全文搜索

django.contrib.postgres.search 模块中的数据库函数方便了 PostgreSQL 的 全文搜索引擎 的使用。

在本文档的例子中，我们将使用 执行查询 中定义的模型。

参见

有关搜索的高级概述，请参见 主题文档。

search 查找

使用全文检索的常见方法是针对数据库中的单一列进行单项检索。例如：

  1. >>> Entry.objects.filter(body_text__search='Cheese')
  2. [<Entry: Cheese on Toast recipes>, <Entry: Pizza Recipes>]

这将使用默认的数据库搜索配置，从 body_text 字段在数据库中创建一个 to_tsvector，从搜索词 'Cheese' 中创建一个 plainto_tsquery。通过匹配查询和向量得到结果。

要使用 search 查找，'django.contrib.postgres' 必须在你的 INSTALLED_APPS。

SearchVector

class SearchVector(\expressions, config=None, weight=None*)

对单个字段进行搜索是很好的，但有很大的局限性。我们要搜索的 Entry 实例属于 Blog，它有一个 tagline 字段。要对这两个字段进行查询，使用 SearchVector：

  1. >>> from django.contrib.postgres.search import SearchVector
  2. >>> Entry.objects.annotate(
  3. ...     search=SearchVector('body_text', 'blog__tagline'),
  4. ... ).filter(search='Cheese')
  5. [<Entry: Cheese on Toast recipes>, <Entry: Pizza Recipes>]

SearchVector 的参数可以是任何 Expression 或字段名。多个参数将使用空格连接在一起，这样搜索文档就会包含所有参数。

SearchVector 对象可以组合在一起，允许你重复使用它们。例如：

  1. >>> Entry.objects.annotate(
  2. ...     search=SearchVector('body_text') + SearchVector('blog__tagline'),
  3. ... ).filter(search='Cheese')
  4. [<Entry: Cheese on Toast recipes>, <Entry: Pizza Recipes>]

关于 config 和 weight 参数的解释，请参见 更改搜索配置 和 加权查询。

SearchQuery

class SearchQuery(value, config=None, search_type=’plain’)

SearchQuery 将用户提供的术语转化为搜索查询对象，数据库将其与搜索向量进行比较。默认情况下，用户提供的所有词语都会通过词干算法，然后寻找所有结果词语的匹配。

如果 search_type 是 'plain'，即默认值，则将术语作为单独的关键字处理。如果 search_type 是 'phrase'，则将术语作为一个单一的短语处理。如果 search_type 是 'raw'，那么你可以提供一个带有术语和运算符的格式化搜索查询。如果 search_type 是 'websearch'，那么你可以提供一个格式化的搜索查询，类似于网络搜索引擎使用的格式。'websearch' 需要 PostgreSQL ≥ 11。请阅读 PostgreSQL 的 全文搜索文档 来了解两者的区别和语法。举例说明。

  1. >>> from django.contrib.postgres.search import SearchQuery
  2. >>> SearchQuery('red tomato')  # two keywords
  3. >>> SearchQuery('tomato red')  # same results as above
  4. >>> SearchQuery('red tomato', search_type='phrase')  # a phrase
  5. >>> SearchQuery('tomato red', search_type='phrase')  # a different phrase
  6. >>> SearchQuery("'tomato' & ('red' | 'green')", search_type='raw')  # boolean operators
  7. >>> SearchQuery("'tomato' ('red' OR 'green')", search_type='websearch')  # websearch operators

SearchQuery 术语可以按逻辑组合，以提供更大的灵活性：

  1. >>> from django.contrib.postgres.search import SearchQuery
  2. >>> SearchQuery('meat') & SearchQuery('cheese')  # AND
  3. >>> SearchQuery('meat') | SearchQuery('cheese')  # OR
  4. >>> ~SearchQuery('meat')  # NOT

参见 更改搜索配置 对 config 参数的解释。

SearchRank

class SearchRank(vector, query, weights=None, normalization=None, cover_density=False)

到目前为止，我们已经返回了向量和查询之间可能匹配的结果。很可能你会希望按照某种相关性对结果进行排序。PostgreSQL 提供了一个排序函数，它考虑了查询术语在文档中出现的频率，术语在文档中的相近程度，以及它们出现的部分在文档中的重要性。匹配度越高，排名值越高。要按相关性排序：

