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  • 示例 Synonym词典可用于解决语言学相关问题,例如,为避免使单词"Paris"变成"pari",可在Synonym词典文件中定义一行"Paris paris",并将该词典放置在预定义的english_stem词典之前。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 SELECT * FROM ts_debug('english', 'Paris'); alias | description | token | dictionaries | dictionary | lexemes -----------+-----------------+-------+----------------+--------------+--------- asciiword | Word, all ASCII | Paris | {english_stem} | english_stem | {pari} (1 row) CREATE TEXT SEARCH DICTIONARY my_synonym ( TEMPLATE = synonym, SYNONYMS = my_synonyms, FILEPATH = 'obs://bucket01/obs.xxx.xxx.com accesskey=xxxxx secretkey=xxxxx region=cn-north-1' ); ALTER TEXT SEARCH CONFIGURATION english ALTER MAPPING FOR asciiword WITH my_synonym, english_stem; SELECT * FROM ts_debug('english', 'Paris'); alias | description | token | dictionaries | dictionary | lexemes -----------+-----------------+-------+---------------------------+------------+--------- asciiword | Word, all ASCII | Paris | {my_synonym,english_stem} | my_synonym | {paris} (1 row) SELECT * FROM ts_debug('english', 'paris'); alias | description | token | dictionaries | dictionary | lexemes -----------+-----------------+-------+---------------------------+------------+--------- asciiword | Word, all ASCII | Paris | {my_synonym,english_stem} | my_synonym | {paris} (1 row) ALTER TEXT SEARCH DICTIONARY my_synonym ( CASESENSITIVE=true); SELECT * FROM ts_debug('english', 'Paris'); alias | description | token | dictionaries | dictionary | lexemes -----------+-----------------+-------+---------------------------+------------+--------- asciiword | Word, all ASCII | Paris | {my_synonym,english_stem} | my_synonym | {paris} (1 row) SELECT * FROM ts_debug('english', 'paris'); alias | description | token | dictionaries | dictionary | lexemes -----------+-----------------+-------+---------------------------+------------+--------- asciiword | Word, all ASCII | Paris | {my_synonym,english_stem} | my_synonym | {pari} (1 row) 其中,同义词词典文件全名为my_synonyms.syn,所在目录为 'obs://bucket01/obs.xxx.xxx.com accesskey=xxxxx secretkey=xxxxx region=cn-north-1'。关于创建词典的语法和更多参数,请参见CREATE TEXT SEARCH DICTIONARY。 星号(*)可用于词典文件中的同义词结尾,表示该同义词是一个前缀。在to_tsvector()中该星号将被忽略,但在to_tsquery()中会匹配该前缀并对应输出结果(参照处理查询一节)。 假设词典文件synonym_sample.syn内容如下: 1 2 3 4 5 postgres pgsql postgresql pgsql postgre pgsql gogle googl indices index* 创建并使用词典: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 CREATE TEXT SEARCH DICTIONARY syn ( TEMPLATE = synonym, SYNONYMS = synonym_sample ); SELECT ts_lexize('syn','indices'); ts_lexize ----------- {index} (1 row) CREATE TEXT SEARCH CONFIGURATION tst (copy=simple); ALTER TEXT SEARCH CONFIGURATION tst ALTER MAPPING FOR asciiword WITH syn; SELECT to_tsvector('tst','indices'); to_tsvector ------------- 'index':1 (1 row) SELECT to_tsquery('tst','indices'); to_tsquery ------------ 'index':* (1 row) SELECT 'indexes are very useful'::tsvector; tsvector --------------------------------- 'are' 'indexes' 'useful' 'very' (1 row) SELECT 'indexes are very useful'::tsvector @@ to_tsquery('tst','indices'); ?column? ---------- t (1 row)
