背景
在日常的数据处理中，我们经常会有这样的需求：从一个文本中寻找某个字符串（比如某个单词）。
对这个需求，我们可以用类似这样的SQL完成：SELECT * FROM tbl WHERE text LIKE '%rds PostgreSQL%';（找到含有“rds PostgreSQL”的文本）
现在我们考虑一些特殊的情形：
- 需要查找的文本特别多，特别大；
- 不做单纯的字符串匹配，而是考虑自然语言的一些特性，比如匹配某一类字符串（域名，人名）或者匹配单词的所有形式（不考虑它的词性及变化，比如have，has，had都匹配出来）；
- 对中文自然语言特性的支持。
那么此时再用以上的“SELECT ... LIKE ...”就不明智了，因为对数据库来说，这样的SQL必然走的是全表扫描，那么当文本特别多，特别大的时候，查找效率就会很低。
另外，这样的SQL也不会智能到可以处理自然语言的特性。
怎么办呢？PostgreSQL（以下简称PG）提供了强大的全文搜索功能可以满足这样的需求。
对文本的预处理
全文搜索首先需要对文本预处理，包括3步：
- 将文本分解成一个个token，这些token可以是数字，单词，域名，人名，email的格式等等。在PG中可以定义一个parser来做这个工作。
- 将第一步分解成的token标准化，所谓的标准化就是利用一些规则将token分好类（比如人名是一类，域名是一类等等）。标准化后的token我们称之为lexeme。在PG中是通过定义一个词典来做这个工作。PG里最简单的词典simple的标准化过程就是将大写字母转成小写字母。
- 对文本打分，优化查找过程。比如对于待查找的词，文本1匹配的数量大于文本2匹配的数量，那么在这个查找过程，文本1的优先级大于文本2的优先级。
在PG中，以上对文本的预处理可以通过一个函数to_tsvector来完成，函数的返回值是tsvector这个数据类型。
另外，对于待查找的单词，我们也要用to_tsquery这个函数包装起来，函数的返回值是tsquery这个数据类型。
一个简单的例子见下面，to_tsquery里的参数可以使用运算符(&:与，|:或，!:非)：
SELECT to_tsvector('fat cats ate fat rats') @@ to_tsquery('fat & rat');
?column?
----------
tQuick Start
在了解了这些概念之后，我们用实际的例子来玩一玩PG的全文搜索。
我们在client端输入以下命令，dFp显示的是所有的parser，这里只有一个默认parser(default)。
dFp+ default 显示默认parser(default)的详细信息：parse的过程（5个函数），parse的Token类型（asciihword, asciiword...）。
sbtest=# \dFp
List of text search parsers
Schema | Name | Description
------------+---------+---------------------
pg_catalog | default | default word parser
(1 row)
sbtest=# \dFp+ default
Text search parser "pg_catalog.default"
Method | Function | Description
-----------------+----------------+-------------
Start parse | prsd_start | (internal)
Get next token | prsd_nexttoken | (internal)
End parse | prsd_end | (internal)
Get headline | prsd_headline | (internal)
Get token types | prsd_lextype | (internal)
Token types for parser "pg_catalog.default"
Token name | Description
-----------------+------------------------------------------
asciihword | Hyphenated word, all ASCII
asciiword | Word, all ASCII
blank | Space symbols
email | Email address
entity | XML entity
file | File or path name
float | Decimal notation
host | Host
hword | Hyphenated word, all letters
hword_asciipart | Hyphenated word part, all ASCII
hword_numpart | Hyphenated word part, letters and digits
hword_part | Hyphenated word part, all letters
int | Signed integer
numhword | Hyphenated word, letters and digits
numword | Word, letters and digits
protocol | Protocol head
sfloat | Scientific notation
tag | XML tag
uint | Unsigned integer
url | URL
url_path | URL path
version | Version number
word | Word, all letters
(23 rows)输入dF+ english，给出标准化各类英语token时所用到的dictionary：
sbtest=# \dF+ english
Text search configuration "pg_catalog.english"
Parser: "pg_catalog.default"
Token | Dictionaries
-----------------+--------------