  1. >>> from django.contrib.postgres.search import SearchQuery, SearchRank, SearchVector
  2. >>> vector = SearchVector('body_text')
  3. >>> query = SearchQuery('cheese')
  4. >>> Entry.objects.annotate(rank=SearchRank(vector, query)).order_by('-rank')
  5. [<Entry: Cheese on Toast recipes>, <Entry: Pizza recipes>]

参见 加权查询 关于 weights 参数的解释。

将 cover_density 参数设置为 True，启用覆盖密度排序，即考虑匹配的查询词的接近程度。

为 normalization 参数提供一个整数，以控制等级标准化。这个整数是一个位掩码，所以你可以结合多种行为：

  1. >>> from django.db.models import Value
  2. >>> Entry.objects.annotate(
  3. ...     rank=SearchRank(
  4. ...         vector,
  5. ...         query,
  6. ...         normalization=Value(2).bitor(Value(4)),
  7. ...     )
  8. ... )

PostgreSQL 文档中有更多关于 不同排序归一化选项 的细节。

SearchHeadline

class SearchHeadline(expression, query, config=None, start_sel=None, stop_sel=None, max_words=None, min_words=None, short_word=None, highlight_all=None, max_fragments=None, fragment_delimiter=None)

接受一个文本字段或一个表达式、一个查询、一个配置和一组选项。返回高亮显示的搜索结果。

将 start_sel 和 stop_sel 参数设置为字符串值，用于在文档中高亮显示查询词。PostgreSQL 的默认值是 <b> 和 </b>。

为 max_words 和 min_words 参数提供整数值，以确定最长和最短的标题。PostgreSQL 的默认值是 35 和 15。

为 short_word 参数提供一个整数值，以便在每个标题中丢弃这个长度或更少的字。PostgreSQL 的默认值是 3。

将 highlight_all 参数设置为 True，以使用整个文档来代替片段，并忽略 max_words、min_words 和 short_word 参数。这在 PostgreSQL 中是默认禁用的。

为 max_fragments 提供一个非零的整数值，以设置要显示的最大片段数。在 PostgreSQL 中默认是禁用的。

设置 fragment_delimiter 字符串参数来配置片段之间的定界符。PostgreSQL 的默认值是 " ... "。

PostgreSQL 文档中有更多关于 高亮搜索结果 的细节。

使用实例：

  1. >>> from django.contrib.postgres.search import SearchHeadline, SearchQuery
  2. >>> query = SearchQuery('red tomato')
  3. >>> entry = Entry.objects.annotate(
  4. ...     headline=SearchHeadline(
  5. ...         'body_text',
  6. ...         query,
  7. ...         start_sel='<span>',
  8. ...         stop_sel='</span>',
  9. ...     ),
  10. ... ).get()
  11. >>> print(entry.headline)
  12. Sandwich with <span>tomato</span> and <span>red</span> cheese.

参见 更改搜索配置 对 config 参数的解释。

更改搜索配置

你可以为 SearchVector 和 SearchQuery 指定 config 属性，以使用不同的搜索配置。这允许使用数据库定义的不同语言解析器和字典：

  1. >>> from django.contrib.postgres.search import SearchQuery, SearchVector
  2. >>> Entry.objects.annotate(
  3. ...     search=SearchVector('body_text', config='french'),
  4. ... ).filter(search=SearchQuery('œuf', config='french'))
  5. [<Entry: Pain perdu>]

config 的值也可以储存在另一列中：

  1. >>> from django.db.models import F
  2. >>> Entry.objects.annotate(
  3. ...     search=SearchVector('body_text', config=F('blog__language')),
  4. ... ).filter(search=SearchQuery('œuf', config=F('blog__language')))
  5. [<Entry: Pain perdu>]

加权查询

每个字段在查询中的相关度可能不一样，所以在组合之前可以设置各种向量的权重：

  1. >>> from django.contrib.postgres.search import SearchQuery, SearchRank, SearchVector
  2. >>> vector = SearchVector('body_text', weight='A') + SearchVector('blog__tagline', weight='B')
  3. >>> query = SearchQuery('cheese')
  4. >>> Entry.objects.annotate(rank=SearchRank(vector, query)).filter(rank__gte=0.3).order_by('rank')

权重应该是下列字母之一。默认情况下，这些权重分别是指数字 0.1、0.2、0.4 和 1.0。如果你希望以不同的方式对它们进行加权，请将四个浮点数的列表传递给 SearchRank 作为 weights，顺序与上述相同：

