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使用PostgreSQL进行中文全文检索 怎样使用PostgreSQL进行中文全文检索

枕边书   2021-05-27 我要评论
想了解怎样使用PostgreSQL进行中文全文检索的相关内容吗枕边书在本文为您仔细讲解使用PostgreSQL进行中文全文检索的相关知识和一些Code实例欢迎阅读和指正我们先划重点:postgresql,中文下面大家一起来学习吧。

开始

安装

首先是安装 PgSQL这里我使用的是 PgSQL 9.6PgSQL 10 也刚发布了有兴趣的可以尝下鲜。

PgSQL 的安装可以说非常复杂了除了要安装 Server 和 Client 外还需要安装 devel 包。为了实现空间索引功能我们还要安装最重要的 PostGIS 插件此插件需要很多依赖自己手动安装非常复杂而且很可能出错。

推荐自动化方式安装Yum 一定要配合 epel 这样的 Yum 源保障能将依赖一网打尽。当然最好的还是使用 docker 来运行找个镜像就行了。

插件

由于 PgSQL 的很多功能都由插件实现所以还要安装一些常用的插件如:

postgis_topology(管理面、边、点等拓扑对象)

pgrouting(路径规划)

postgis_sfcgal(实现3D相关算法)

fuzzystrmatch(字符串相似度计算)

address_standardizer/address_standardizer_data_us(地址标准化)

pg_trgm(分词索引)

这些插件在安装目录 /path/extensions 下编译完毕后在数据库中使用前要先使用 create extension xxx 启用。

启动

1.切换到非 root 用户。(PgSQL 在安装完毕后会创建一个名为 postgres 的超级用户我们可以使用这个超级用户来操作 PgSQL后期建议重新创建一个普通用户用来管理数据);

2.切换到 /installPath/bin/ 目录下PgSQL 在此目录下提供了很多命令如 createdb、createuser、dropdb、pg_dump 等;

3.使用 createdb 命令初始化一个文件夹 dir_db (此目录不能已存在)存放数据库物理数据使用 -E UTF8 参数指定数据库字符集为 utf-8;

4.使用 pg_ctl -D dir_db 指定数据库启动后台服务;

5.使用 psql -d db 在命令行登陆 PgSQL;

配置

安装完毕后还要配置一些比较基本的参数才能正常使用。

Host权限

PgSQL需要在 pg_hba.conf 文件中配置数据库 Host 权限才能被其他机器访问。

# TYPE  DATABASE        USER            ADDRESS                 METHOD

local   all             all                                     trust

host    all             all             127.0.0.1/32            md5

host    all             all             172.16.0.1/16            md5

文件中注释部分对这几个字段介绍得比较详细 我们很可能需要添加 host(IP) 访问项 ADDRESS 是普通的网段表示法METHOD 推荐使用 md5表示使用 md5 加密传输密码。

服务器配置

服务器配置在 postgresql.conf中修改配置后需要 使用 pg_ctl restart -D dir_db 命令重启数据库;

此外我们也可以在登陆数据库后修改配置项:使用 SELECT * FROM pg_settings WHERE name = 'config'; 查询当前配置项再使用 UPDATE 语句更新配置。但有些配置如内存分配策略是只在当前 session 生效的全局生效需要在配置文件中修改再重启服务器。

我们可以修改配置并用客户端验证 SQL 语句的优化使用 \timing on 开启查询计时使用 EXPLAIN ANALYSE 语句 分析查询语句效率。 下面介绍两个已实践过的配置参数:

  • shared_buffers:用于指定共享内存缓冲区所占用的内存量。它应该足够大来存储常使用的查询结果以减少物理I/O。但它也不能太大以避免系统 内存swap 的发生 一般设置为系统内存的 20%。
  • work_mem:一个连接的工作内存在查询结果数据量较大时此值如果较小的话会导致大量系统 I/O导致查询速度急剧下降如果你的 explain 语句内 buffer 部分 read数值过大则表示工作内存不足需要调整加此参数。但此值也不能太大需要保证 work_mem * max_connections + shared_buffers + 系统内存 < RAM不然同样可能会导致系统 内存swap。

