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array_to_tsVector ( 사설 토토[] ) → ts벡터
사설 토토 문자열 배열을 다음으로 변환합니다.ts벡터. 주어진 문자열은 추가 처리 없이 있는 그대로 어휘소로 사용됩니다. 배열 요소는 빈 문자열이 아니어야 합니다. 또는NULL.
array_to_tsVector('fat,cat,rat'::text[]) → '고양이' '뚱뚱한' '쥐'
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get_current_ts_config ( ) → regconfig
현재 기본 사설 토토 검색 구성의 OID를 반환합니다(다음에 의해 설정됨).default_text_search_config).
get_current_ts_config() → 영어
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길이 ( ts벡터 ) → 정수
어휘소 수를 반환합니다.ts벡터.
length('fat:2,4 cat:3 쥐:5A'::tsVector) → 3
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numnode ( tsquery ) → 정수
어휘소와 연산자의 수를 반환합니다.tsquery.
numnode('(지방 및 쥐) | 고양이'::tsquery) → 5
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plainto_tsquery ( [ 구성 regconfig, ] 질의 사설 토토 ) → tsquery
사설 토토를 a로 변환합니다.tsquery, 지정된 구성 또는 기본 구성에 따라 단어를 정규화합니다. 문자열의 모든 구두점은 무시됩니다(쿼리 연산자를 결정하지 않음). 결과 쿼리는 사설 토토에 불용어가 아닌 모든 단어가 포함된 문서와 일치합니다.
plainto_tsquery('english', 'The Fat Rats') → '지방' & '쥐'
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phraseto_tsquery ( [ 구성 regconfig, ] 질의 사설 토토 ) → tsquery
사설 토토를 a로 변환tsquery, 지정된 구성 또는 기본 구성에 따라 단어를 정규화합니다. 문자열의 모든 구두점은 무시됩니다(쿼리 연산자를 결정하지 않음). 결과 쿼리는 사설 토토에 불용어가 아닌 단어가 모두 포함된 구문과 일치합니다.
phraseto_tsquery('english', 'The Fat Rats') → '뚱뚱한' <- '쥐'
phraseto_tsquery('english', '고양이와 쥐') → '고양이' <2 '쥐'
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websearch_to_tsquery ( [ 구성 regconfig, ] 질의 사설 토토 ) → tsquery
사설 토토를 a로 변환합니다.tsquery, 지정된 구성 또는 기본 구성에 따라 단어를 정규화합니다. 인용된 단어 시퀀스는 구문 테스트로 변환됩니다. 단어“또는”는 OR 연산자를 생성하는 것으로 이해되며 대시는 NOT 연산자를 생성합니다. 다른 구두점은 무시됩니다. 이는 일부 일반적인 웹 검색 도구의 동작과 유사합니다.
websearch_to_tsquery('english', '"뚱뚱한 쥐" 또는 고양이 개') → '뚱뚱한' <- '쥐' | '고양이' & '개'
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쿼리트리 ( tsquery ) → 사설 토토
a의 색인 생성 가능한 부분에 대한 표현을 생성합니다.tsquery. 비어 있거나 그냥 결과입니다.T색인을 생성할 수 없는 쿼리를 나타냅니다.
querytree('foo & !bar'::tsquery) → '푸'
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설정중량 ( 벡터 ts벡터, 무게 "문자" ) → ts벡터
지정된 할당무게각 요소에벡터.
setweight('fat:2,4 cat:3 쥐:5B'::tsVector, 'A') → '고양이':3A '뚱뚱':2A,4A '쥐':5A
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설정중량 ( 벡터 ts벡터, 무게 "문자", 어휘 사설 토토[] ) → ts벡터
지정된 할당무게의 요소에벡터다음에 나열되어 있음어휘. 의 문자열어휘추가 처리 없이 어휘소를 있는 그대로 사용합니다. 어떤 어휘소와도 일치하지 않는 문자열벡터무시됩니다.
setweight('fat:2,4 cat:3 쥐:5,6B'::tsVector, 'A', 'cat,rat') → '고양이':3A '뚱뚱':2,4 '쥐':5A,6A
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스트립 ( ts벡터 ) → ts벡터
에서 위치와 가중치를 제거합니다.ts벡터.
strip('fat:2,4 cat:3 쥐:5A'::tsVector) → '고양이' '뚱뚱한' '쥐'
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to_tsquery ( [ 구성 regconfig, ] 질의 사설 토토 ) → tsquery
사설 토토를 a로 변환tsquery, 지정된 구성 또는 기본 구성에 따라 단어를 정규화합니다. 단어는 유효한 단어로 결합되어야 합니다.tsquery연산자.