  1. >>> rank = SearchRank(vector, query, weights=[0.2, 0.4, 0.6, 0.8])
  2. >>> Entry.objects.annotate(rank=rank).filter(rank__gte=0.3).order_by('-rank')

性能

使用这些函数都不需要特殊的数据库配置，但是，如果你搜索的记录超过几百条，你很可能会遇到性能问题。例如，全文搜索是一个比比较整数大小更密集的过程。

In the event that all the fields you’re querying on are contained within one particular model, you can create a functional GIN or GiST index which matches the search vector you wish to use. For example:

  1. GinIndex(SearchVector('body_text'), name='body_search_vector_idx')

The PostgreSQL documentation has details on creating indexes for full text search.

SearchVectorField

class SearchVectorField

如果这种方法变得太慢，你可以在你的模型中添加一个 SearchVectorField。你需要用触发器来填充它，例如，如 PostgreSQL 文档 中所述。然后，你可以像查询一个注解的 SearchVector 一样查询这个字段：

  1. >>> Entry.objects.update(search_vector=SearchVector('body_text'))
  2. >>> Entry.objects.filter(search_vector='cheese')
  3. [<Entry: Cheese on Toast recipes>, <Entry: Pizza recipes>]

三元相似度

另一种搜索方法是三元相似性。三元组是由三个连续的字符组成的一组。除了 trigram_similar 和 trigram_word_similar 查询外，你还可以使用其他一些表达方式。

要使用它们，你需要激活 PostgreSQL 上的 pg_trgm 扩展 。你可以使用 TrigramExtension 迁移操作来安装它。

TrigramSimilarity

class TrigramSimilarity(expression, string, \*extra*)

接受一个字段名或表达式，以及一个字符串或表达式。返回两个参数之间的三元相似度。

使用实例：

  1. >>> from django.contrib.postgres.search import TrigramSimilarity
  2. >>> Author.objects.create(name='Katy Stevens')
  3. >>> Author.objects.create(name='Stephen Keats')
  4. >>> test = 'Katie Stephens'
  5. >>> Author.objects.annotate(
  6. ...     similarity=TrigramSimilarity('name', test),
  7. ... ).filter(similarity__gt=0.3).order_by('-similarity')
  8. [<Author: Katy Stevens>, <Author: Stephen Keats>]

TrigramWordSimilarity

New in Django 4.0.

class TrigramWordSimilarity(string, expression, \*extra*)

接受一个字符串或表达式，以及一个字段名或表达式。返回两个参数之间的三元相似度。

使用实例：

  1. >>> from django.contrib.postgres.search import TrigramWordSimilarity
  2. >>> Author.objects.create(name='Katy Stevens')
  3. >>> Author.objects.create(name='Stephen Keats')
  4. >>> test = 'Kat'
  5. >>> Author.objects.annotate(
  6. ...     similarity=TrigramWordSimilarity(test, 'name'),
  7. ... ).filter(similarity__gt=0.3).order_by('-similarity')
  8. [<Author: Katy Stevens>]

TrigramDistance

class TrigramDistance(expression, string, \*extra*)

接受一个字段名或表达式，以及一个字符串或表达式。返回两个参数之间的三元距离。

使用实例：

  1. >>> from django.contrib.postgres.search import TrigramDistance
  2. >>> Author.objects.create(name='Katy Stevens')
  3. >>> Author.objects.create(name='Stephen Keats')
  4. >>> test = 'Katie Stephens'
  5. >>> Author.objects.annotate(
  6. ...     distance=TrigramDistance('name', test),
  7. ... ).filter(distance__lte=0.7).order_by('distance')
  8. [<Author: Katy Stevens>, <Author: Stephen Keats>]

TrigramWordDistance

New in Django 4.0.

class TrigramWordDistance(string, expression, \*extra*)

接受一个字符串或表达式，以及一个字段名或表达式。返回两个参数之间的三元字距离。

使用实例：

  1. >>> from django.contrib.postgres.search import TrigramWordDistance
  2. >>> Author.objects.create(name='Katy Stevens')
  3. >>> Author.objects.create(name='Stephen Keats')
  4. >>> test = 'Kat'
  5. >>> Author.objects.annotate(
  6. ...     distance=TrigramWordDistance(test, 'name'),
  7. ... ).filter(distance__lte=0.7).order_by('distance')
  8. [<Author: Katy Stevens>]