这样PgSQL 就能作为一个正常的关系型数据使用了。

分词

全文索引的实现要靠 PgSQL 的 gin 索引。分词功能 PgSQL 内置了英文、西班牙文等但中文分词需要借助开源插件 zhparser;

SCWS

要使用 zhparser我们首先要安装 SCWS 分词库SCWS 是 Simple Chinese Word Segmentation 的首字母缩写(即:简易中文分词系统)其 GitHub 项目地址为 hightman-scws我们下载之后可以直接安装。

安装完后就可以在命令行中使用 scws 命令进行测试分词了 其参数主要有:

  • -c utf8 指定字符集
  • -d dict 指定字典 可以是 xdb 或 txt 格式
  • -M 复合分词的级别 1~15按位异或的 1|2|4|8 依次表示 短词|二元|主要字|全部字默认不复合分词这个参数可以帮助调整到最想要的分词效果。

zhpaser

1.下载 zhparser 源码 git clone https:github.com/amutu/zhparser.git;

2.安装前需要先配置环境变量:export PATH=$PATH:/path/to/pgsql;

3.make && make install编译 zhparser;

4.登陆 PgSQL 使用 CREATE EXTENSION zhparser; 启用插件;

5.添加分词配置

CREATE TEXT SEARCH CONFIGURATION parser_name (PARSER = zhparser); // 添加配置
ALTER TEXT SEARCH CONFIGURATION parser_name ADD MAPPING FOR n,v,a,i,e,l,j WITH simple; // 设置分词规则 (n 名词 v 动词等详情阅读下面的文档)

6.给某一列的分词结果添加 gin 索引 create index idx_name on table using gin(to_tsvector('parser_name', field));

7.在命令行中使用上一节中介绍的 scws 命令测试分词配置如我认为复合等级为 7 时分词结果最好则我在 postgresql.conf添加配置

zhparser.multi_short = true #短词复合: 1

zhparser.multi_duality = true  #散字二元复合: 2

zhparser.multi_zmain = true  #重要单字复合: 4

zhparser.multi_zall = false  #全部单字复合: 8

SQL

查询中我们可以使用最简单的 SELECT * FROM table WHERE to_tsvector('parser_name', field) @@ 'word' 来查询 field 字段分词中带有 word 一词的数据;

使用 to_tsquery() 方法将句子解析成各个词的组合向量如 国家大剧院 的返回结果为 '国家' & '大剧院' & '大剧' & '剧院' 当然我们也可以使用 & | 符号拼接自己需要的向量;在查询 长句 时可以使用 SELECT * FROM table WHERE to_tsvector('parser_name', field) @@ to_tsquery('parser_name','words');

有时候我们想像 MySQL 的 SQL_CALC_FOUND_ROWS 语句一样同步返回结果条数则可以使用 SELECT COUNT(*) OVER() AS score FROM table WHERE ...PgSQL 会在每一行数据添加 score 字段存储查询到的总结果条数;

到这里普通的全文检索需求已经实现了。

优化

我们接着对分词效果和效率进行优化:

存储分词结果

我们可以使用一个字段来存储分词向量并在此字段上创建索引来更优地使用分词索引:

ALTER TABLE table ADD COLUMN tsv_column tsvector;           // 添加一个分词字段
UPDATE table SET tsv_column = to_tsvector('parser_name', coalesce(field,''));   // 将字段的分词向量更新到新字段中
CREATE INDEX idx_gin_zhcn ON table USING GIN(tsv_column);   // 在新字段上创建索引
CREATE TRIGGER trigger_name BEFORE INSERT OR UPDATE  ON table FOR EACH ROW EXECUTE PROCEDURE
tsvector_update_trigger(tsv_column, 'parser_name', field); // 创建一个更新分词触发器