  • 操作步骤 创建一个名为thesaurus_astro的TZ词典。 以一个简单的天文学词典thesaurus_astro为例,其中定义了两组天文短语及其同义词如下: 1 2 supernovae stars : sn crab nebulae : crab 执行如下语句创建TZ词典: 1 2 3 4 5 6 CREATE TEXT SEARCH DICTIONARY thesaurus_astro ( TEMPLATE = thesaurus, DictFile = thesaurus_astro, Dictionary = pg_catalog.english_stem, FILEPATH = 'obs://bucket_name/path accesskey=ak secretkey=sk region=rg' ); 其中,词典定义文件全名为thesaurus_astro.ths,所在目录为 "obs://bucket_name/path accesskey=ak secretkey=sk region=rg"。子词典pg_catalog.english_stem是预定义的Snowball类型的英语词干词典,用于规范化输入词,子词典自身相关配置(例如停用词等)不在此处显示。关于创建词典的语法和更多参数,请参见CREATE TEXT SEARCH DICTIONARY。 创建词典后,将其绑定到对应文本搜索配置中需要处理的token类型上: 1 2 3 ALTER TEXT SEARCH CONFIGURATION english ALTER MAPPING FOR asciiword, asciihword, hword_asciipart WITH thesaurus_astro, english_stem; 使用TZ词典。 测试TZ词典。 ts_lexize函数对于测试TZ词典作用不大,因为该函数是按照单个token处理输入。可以使用plainto_tsquery、to_tsvector、to_tsquery函数测试TZ词典,这些函数能够将输入分解成多个token(to_tsquery函数需要将输入加上引号)。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 SELECT plainto_tsquery('english','supernova star'); plainto_tsquery ----------------- 'sn' (1 row) SELECT to_tsvector('english','supernova star'); to_tsvector ------------- 'sn':1 (1 row) SELECT to_tsquery('english','''supernova star'''); to_tsquery ------------ 'sn' (1 row) 其中,supernova star匹配了词典thesaurus_astro定义中的supernovae stars,这是因为在thesaurus_astro词典定义中指定了Snowball类型的子词典english_stem,该词典移除了e和s。 如果同时需要索引原始短语,只要将其同时放置在词典定义文件中对应定义的右侧即可,如下: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 supernovae stars : sn supernovae stars ALTER TEXT SEARCH DICTIONARY thesaurus_astro ( DictFile = thesaurus_astro, FILEPATH = 'file:///home/dicts/'); SELECT plainto_tsquery('english','supernova star'); plainto_tsquery ----------------------------- 'sn' & 'supernova' & 'star' (1 row)
  • 注意事项 由于TZ词典需要识别短语,所以在处理过程中必须保存当前状态并与解析器进行交互,以决定是否处理下一个token或是结束当前识别。此外,TZ词典配置时需谨慎,如果设置TZ词典仅处理asciiword类型的token,则类似one 7的分类词典定义将不会生效,因为uint类型的token不会传给TZ词典处理。 在索引期间要用到分类词典,因此分类词典参数中的任何变化都要求重新索引。对于其他大多数类型的词典来说,类似添加或删除停用词这种修改并不需要强制重新索引。
  • 词典概述 词典用于定义停用词(stop words),即全文检索时不搜索哪些词。 词典还可以用于对同一词的不同形式进行规范化,这样同一个词的不同派生形式都可以进行匹配。规范化后的词称为词位(lexeme)。 除了提高检索质量外,词的规范化和删除停用词可以减少文档tsvector格式的大小, 从而提高性能。词的规范化和删除停用词并不总是具有语言学意义,用户可以根据应用环境在词典定义文件中自定义规范化和删除规则。 一个词典是一个程序,接收标记(token)作为输入,并返回: 如果token在词典中已知,返回对应lexeme数组(注意,一个标记可能对应多个lexeme)。 一个lexeme。一个新token会代替输入token被传递给后继词典(当前词典可被称为过滤词典)。 如果token在词典中已知,但它是一个停用词,返回空数组。 如果词典不能识别输入的token,返回NULL。 GaussDB(DWS)提供了多种语言的预定义词典,同时提供了五种预定义的词典模板,分别是Simple,Synonym,Thesaurus,Ispell,和Snowball,可用于创建自定义参数的新词典。 在使用全文检索时,建议用户: 可以在文本搜索配置中定义一个解析器,以及一组用于处理该解析器的输出标记词典。对于解析器返回的每个标记类型,可以在配置中指定不同的词典列表进行处理。