to_tsquery('english', 'The & Fat & Rats') → '지방' & '쥐'
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to_tsVector ( [ 구성 regconfig, ] 문서 사설 토토 ) → ts벡터
사설 토토를 a로 변환ts벡터, 지정된 구성 또는 기본 구성에 따라 단어를 정규화합니다. 결과에는 위치 정보가 포함됩니다.
to_tsVector('english', '살찐 쥐') → '지방':2 '쥐':3
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to_tsVector ( [ 구성 regconfig, ] 문서 json ) → ts벡터
to_tsVector ( [ 구성 regconfig, ] 문서 jsonb ) → ts벡터
JSON 문서의 각 문자열 값을 다음으로 변환합니다.ts벡터, 지정된 구성 또는 기본 구성에 따라 단어를 정규화합니다. 그런 다음 결과를 문서 순서대로 연결하여 출력을 생성합니다. 위치 정보는 각 문자열 값 쌍 사이에 하나의 불용어가 존재하는 것처럼 생성됩니다. (조심하세요)“문서 순서”JSON 객체의 필드는 입력이 다음과 같은 경우 구현에 따라 다릅니다.jsonb; 예제의 차이점을 살펴보세요.)
to_tsVector('english', '"aa": "The Fat Rats", "b": "dog"'::json) → '개':5 '뚱뚱':2 '쥐':3
to_tsVector('english', '"aa": "살찐 쥐", "b": "dog"'::jsonb) → '개':1 '뚱뚱':4 '쥐':5
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json_to_tsVector ( [ 구성 regconfig, ] 문서 json, 필터 jsonb ) → ts벡터
jsonb_to_tsVector ( [ 구성 regconfig, ] 문서 jsonb, 필터 jsonb ) → ts벡터
JSON 문서에서 요청한 각 항목을 선택합니다.필터그리고 각각을 a로 변환합니다.ts벡터, 지정된 구성 또는 기본 구성에 따라 단어를 정규화합니다. 그런 다음 결과를 문서 순서대로 연결하여 출력을 생성합니다. 선택한 항목의 각 쌍 사이에 불용어가 하나씩 존재하는 것처럼 위치 정보가 생성됩니다. (조심하세요)“문서 순서”JSON 객체의 필드는 입력이 다음과 같은 경우 구현에 따라 다릅니다.jsonb.) 그필터반드시jsonb다음 키워드가 0개 이상 포함된 배열:"문자열"(모든 문자열 값을 포함하려면),"숫자"(모든 숫자 값을 포함하려면),"부울"(모든 부울 값을 포함하려면),"열쇠"(모든 키를 포함하려면) 또는"모두"(위의 모든 내용을 포함). 특별한 경우로,필터이러한 키워드 중 하나인 간단한 JSON 값일 수도 있습니다.
json_to_tsVector('english', '"a": "The Fat Rats", "b": 123'::json, '["string", "numeric"]') → '123':5 '뚱뚱':2 '쥐':3
json_to_tsVector('english', '"cat": "The Fat Rats", "dog": 123'::json, '"all"') → '123':9 '고양이':1 '개':7 '뚱뚱':4 '쥐':5
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ts_delete ( 벡터 ts벡터, 어휘 사설 토토 ) → ts벡터
주어진 항목을 모두 제거어법에서벡터.어법문자열은 추가 처리 없이 있는 그대로 어휘소로 처리됩니다.
ts_delete('fat:2,4 cat:3 쥐:5A'::tsVector, 'fat') → '고양이':3 '쥐':5A
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ts_delete ( 벡터 ts벡터, 어휘 사설 토토[] ) → ts벡터
어휘소의 모든 항목을 제거합니다.어휘에서벡터. 의 문자열어휘추가 처리 없이 어휘소를 있는 그대로 사용합니다. 어떤 어휘소와도 일치하지 않는 문자열벡터무시됩니다.
ts_delete('fat:2,4 cat:3 쥐:5A'::tsVector, ARRAY['fat','rat']) → '고양이':3
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ts_filter ( 벡터 ts벡터, 가중치 "문자"[] ) → ts벡터
주어진 요소만 선택가중치에서벡터.
