::regconfig, post.title), 'A') ||
setweight(to_tsvector(post.language::regconfig, post.content), 'B') ||
setweight(to_tsvector('simple', author.name), 'C') ||
setweight(to_tsvector('simple', coalesce(string_agg(tag.name, ' '))), 'A') as documentFROM postJOIN author ON author.id = post.author_idJOIN posts_tags ON posts_tags.post_id = posts_tags.tag_idJOIN tag ON tag.id = posts_tags.tag_idGROUP BY post.id, author.id
之后重新索引搜索引擎就是定期運行REFRESH MATERIALIZED VIEW search_index這么簡單.
現(xiàn)在我們可以給物化視圖添加索引.
CREATE INDEX idx_fts_search ON search_index USING gin(document);
查詢也變得同樣簡單.
SELECT id as post_id, titleFROM search_indexWHERE document @@ to_tsquery('english', 'Endangered Species')ORDER BY ts_rank(p_search.document, to_tsquery('english', 'Endangered Species')) DESC;
如果延遲變得無法忍受，你就應(yīng)該去研究一下使用觸發(fā)器的替代方法.
建立文檔存儲的方式并不唯一;這取決于你文檔的情況: 單表、多表，多國語言，數(shù)據(jù)量 ...
Thoughtbot.com 發(fā)表了文章"Implementing Multi-Table Full Text Search with Postgres in Rails" 我建議閱讀以下.
拼寫錯誤
PostgreSQL 提供了一個非常有用的擴展程序pg_trgm。 相關(guān)文檔見pg_trgm doc。
CREATE EXTENSION pg_trgm;
pg_trgm支持N元語法如N==3。N元語法比較有用因為它可以查找相似的字符串，其實，這就是拼寫錯誤的定義 – 一個相似但不正確的單詞。
SELECT similarity('Something', 'something');
similarity------------
1
(1 row)SELECT similarity('Something', 'samething');
similarity------------
0.538462
(1 row)SELECT similarity('Something', 'unrelated');
similarity------------
0
(1 row)SELECT similarity('Something', 'everything');
similarity
------------
0.235294
(1 row)SELECT similarity('Something', 'omething');
similarity------------
0.583333
(1 row)
通過上面的示例你可以看到，similarity 函數(shù)返回一個表示兩個字符串之間相似度的浮點值。 檢測拼寫錯誤就是一系列的收集文檔中使用的詞位、比較詞位與輸入文本的相似度的過程。 我發(fā)現(xiàn)檢測拼寫錯誤時，相似度臨界值設(shè)置為0.5比較合適。 首先，我們需要根據(jù)文檔創(chuàng)建一個唯一性詞位列表，在列表中每一個詞位都是唯一的。
CREATE MATERIALIZED VIEW unique_lexeme ASSELECT word FROM ts_stat('SELECT to_tsvector('simple', post.title) ||
to_tsvector('simple', post.content) ||
to_tsvector('simple', author.name) ||
to_tsvector('simple', coalesce(string_agg(tag.name, ' ')))
FROM post
JOIN author ON author.id = post.author_id
JOIN posts_tags ON posts_tags.post_id = posts_tags.tag_id
JOIN tag ON tag.id = posts_tags.tag_id
GROUP BY post.id, author.id');
上面的腳本使用word列創(chuàng)建了一個視圖，word列內(nèi)容來自于詞位列表。 我們使用simple關(guān)鍵字，這樣table表中可以存儲多種語言的文本。 一旦創(chuàng)建了這個實體化視圖，我們需要添加一個索引來使相似度查詢速度更快。
