全文搜索

django.contrib.postgres.search模块中的数据库函数简化了PostgreSQL的全文搜索引擎的使用。

对于本文档中的示例，我们将使用进行查询中定义的模型。

也可以看看

有关搜索的高级概述，请参阅主题文档。

search 查找

使用全文搜索的最简单方法是针对数据库中的单个列搜索单个术语。例如：

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

这将在数据库中的 body_text 字段中创建一个 to_tsvector，并从搜索词 'Cheese' 中创建一个 plainto_tsquery，两者都使用默认的数据库搜索配置。通过匹配查询和向量获得结果。

要使用 search 查找，'django.contrib.postgres' 必须在您的 :setting:`INSTALLED_APPS` 中。

SearchVector

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

针对单个字段进行搜索很好，但也很有限。我们正在搜索的 Entry 实例属于 Blog，它有一个 tagline 字段。要查询这两个字段，请使用 SearchVector：

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

SearchVector 的参数可以是任何 Expression 或字段的名称。多个参数将使用空格连接在一起，以便搜索文档将它们全部包含在内。

SearchVector 对象可以组合在一起，允许您重复使用它们。例如：

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

有关 config 和 weight 参数的说明，请参阅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换为搜索查询对象，数据库将其与搜索向量进行比较。默认情况下，用户提供的所有单词都会通过词干算法，然后它会查找所有结果术语的匹配项。

如果 search_type 是 'plain'（这是默认值），则将这些术语视为单独的关键字。如果 search_type 是 'phrase'，则将这些术语视为单个短语。如果 search_type 是 'raw'，那么您可以提供带有术语和运算符的格式化搜索查询。阅读 PostgreSQL 的全文搜索文档以了解差异和语法。例子：

>>> from django.contrib.postgres.search import SearchQuery
>>> SearchQuery('red tomato')  # two keywords
>>> SearchQuery('tomato red')  # same results as above
>>> SearchQuery('red tomato', search_type='phrase')  # a phrase
>>> SearchQuery('tomato red', search_type='phrase')  # a different phrase
>>> SearchQuery("'tomato' & ('red' | 'green')", search_type='raw')  # boolean operators

SearchQuery 项可以逻辑组合以提供更大的灵活性：

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

有关 config 参数的说明，请参阅更改搜索配置。

2.2 新功能：增加了 search_type 参数。

SearchRank

class SearchRank(vector, query, weights=None)

到目前为止，我们刚刚返回了向量和查询之间可能存在任何匹配的结果。您可能希望按某种相关性对结果进行排序。 PostgreSQL 提供了一个排序功能，它考虑了查询词在文档中出现的频率、词在文档中的接近程度以及文档中出现的部分的重要性。匹配越好，排名的值就越高。按相关性排序：

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

有关 weights 参数的说明，请参阅加权查询。

更改搜索配置

您可以将 config 属性指定给 SearchVector 和 SearchQuery 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：

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

config 的值也可以存储在另一列中：

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

加权查询

每个字段在查询中可能不具有相同的相关性，因此您可以在组合它们之前设置各种向量的权重：

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

重量应为以下字母之一：D、C、B、A。默认情况下，这些权重分别指代数字 0.1、0.2、0.4 和 1.0。如果您希望对它们进行不同的加权，请按照上述相同的顺序将四个浮点数的列表作为 weights 传递给 SearchRank：

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

性能

使用这些功能中的任何一个都不需要特殊的数据库配置，但是，如果您搜索的记录超过几百条，则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。

如果您查询的所有字段都包含在一个特定模型中，您可以创建一个与您希望使用的搜索向量相匹配的功能索引。 PostgreSQL 文档详细介绍了为全文搜索创建索引。

SearchVectorField

class SearchVectorField

如果这种方法变得太慢，您可以向模型添加 SearchVectorField。例如，您需要使用触发器填充它，如 PostgreSQL 文档中所述。然后，您可以查询该字段，就像它是带注释的 SearchVector：

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

三元相似度

另一种搜索方法是三元组相似性。三元组是一组三个连续的字符。除了 :lookup:`trigram_similar` 查找之外，您还可以使用其他几个表达式。

要使用它们，您需要在 PostgreSQL 上激活 pg_trgm 扩展。您可以使用 TrigramExtension 迁移操作安装它。

TrigramSimilarity

class TrigramSimilarity(expression, string, **extra)

接受字段名称或表达式，以及字符串或表达式。返回两个参数之间的三元组相似度。

用法示例：

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

TrigramDistance

class TrigramDistance(expression, string, **extra)

接受字段名称或表达式，以及字符串或表达式。返回两个参数之间的三元组距离。