当解析器输出一种类型的标记后,在对应列表的每个词典中会查阅该标记,直到某个词典识别它。如果它被识别为一个停用词, 或者没有任何词典识别,该token将被丢弃,即不被索引或检索到。通常情况下,第一个返回非空结果的词典决定了最终结果,后继词典将不会继续处理。但是一个过滤类型的词典可以依据规则替换输入token,然后将替换后的token传递给后继词典进行处理。 配置词典列表的一般规则是,第一个位置放置一个应用范围最小的、最具体化定义的词典,其次是更一般化定义的词典, 最后是一个普适定义的词典,比如Snowball词干词典或Simple词典。在下面例子中,对于一个针对天文学的文本搜索配置astro_en,可以定义标记类型asciiword(ASCII词)对应的词典列表为:天文术语的Synonym同义词词典, Ispell英语词典和Snowball英语词干词典。 1 2 ALTER TEXT SEARCH CONFIGURATION astro_en ADD MAPPING FOR asciiword WITH astro_syn, english_ispell, english_stem; 过滤类型的词典可以放置在词典列表中除去末尾的任何地方,放置在末尾时是无效的。使用这些词典对标记进行部分规范化,可以有效简化后继词典的处理。 父主题: 词典
  • 操作步骤 创建一个名为thesaurus_astro的TZ词典。 以一个简单的天文学词典thesaurus_astro为例,其中定义了两组天文短语及其同义词如下: 1 2 supernovae stars : sn crab nebulae : crab 执行如下语句创建TZ词典: 1 2 3 4 5 6 CREATE TEXT SEARCH DICTIONARY thesaurus_astro ( TEMPLATE = thesaurus, DictFile = thesaurus_astro, Dictionary = pg_catalog.english_stem, FILEPATH = 'obs://bucket_name/path accesskey=ak secretkey=sk region=rg' ); 其中,词典定义文件全名为thesaurus_astro.ths,所在目录为 "obs://bucket_name/path accesskey=ak secretkey=sk region=rg"。子词典pg_catalog.english_stem是预定义的Snowball类型的英语词干词典,用于规范化输入词,子词典自身相关配置(例如停用词等)不在此处显示。关于创建词典的语法和更多参数,请参见CREATE TEXT SEARCH DICTIONARY。 创建词典后,将其绑定到对应文本搜索配置中需要处理的token类型上: 1 2 3 ALTER TEXT SEARCH CONFIGURATION english ALTER MAPPING FOR asciiword, asciihword, hword_asciipart WITH thesaurus_astro, english_stem; 使用TZ词典。 测试TZ词典。 ts_lexize函数对于测试TZ词典作用不大,因为该函数是按照单个token处理输入。可以使用plainto_tsquery、to_tsvector、to_tsquery函数测试TZ词典,这些函数能够将输入分解成多个token(to_tsquery函数需要将输入加上引号)。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 SELECT plainto_tsquery('english','supernova star'); plainto_tsquery ----------------- 'sn' (1 row) SELECT to_tsvector('english','supernova star'); to_tsvector ------------- 'sn':1 (1 row) SELECT to_tsquery('english','''supernova star'''); to_tsquery ------------ 'sn' (1 row) 其中,supernova star匹配了词典thesaurus_astro定义中的supernovae stars,这是因为在thesaurus_astro词典定义中指定了Snowball类型的子词典english_stem,该词典移除了e和s。 如果同时需要索引原始短语,只要将其同时放置在词典定义文件中对应定义的右侧即可,如下: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 supernovae stars : sn supernovae stars ALTER TEXT SEARCH DICTIONARY thesaurus_astro ( DictFile = thesaurus_astro, FILEPATH = 'file:///home/dicts/'); SELECT plainto_tsquery('english','supernova star'); plainto_tsquery ----------------------------- 'sn' & 'supernova' & 'star' (1 row)
  • 注意事项 由于TZ词典需要识别短语,所以在处理过程中必须保存当前状态并与解析器进行交互,以决定是否处理下一个token或是结束当前识别。此外,TZ词典配置时需谨慎,如果设置TZ词典仅处理asciiword类型的token,则类似one 7的分类词典定义将不会生效,因为uint类型的token不会传给TZ词典处理。 在索引期间要用到分类词典,因此分类词典参数中的任何变化都要求重新索引。对于其他大多数类型的词典来说,类似添加或删除停用词这种修改并不需要强制重新索引。
  • 注意事项 大多数词典的功能依赖于词典定义文件,词典定义文件名仅支持小写字母、数字、下划线组合。 临时模式pg_temp下不允许创建词典。 词典定义文件的字符集编码必须为UTF-8格式。实际应用时,如果与数据库的字符编码格式不一致,在读入词典定义文件时会进行编码转换。 通常情况下,每个session仅读取词典定义文件一次,当且仅当在第一次使用该词典时。需要修改词典文件时,可通过ALTER TEXT SEARCH DICTIONARY命令进行词典定义文件的更新和重新加载。