ts_filter('fat:2,4 cat:3b,7c rat:5A'::tsVector, 'a,b') → '고양이':3B '쥐':5A
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ts_headline ( [ 구성 regconfig, ] 문서 사설 토토, 질의 tsquery [, 옵션 사설 토토 ] ) → 사설 토토
다음에 대한 일치 항목을 축약된 형식으로 표시합니다.질의에서문서, 이는 a가 아닌 원시 사설 토토여야 합니다.ts벡터. 문서의 단어는 쿼리와 일치하기 전에 지정된 구성 또는 기본 구성에 따라 정규화됩니다. 이 기능의 사용은에서 논의됩니다.섹션 12.3.4, 사용 가능한 항목도 설명함옵션.
ts_headline('뚱뚱한 고양이가 쥐를 먹었습니다.', '고양이') → 뚱뚱한 <b고양이</b가 쥐를 먹었습니다.
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ts_headline ( [ 구성 regconfig, ] 문서 json, 질의 tsquery [, 옵션 사설 토토 ] ) → 사설 토토
ts_headline ( [ 구성 regconfig, ] 문서 jsonb, 질의 tsquery [, 옵션 사설 토토 ] ) → 사설 토토
다음에 대한 일치 항목을 축약된 형태로 표시합니다.질의JSON 내의 문자열 값에서 발생하는문서. 참조섹션 12.3.4자세한 내용은.
ts_headline('"cat":"비가 내리는 고양이와 개"'::jsonb, 'cat') → "cat": "비가 내리는 <b고양이와 개</b"
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ts_rank ( [ 가중치 진짜[], ] 벡터 ts벡터, 질의 tsquery [, 정규화 정수 ] ) → 진짜
얼마나 잘했는지 보여주는 점수를 계산합니다.벡터일치질의. 참조섹션 12.3.3자세한 내용은.
ts_rank(to_tsVector('비 내리는 고양이와 개'), '고양이') → 0.06079271
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ts_rank_cd ( [ 가중치 진짜[], ] 벡터 ts벡터, 질의 tsquery [, 정규화 정수 ] ) → 진짜
얼마나 잘했는지 보여주는 점수를 계산합니다.벡터일치질의, 커버 밀도 알고리즘 사용. 참조섹션 12.3.3자세한 내용은.
ts_rank_cd(to_tsVector('비 내리는 고양이와 개'), '고양이') → 0.1
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ts_rewrite ( 질의 tsquery, 대상 tsquery, 대체 tsquery ) → tsquery
다음 항목을 대체합니다.대상와대체내부질의. 참조섹션 12.4.2.1자세한 내용은.
ts_rewrite('a & b'::tsquery, 'a'::tsquery, 'foo|bar'::tsquery) → 'b' & ( 'foo' | 'bar' )
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ts_rewrite ( 질의 tsquery, 선택 사설 토토 ) → tsquery
의 일부를 대체합니다.질의a를 실행하여 얻은 대상 및 대체물에 따라선택명령. 참조섹션 12.4.2.1자세한 내용은.
SELECT ts_rewrite('a & b'::tsquery, 'SELECT t,s FROM 별칭') → 'b' & ( 'foo' | 'bar' )
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tsquery_phrase ( 쿼리1 tsquery, 쿼리2 tsquery ) → tsquery
일치하는 구문을 검색하는 구문 쿼리를 구성합니다.쿼리1그리고쿼리2연속적인 어휘에서 (동일<-연산자).
tsquery_phrase(to_tsquery('fat'), to_tsquery('cat')) → '뚱뚱한' <- '고양이'
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tsquery_phrase ( 쿼리1 tsquery, 쿼리2 tsquery, 거리 정수 ) → tsquery
일치하는 구문을 검색하는 구문 쿼리를 구성합니다.쿼리1그리고쿼리2정확히 발생함거리어휘가 분리되어 있습니다.
tsquery_phrase(to_tsquery('fat'), to_tsquery('cat'), 10) → '뚱뚱한' <10 '고양이'
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tsVector_to_array ( ts벡터 ) → 사설 토토[]
a를 변환합니다ts벡터어휘 배열로.
tsVector_to_array('fat:2,4 cat:3 쥐:5A'::tsVector) → 고양이,뚱뚱,쥐
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unnest ( ts벡터 ) → 레코드 세트 ( 어휘 사설 토토, 위치 작은 정수[], 가중치 사설 토토 )
확장 ats벡터어휘당 하나씩 행 집합으로.
SELECT * FROM unnest('cat:3 fat:2,4 rat:5A'::tsVector) →
어휘 | 직위 | 무게
--------+------------+---------
고양이 | 3 | 디
지방 | 2,4 | 디,디
쥐 | 5 | A
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