asciihword | english_stem
asciiword | english_stem
email | simple
file | simple
float | simple
host | simple
hword | english_stem
hword_asciipart | english_stem
hword_numpart | simple
hword_part | english_stem
int | simple
numhword | simple
numword | simple
sfloat | simple
uint | simple
url | simple
url_path | simple
version | simple
word | english_stem创建以default为parser的配置defcfg，并增加token映射，这里我们只关心email, url, host：
sbtest=# CREATE TEXT SEARCH CONFIGURATION defcfg (PARSER = default);
CREATE TEXT SEARCH CONFIGURATION
sbtest=# ALTER TEXT SEARCH CONFIGURATION defcfg ADD MAPPING FOR email,url,host WITH simple;
ALTER TEXT SEARCH CONFIGURATION建好配置defcfg后，我们看看利用defcfg对文本进行处理的结果。这里使用to_tsvector函数，可以看到email，url，host都被识别出来了：
sbtest=# select to_tsvector('defcfg','xxx yyy xxx@taobao.com yyy@sina.com http://google.com/123 12345 ');
to_tsvector
-----------------------------------------------------------------------
'google.com':4 'google.com/123':3 'xxx@taobao.com':1 'yyy@sina.com':2
(1 row)在实际对表内的文本做全文搜索时，一般对目标列建立gin索引（也就是倒排索引，详情见官方文档），这样可以加快查询效率，具体操作如下：
sbtest=# CREATE TABLE t1(c1 text);
CREATE TABLE
sbtest=# CREATE INDEX c1_idx ON t1 USING gin(to_tsvector('defcfg', c1));
CREATE INDEX
sbtest=# \d t1
Table "public.t1"
Column | Type | Modifiers
--------+------+-----------
c1 | text |
Indexes:
"c1_idx" gin (to_tsvector('defcfg'::regconfig, c1))这里我们插入2条文本，并做一些匹配：
sbtest=# INSERT INTO t1 VALUES('xxx yyy xxx@taobao.com yyy@sina.com http://google.com 12345');
INSERT 0 1
sbtest=# INSERT INTO t1 VALUES('xxx yyy xxx@gmail.com yyy@sina.com http://google.com 12345');
INSERT 0 1
sbtest=# select * from t1;
c1
-------------------------------------------------------------
xxx yyy xxx@taobao.com yyy@sina.com http://google.com 12345
xxx yyy xxx@gmail.com yyy@sina.com http://google.com 12345
(2 rows)
sbtest=# select * from t1 where to_tsvector('defcfg',c1) @@ 'google.com';
c1
-------------------------------------------------------------
xxx yyy xxx@taobao.com yyy@sina.com http://google.com 12345
xxx yyy xxx@gmail.com yyy@sina.com http://google.com 12345
(2 rows)
sbtest=# select * from t1 where to_tsvector('defcfg',c1) @@ to_tsquery('google.com & yyy@sina.com');
c1
-------------------------------------------------------------
xxx yyy xxx@taobao.com yyy@sina.com http://google.com 12345
xxx yyy xxx@gmail.com yyy@sina.com http://google.com 12345
(2 rows)
sbtest=# select * from t1 where to_tsvector('defcfg',c1) @@ to_tsquery('google.com & xxx@gmail.com');
c1
------------------------------------------------------------
xxx yyy xxx@gmail.com yyy@sina.com http://google.com 12345
(1 row)
以上的操作都是针对英文，实际上对中文也是支持的，不过会稍微麻烦点，因为中文的token必须通过分词才能产生，所以需要先装分词的组件scws和zhparser，具体可以参考这篇博文。
结语
本文对PG的全文搜索做了一个入门级的介绍，方便用户快速上手，如果需要对全文搜索作更深入的研究，建议阅读官方文档第12章。