CREATE INDEX words_idx ON search_words USING gin(word gin_trgm_ops);
幸運的是，搜索引擎中使用的唯一性詞位列表不會快速變化，這樣我們就無需通過下面腳本經(jīng)常刷新實體化視圖：
REFRESH MATERIALIZED VIEW unique_lexeme;
一旦我們建立起這個表，查找最接近的匹配是很容易的。
SELECT word
WHERE similarity(word, 'samething') > 0.5 ORDER BY word -> 'samething'LIMIT 1;
這個查詢返回的是這樣一個語義，它相似度滿足(>0.5)，再根據(jù)輸入的samething將其最接近的排在首位。操作符->返回的是參數(shù)間的“距離”，而且是一減去similarity()的值。
當你決定在你的搜索中處理拼寫錯誤的時候，你不會希望看到它（拼寫錯誤）出現(xiàn)在每一個查詢中。相反地，當你在搜索無結(jié)果時，可以為了拼寫錯誤去查詢，并使用查詢所提供結(jié)果給用戶一些建議。如果數(shù)據(jù)來自于非正式的通訊，例如：社交網(wǎng)絡(luò)，可能你的數(shù)據(jù)中會包含拼寫錯誤。你可以通過追加一個類似的語義到你的tsquery中，來獲得一個好點的結(jié)果。
"Super Fuzzy Searching on PostgreSQL" 是一篇很好的關(guān)于為拼寫錯誤和搜索Postgres使用三字母組的參考文章。
在我使用的例子中，使用unique語義的表不會大于2000行，而且我的理解是，如果你有超過1M的文本時使用unique語義，你將會遇到該方法的性能問題。
關(guān)于MySQL和RDS（遠程數(shù)據(jù)服務(wù)）
這在Postgres RDS上能運行嗎？
上面所有的示例在RDS上都是可以運行的。 據(jù)我所知，RDS搜索特性中唯一的限制是搜索某些數(shù)據(jù)時需要訪問文件系統(tǒng)，如自定義字典，拼寫檢查程序，同義詞，主題詞表。 相關(guān)信息見亞馬遜aws論壇。
我使用的是MYSQL數(shù)據(jù)庫，我可以使用內(nèi)置的全文本搜索功能嗎？
如果是我，我不會去用這個功能。 無需爭論，MySQL的全文本搜索功能非常局限。 默認情況，它不支持任何語言的詞干提取功能。 我偶然發(fā)現(xiàn)一個可以安裝的詞干提取的函數(shù)，但是MYSQL不支持基于索引的函數(shù)。
那么你可以做些什么？ 鑒于我們上面的討論，如果 Postgres能夠勝任你使用的各個場景，那么考慮下把數(shù)據(jù)庫換為 Postgres。 數(shù)據(jù)庫遷移工作可以通過工具如 py-mysql2pgsql方便地完成。 或者你可以研究一下更高級的解決方案如 SOLR（基于 Lucene的全文搜索服務(wù)器）和 Elasticsearch（基于 Lucene的開源、分布式、 RESTful搜索引擎）。
總結(jié)
我們已經(jīng)了解了基于一個特殊的文檔如何構(gòu)建一個性能良好且支持多語言的文本搜索引擎。 這篇文章只是一個概述，但是它已經(jīng)給你提供了足夠的背景知識和示例，這樣你可以開始構(gòu)建自己的搜索引擎。 在這篇文章中，我也許犯了一些錯誤，如果你能把錯誤信息發(fā)送到blog@lostpropertyhq.com，我將感激不盡。
Postgres的全文本搜索特性非常好，而且搜索速度足夠快。 這可以使你的應(yīng)用中的數(shù)據(jù)不斷增長，而無需依賴其它工具進行處理。 Postgres的搜索功能是銀彈嗎？ 如果你的核心業(yè)務(wù)圍繞搜索進行，它可能不是的。
它移除了一些特性，但是在大部分場景中你不會用到這些特性。 毫無疑問，你需要認真分析和理解你的需求來決定使用哪種搜索方式。
就我個人而言，我希望Postgres全文本搜索功能繼續(xù)改善，并新增下面的一些特性：
- 額外的內(nèi)置語言支持： 漢語，日語...
- 圍繞Lucene的外國數(shù)據(jù)包裝程序。 在全文本搜索功能上，Lucene仍然是最優(yōu)秀的工具，把它集成到Postgres中會有很多好處。
- 更多排名結(jié)果的提高或評分特性會是一流的。 Elasticsearch 和 SOLR已經(jīng)提供了先進的解決方案。
- 進行模糊查詢（tsquery）時不使用trigram的方式會非常棒。 Elasticsearch 提供了一種非常簡單的方式來實現(xiàn)模糊搜索查詢。
- 能夠通過SQL動態(tài)創(chuàng)建和編輯如字典內(nèi)容、同義詞、主題詞表的特性，而不再使用把文件添加到文件系統(tǒng)的方式。
Postgres 沒有ElasticSearch 和 SOLR 那么先進，畢竟ElasticSearch 和 SOLR是專門進行全文本搜索的工具，而全文本搜索只是PostgresSQL一個比較優(yōu)秀的特性。
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