如果要实现一个站内搜索的功能,可能可以这么办,假如你的网站是个放博客的,那么可能有博客这张表,要搜索的时候,用SQL语句就好了,用where like,但是这样不够好,因为你只能搜索包含或未包含的,不能像百度那样,根据关键词来搜索,也就是分词系统。我们来介绍一下,全文检索是搜索引擎的一部分,它首先得有数据,有了数据,要根据数据来分词,例如”this is a cat”就可以分成四个词,分别是”this”,”is”, “a”, “cat”,或许像这些不太重要的”is”,”a”, “this”的停止词(stop word)可能会被去掉,那就剩下一个词,这只是规则而已,不管怎样,不管是中文,英文,都是会切成一个个词。根据词来建立索引。索引就先理解为书中的目录,建立索引是要消耗磁盘空间的,想下就清楚了,不然索引存哪啊。索引建立好了,用户一搜索关键词,假如用户搜索了”cat”,刚好命中了那个建立过的关键词,那就会通过索引把相关的记录取出来。这就是一个全文检索系统啦。只是要实现一个较完整的全文检索系统,那是需要好多功能的,例如实时搜索,关键词提示,错误提示,还有排名等。PostgreSQL作为一个关系型数据库系统,它本身就支持全文检索,它比其他数据库支持得更好。通过简单的扩展,还能实现中文检索。这是后话。

接下来,我们用PostgreSQL的tsvector等命令处理器来测试分词和文本匹配。先来看一个例子

输出的结果是这样的。

  1. ----------
  2. t
  3. (1 row)

t就是true,说明是匹配成功的。如果是f,那就是false,表示匹配不成功。

上面语句的意思是总共有三个词,”hello world hfpp2012”,然后用”hello”来匹配,相当于数据库存了三个词,在搜索引擎输入框输入了”hello”,因为数据库是有”hello”这个词的,所以是能匹配到的。

再试试下面的例子。

  1. postgres=# SELECT 'hello world hfpp2012'::tsvector @@ 'hello & world'::tsquery;
  2. ?column?
  3. ----------
  4. t
  5. (1 row)

“Define stop words that should not be indexed.”

还有另一种写法是这样的。

来搜索中文的试下

  1. rails365_pro=# SELECT '号'::tsquery @@ '2015 - Rails365 Inc. All rights reserved. | 粤ICP备15004902号-2'::tsvector;
  2. ----------
  3. (1 row)
  4. rails365_pro=# SELECT 'Rails365'::tsquery @@ '2015 - Rails365 Inc. All rights reserved. | 粤ICP备15004902号-2'::tsvector;
  5. ?column?
  6. ----------
  7. t
  8. (1 row)

显然,默认情况下,对中文是不支持的。

刚才测试的只是分词,我们用实际的数据库来测试一下。

  1. # 列出所有数据库
  2. \l
  3. # 选择数据库
  4. \c rails365_pro;

输出的结果是这样的。

再看一个例子。

  1. rails365_pro=# select title from articles where to_tsvector('english', body) @@ to_tsquery('english', 'Mina')
  2. ;
  3. title
  4. ---------------------------------
  5. 使用mina来部署ruby on rails应用
  6. Mina的进阶使用
  7. (2 rows)

上面是搜索Mina这个关键词,两个例子都是用english作为语法的,如果搜索中文是搜索不到的。

例如,搜索title为devise简单入门教程的这篇文章。

  1. rails365_pro=# select title from articles where to_tsvector('english', title) @@ to_tsquery('english', '教程')
  2. ;
  3. title
  4. -------

我们把”english”去掉。

还是不行。因为没有中文分词器。这个后绪再说。

上面的是没有建立索引的情况下操作的,那样肯定不行的,如果数据量大,会很慢。

  1. CREATE INDEX articles_idx ON articles USING gin(to_tsvector('english', body));

完结。