  • 操作步骤 创建Simple词典。 1 2 3 4 gaussdb=# CREATE TEXT SEARCH DICTIONARY public.simple_dict ( TEMPLATE = pg_catalog.simple, STOPWORDS = english ); 其中,停用词表文件全名为english.stop。关于创建simple词典的语法和更多参数,请参见CREATE TEXT SEARCH DICTIONARY。 使用Simple词典。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 gaussdb=# SELECT ts_lexize('public.simple_dict','YeS'); ts_lexize ----------- {yes} (1 row) gaussdb=# SELECT ts_lexize('public.simple_dict','The'); ts_lexize ----------- {} (1 row) 设置参数ACCEPT=false,使Simple词典返回NULL,而不是返回非停用词的小写形式。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 gaussdb=# ALTER TEXT SEARCH DICTIONARY public.simple_dict ( Accept = false ); ALTER TEXT SEARCH DICTIONARY gaussdb=# SELECT ts_lexize('public.simple_dict','YeS'); ts_lexize ----------- (1 row) gaussdb=# SELECT ts_lexize('public.simple_dict','The'); ts_lexize ----------- {} (1 row)
  • 操作步骤 创建一个名为thesaurus_astro的TZ词典。 以一个简单的天文学词典thesaurus_astro为例,其中定义了两组天文短语及其同义词如下: 1 2 supernovae stars : sn crab nebulae : crab 执行如下语句创建TZ词典: 1 2 3 4 5 6 postgres=# CREATE TEXT SEARCH DICTIONARY thesaurus_astro ( TEMPLATE = thesaurus, DictFile = thesaurus_astro, Dictionary = pg_catalog.english_stem, FILEPATH = 'file:///home/dicts/' ); 其中,词典定义文件全名为thesaurus_astro.ths,所在目录为当前连接CN节点的/home/dicts/下 。子词典pg_catalog.english_stem是预定义的Snowball类型的英语词干词典,用于规范化输入词,子词典自身相关配置(例如停用词等)不在此处显示。关于创建词典的语法和更多参数,请参见CREATE TEXT SEARCH DICTIONARY。 创建词典后,将其绑定到对应文本搜索配置中需要处理的token类型上: 1 2 3 postgres=# ALTER TEXT SEARCH CONFIGURATION russian ALTER MAPPING FOR asciiword, asciihword, hword_asciipart WITH thesaurus_astro, english_stem; 使用TZ词典。 测试TZ词典。 ts_lexize函数对于测试TZ词典作用不大,因为该函数是按照单个token处理输入。可以使用plainto_tsquery、to_tsvector、to_tsquery函数测试TZ词典,这些函数能够将输入分解成多个token(to_tsquery函数需要将输入加上引号)。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 postgres=# SELECT plainto_tsquery('russian','supernova star'); plainto_tsquery ----------------- 'sn' (1 row) postgres=# SELECT to_tsvector('russian','supernova star'); to_tsvector ------------- 'sn':1 (1 row) postgres=# SELECT to_tsquery('russian','''supernova star'''); to_tsquery ------------ 'sn' (1 row) 其中,supernova star匹配了词典thesaurus_astro定义中的supernovae stars,这是因为在thesaurus_astro词典定义中指定了Snowball类型的子词典english_stem,该词典移除了e和s。 如果同时需要索引原始短语,只要将其同时放置在词典定义文件中对应定义的右侧即可,如下: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 supernovae stars : sn supernovae stars postgres=# ALTER TEXT SEARCH DICTIONARY thesaurus_astro ( DictFile = thesaurus_astro, FILEPATH = 'file:///home/dicts/'); postgres=# SELECT plainto_tsquery('russian','supernova star'); plainto_tsquery ----------------------------- 'sn' & 'supernova' & 'star' (1 row)
  • 注意事项 由于TZ词典需要识别短语,所以在处理过程中必须保存当前状态并与解析器进行交互,以决定是否处理下一个token或是结束当前识别。此外,TZ词典配置时需谨慎,如果设置TZ词典仅处理asciiword类型的token,则类似one 7的分类词典定义将不会生效,因为uint类型的token不会传给TZ词典处理。 在索引期间要用到分类词典,因此分类词典参数中的任何变化都要求重新索引。对于其他大多数类型的词典来说,类似添加或删除停用词这种修改并不需要强制重新索引。
