array_to_tsvector(text[]) | tsvector | 語彙素の配列をtsvectorに変換 | array_to_tsvector('{fat,cat,rat}'::text[]) | 'cat' 'fat' 'rat' |
get_current_ts_config() | regconfig |
デフォルトのテキスト検索設定の取得
| get_current_ts_config() | english |
length(tsvector) | integer | tsvectorにある語彙素の数 | length('fat:2,4 cat:3 rat:5A'::tsvector) | 3 |
numnode(tsquery) | integer |
tsqueryにある語彙素の数と演算子の数の和
| numnode('(fat & rat) | cat'::tsquery) | 5 |
plainto_tsquery([ config regconfig , ] query text) | tsquery | 句読点を無視して、tsqueryを作成 | plainto_tsquery('english', 'The Fat Rats') | 'fat' & 'rat' |
phraseto_tsquery([ config regconfig , ] query text) | tsquery | 句読点を無視して、語句を検索するtsqueryを生成 | phraseto_tsquery('english', 'The Fat Rats') | 'fat' <-> 'rat' |
websearch_to_tsquery([ config regconfig , ] query text) | tsquery | web検索形式の問い合わせからtsqueryを生成 | websearch_to_tsquery('english', '"fat rat" or rat') | 'fat' <-> 'rat' | 'rat' |
querytree(query tsquery) | text | tsqueryのインデックス付け可能部分の取得 | querytree('foo & ! bar'::tsquery) | 'foo' |
setweight(vector tsvector, weight "char") | tsvector | vectorの各要素にweightを割り当てる | setweight('fat:2,4 cat:3 rat:5B'::tsvector, 'A') | 'cat':3A 'fat':2A,4A 'rat':5A |
setweight(vector tsvector, weight "char", lexemes text[]) | tsvector | lexemesに列挙されたvectorの要素にweightを割り当てる | setweight('fat:2,4 cat:3 rat:5B'::tsvector, 'A', '{cat,rat}') | 'cat':3A 'fat':2,4 'rat':5A |
strip(tsvector) | tsvector | tsvectorから位置と重みを削除 | strip('fat:2,4 cat:3 rat:5A'::tsvector) | 'cat' 'fat' 'rat' |
to_tsquery([ config regconfig , ] query text) | tsquery | 単語（複数）を正規化しtsqueryに変換 | to_tsquery('english', 'The & Fat & Rats') | 'fat' & 'rat' |
to_tsvector([ config regconfig , ] document text) | tsvector | ドキュメントテキストをtsvectorに縮小 | to_tsvector('english', 'The Fat Rats') | 'fat':2 'rat':3 |
to_tsvector([ config regconfig , ] document json(b)) | tsvector |
ドキュメント内の各文字列の値をtsvectorに縮小し、それを繋げて一つのtsvectorにする
| to_tsvector('english', '{"a": "The Fat Rats"}'::json) | 'fat':2 'rat':3 |
json(b)_to_tsvector([ config regconfig,
] document json(b),
filter json(b)) | tsvector |
filterによって指定された文書中の各々の値をtsvectorにまとめ、次に文書にあらわれる順にそれらを結合して単一のtsvectorを生成します。
filterはjsonbの配列で、結果のtsvectorにどの種類の要素を含める必要があるのかを列挙します。
filterに指定可能な値は、"string" (すべての文字列値を含める)、"numeric" (すべての文字列形式の数値を含める)、"key" (すべてのキーを含める)、"all" (それらすべてを含める)です。
これらの値は、たとえばすべての文字列と数値、のように組み合わせることができます。
| json_to_tsvector('english', '{"a": "The Fat Rats", "b": 123}'::json, '["string", "numeric"]') | '123':5 'fat':2 'rat':3 |
ts_delete(vector tsvector, lexeme text) | tsvector | vectorから指定のlexemeを削除する | ts_delete('fat:2,4 cat:3 rat:5A'::tsvector, 'fat') | 'cat':3 'rat':5A |
ts_delete(vector tsvector, lexemes text[]) | tsvector | vectorからlexemes内にある語彙素の出現のすべてを削除する | ts_delete('fat:2,4 cat:3 rat:5A'::tsvector, ARRAY['fat','rat']) | 'cat':3 |
ts_filter(vector tsvector, weights "char"[]) | tsvector | vectorから指定のweightsの要素のみを選択する | ts_filter('fat:2,4 cat:3b rat:5A'::tsvector, '{a,b}') | 'cat':3B 'rat':5A |
ts_headline([ config regconfig, ] document text, query tsquery [, options text ]) | text | 問い合わせによるマッチを表示 | ts_headline('x y z', 'z'::tsquery) | x y <b>z</b> |
ts_headline([ config regconfig, ] document json(b), query tsquery [, options text ]) | text | 問い合わせによるマッチを表示 | ts_headline('{"a":"x y z"}'::json, 'z'::tsquery) | {"a":"x y <b>z</b>"} |
ts_rank([ weights float4[], ] vector tsvector, query tsquery [, normalization integer ]) | float4 | 問い合わせのためのドキュメント順位付け | ts_rank(textsearch, query) | 0.818 |
ts_rank_cd([ weights float4[], ] vector tsvector, query tsquery [, normalization integer ]) | float4 | 被覆密度を用いた問い合わせのためのドキュメント順位付け | ts_rank_cd('{0.1, 0.2, 0.4, 1.0}', textsearch, query) | 2.01317 |
ts_rewrite(query tsquery, target tsquery, substitute tsquery) | tsquery | 問い合わせ内のtargetをsubstituteで置換する | ts_rewrite('a & b'::tsquery, 'a'::tsquery, 'foo|bar'::tsquery) | 'b' & ( 'foo' | 'bar' ) |
ts_rewrite(query tsquery, select text) | tsquery | SELECTから対象と代替を使用して置換 | SELECT ts_rewrite('a & b'::tsquery, 'SELECT t,s FROM aliases') | 'b' & ( 'foo' | 'bar' ) |
tsquery_phrase(query1 tsquery, query2 tsquery) | tsquery | query1の後にquery2が続くものを検索する問い合わせを作成する（<->演算子と同じ） | tsquery_phrase(to_tsquery('fat'), to_tsquery('cat')) | 'fat' <-> 'cat' |
tsquery_phrase(query1 tsquery, query2 tsquery, distance integer) | tsquery | query1の後にdistanceの距離でquery2があるものを検索する問い合わせを作成する | tsquery_phrase(to_tsquery('fat'), to_tsquery('cat'), 10) | 'fat' <10> 'cat' |
tsvector_to_array(tsvector) | text[] | tsvectorを語彙素の配列に変換する | tsvector_to_array('fat:2,4 cat:3 rat:5A'::tsvector) | {cat,fat,rat} |
tsvector_update_trigger() | trigger | tsvector列の自動更新のためのトリガ関数 | CREATE TRIGGER ... tsvector_update_trigger(tsvcol, 'pg_catalog.swedish', title, body) | |
tsvector_update_trigger_column() | trigger | tsvector列の自動更新のためのトリガ関数 | CREATE TRIGGER ... tsvector_update_trigger_column(tsvcol, configcol, title, body) | |
unnest(tsvector, OUT lexeme text, OUT positions smallint[], OUT weights text) | setof record | tsvectorを行の集合に展開する | unnest('fat:2,4 cat:3 rat:5A'::tsvector) | (cat,{3},{D}) ... |