这样再进行查询时就可以直接使用 SELECT * FROM table WHERE tsv_column @@ 'keyword' 了。

这里需要注意这时候在往表内插入数据的时候可能会报错提示指定 parser_name 的 schema 这时候可以使用 \dF 命令查看所有 text search configuration 的参数:

               List of text search configurations

   Schema   |    Name    |              Description

------------+------------+---------------------------------------

 pg_catalog | english    | configuration for english language

 public     | myparser   |

注意 schema 参数在创建 trigger 时需要指定 schema 如上面就需要使用 public.myparser。

添加自定义词典

我们可以在网上下载 xdb 格式的词库来替代默认词典词库放在 share/tsearch_data/ 文件夹下才能被 PgSQL 读取到默认使用的词库是 dict.utf8.xdb。要使用自定义词库可以将词库放在词库文件夹后在 postgresql.conf 配置 zhparser.extra_dict="mydict.xdb" 参数;

当我们只有 txt 的词库想把这个词库作为默认词库该怎么办呢?使用 scws 带的scwe-gen-dict 工具或网上找的脚本生成 xdb 后放入词库文件夹后在 PgSQL 中分词一直报错读取词库文件失败。我经过多次实验总结出了一套制作一个词典文件的方法:

1.准备词库源文件 mydict.txt:词库文件的内容每一行的格式为词 TF IDF 词性词是必须的而 TF 词频(Term Frequency)、IDF 反文档频率(Inverse Document Frequency) 和 词性 都是可选的除非确定自己的词典资料是对的且符合 scws 的配置不然最好还是留空让 scws 自已确定;

2.在 postgresql.conf 中设置 zhparser.extra_dicts = "mydict.txt" 同时设置 zhparser.dict_in_memory = true;

3.命令行进入 PgSQL执行一条分词语句 select to_tsquery('parser', '随便一个词') 分词会极慢请耐心(请保证此时只有一个分词语句在执行);

4.分词成功后在/tmp/目录下找到生成的 scws-xxxx.xdb 替换掉 share/tsearch_data/dict.utf8.xdb;

5.删除刚加入的 extra_dicts dict_in_memory 配置重启服务器。

扩展

由于查询的是 POI 的名称一般较短且很多词并无语义又考虑到用户的输入习惯一般会输入 POI 名称的前几个字符而且 scws 的分词准确率也不能达到100%于是我添加了名称的前缀查询来提高查询的准确率即使用 B树索引 实现 LIKE '关键词%' 的查询。这里需

这里要注意的是创建索引时要根据字段类型配置 操作符类不然索引可能会不生效如在 字段类型为 varchar 的字段上创建索引需要使用语句CREATE INDEX idx_name ON table(COLUMN varchar_pattern_ops)这里的 varcharpatternops 就是操作符类。

自此一个良好的全文检索系统就完成了。

总结

简单的数据迁移并不是终点后续要做的还有很多如整个系统的数据同步、查询效率优化、查询功能优化(添加拼音搜索、模糊搜索)等。特别是查询效率不知道是不是我配置有问题完全达不到那种 E级毫秒 的速度1kw 的数据效率在进行大结果返回时就大幅下降(200ms)只好老老实实地提前进行了分表目前百万级查询速度在 20ms 以内优化还有一段路要走。

不过这次倒是对 技术的“生态”有了个更深的体会这方面 PgSQL 确实和 MySQL 差远了使用 MySQL 时再奇葩的问题都能在网上快速找到答案而 PgSQL 就尴尬了入门级的问题搜索 stackoverflow 来来回回就那么几个对不上的回答。虽然也有阿里的“德哥”一样的大神在辛苦布道但用户的数量才是根本。不过随着 PgSQL 越来越完善使用它的人一定会越来越多的我这篇文章也算是为 PgSQL 加温了吧哈哈~希望能帮到后来的使用者。


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