  • 操作步骤 创建Simple词典。 1 2 3 4 gaussdb=# CREATE TEXT SEARCH DICTIONARY public.simple_dict ( TEMPLATE = pg_catalog.simple, STOPWORDS = english ); 其中,停用词表文件全名为english.stop。关于创建simple词典的语法和更多参数,请参见CREATE TEXT SEARCH DICTIONARY。 使用Simple词典。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 gaussdb=# SELECT ts_lexize('public.simple_dict','YeS'); ts_lexize ----------- {yes} (1 row) gaussdb=# SELECT ts_lexize('public.simple_dict','The'); ts_lexize ----------- {} (1 row) 设置参数ACCEPT=false,使Simple词典返回NULL,而不是返回非停用词的小写形式。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 gaussdb=# ALTER TEXT SEARCH DICTIONARY public.simple_dict ( Accept = false ); ALTER TEXT SEARCH DICTIONARY gaussdb=# SELECT ts_lexize('public.simple_dict','YeS'); ts_lexize ----------- (1 row) gaussdb=# SELECT ts_lexize('public.simple_dict','The'); ts_lexize ----------- {} (1 row)
  • 注意事项 大多数词典的功能依赖于词典定义文件,词典定义文件名仅支持小写字母、数字、下划线组合。 临时模式pg_temp下不允许创建词典。 词典定义文件的字符集编码必须为UTF-8格式。实际应用时,如果与数据库的字符编码格式不一致,在读入词典定义文件时会进行编码转换。 通常情况下,每个session仅读取词典定义文件一次,当且仅当在第一次使用该词典时。需要修改词典文件时,可通过ALTER TEXT SEARCH DICTIONARY命令进行词典定义文件的更新和重新加载。
  • 停用词 停用词是很常见的词,几乎出现在每一个文档中,并且没有区分值。因此,在全文搜索的语境下可忽视它们。停用词处理逻辑和词典类型相关。例如,Ispell词典会先对标记进行规范化,然后再查看停用词表,而Snowball词典会最先检查输入标记是否为停用词。 例如,每个英文文本包含像a和the的单词,因此没必要将它们存储在索引中。然而,停用词影响tsvector中的位置,同时位置也会影响相关度: 1 2 3 4 gaussdb=# SELECT to_tsvector('english','in the list of stop words'); to_tsvector ---------------------------- 'list':3 'stop':5 'word':6 位置1、2、4是停用词,所以不显示。为包含和不包含停用词的文档计算出的排序是完全不同的: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 gaussdb=# SELECT ts_rank_cd (to_tsvector('english','in the list of stop words'), to_tsquery('list & stop')); ts_rank_cd ------------ .05 gaussdb=# SELECT ts_rank_cd (to_tsvector('english','list stop words'), to_tsquery('list & stop')); ts_rank_cd ------------ .1 父主题: 词典
  • 示例 Synonym词典可用于解决语言学相关问题,例如,为避免使单词"Paris"变成"pari",可在Synonym词典文件中定义一行"Paris paris",并将该词典放置在预定义的english_stem词典之前。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 postgres=# SELECT * FROM ts_debug('english', 'Paris'); alias | description | token | dictionaries | dictionary | lexemes -----------+-----------------+-------+----------------+--------------+--------- asciiword | Word, all ASCII | Paris | {english_stem} | english_stem | {pari} (1 row) postgres=# CREATE TEXT SEARCH DICTIONARY my_synonym ( TEMPLATE = synonym, SYNONYMS = my_synonyms, FILEPATH = 'file:///home/dicts/' ); postgres=# ALTER TEXT SEARCH CONFIGURATION english ALTER MAPPING FOR asciiword WITH my_synonym, english_stem; postgres=# SELECT * FROM ts_debug('english', 'Paris'); alias | description | token | dictionaries | dictionary | lexemes -----------+-----------------+-------+---------------------------+------------+--------- asciiword | Word, all ASCII | Paris | {my_synonym,english_stem} | my_synonym | {paris} (1 row) postgres=# SELECT * FROM ts_debug('english', 'paris'); alias | description | token | dictionaries | dictionary | lexemes -----------+-----------------+-------+---------------------------+------------+--------- asciiword | Word, all ASCII | Paris | {my_synonym,english_stem} | my_synonym | {paris} (1 row) postgres=# ALTER TEXT SEARCH DICTIONARY my_synonym ( CASESENSITIVE=true); postgres=# SELECT * FROM ts_debug('english', 'Paris'); alias | description | token | dictionaries | dictionary | lexemes -----------+-----------------+-------+---------------------------+------------+--------- asciiword | Word, all ASCII | Paris | {my_synonym,english_stem} | my_synonym | {paris} (1 row) postgres=# SELECT * FROM ts_debug('english', 'paris'); alias | description | token | dictionaries | dictionary | lexemes -----------+-----------------+-------+---------------------------+------------+--------- asciiword | Word, all ASCII | Paris | {my_synonym,english_stem} | my_synonym | {pari} (1 row) 其中,同义词词典文件全名为my_synonyms.syn,所在目录为当前连接CN节点的/home/dicts/下。关于创建词典的语法和更多参数,请参见CREATE TEXT SEARCH DICTIONARY。 星号(*)可用于词典文件中的同义词结尾,表示该同义词是一个前缀。在to_tsvector()中该星号将被忽略,但在to_tsquery()中会匹配该前缀并对应输出结果(参照处理查询一节)。 假设词典文件synonym_sample.syn内容如下: 1 2 3 4 5 postgres pgsql postgresql pgsql postgre pgsql gogle googl indices index* 创建并使用词典: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 postgres=# CREATE TEXT SEARCH DICTIONARY syn ( TEMPLATE = synonym, SYNONYMS = synonym_sample ); postgres=# SELECT ts_lexize('syn','indices'); ts_lexize ----------- {index} (1 row) postgres=# CREATE TEXT SEARCH CONFIGURATION tst (copy=simple); postgres=# ALTER TEXT SEARCH CONFIGURATION tst ALTER MAPPING FOR asciiword WITH syn; postgres=# SELECT to_tsvector('tst','indices'); to_tsvector ------------- 'index':1 (1 row) postgres=# SELECT to_tsquery('tst','indices'); to_tsquery ------------ 'index':* (1 row) postgres=# SELECT 'indexes are very useful'::tsvector; tsvector --------------------------------- 'are' 'indexes' 'useful' 'very' (1 row) postgres=# SELECT 'indexes are very useful'::tsvector @@ to_tsquery('tst','indices'); ?column? ---------- t (1 row)
  • 操作步骤 创建Simple词典。 1 2 3 4 openGauss=# CREATE TEXT SEARCH DICTIONARY public.simple_dict ( TEMPLATE = pg_catalog.simple, STOPWORDS = english ); 其中,停用词表文件全名为english.stop。关于创建simple词典的语法和更多参数,请参见CREATE TEXT SEARCH DICTIONARY。 使用Simple词典。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 openGauss=# SELECT ts_lexize('public.simple_dict','YeS'); ts_lexize ----------- {yes} (1 row) openGauss=# SELECT ts_lexize('public.simple_dict','The'); ts_lexize ----------- {} (1 row) 设置参数ACCEPT=false,使Simple词典返回NULL,而不是返回非停用词的小写形式。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 openGauss=# ALTER TEXT SEARCH DICTIONARY public.simple_dict ( Accept = false ); ALTER TEXT SEARCH DICTIONARY openGauss=# SELECT ts_lexize('public.simple_dict','YeS'); ts_lexize ----------- (1 row) openGauss=# SELECT ts_lexize('public.simple_dict','The'); ts_lexize ----------- {} (1 row)