测试和调试文本搜索

PostgreSQL 9.4.4 中文手册
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# 12.8. 测试和调试文本搜索

一个自定义文本搜索配置的行为很容易变得混乱。在本节中描述的函数对测试文本搜索对象是有用的。 你可以测试一个完整的配置，或分别测试分析器和词典。

## 12.8.1. 配置测试

函数`ts_debug`允许简单测试文本搜索配置。

    ts_debug([ config regconfig, ] document text,
             OUT alias text,
             OUT description text,
             OUT token text,
             OUT dictionaries regdictionary[],
             OUT dictionary regdictionary,
             OUT lexemes text[])
             returns setof record

`ts_debug`显示关于通过解析器产生的和通过配置词典处理的`document`的每个标记的信息。 如果忽略参数，它使用通过`config`或者`default_text_search_config`指定的配置。

`ts_debug`返回通过文本解析器标识的每个标记的每一行，返回的列是：

- `alias` `text` —标记类型的别名

- `description` `text` —标记类型描述

- `token` `text` —标记文本

- `dictionaries` `regdictionary[]` —通过配置为这个标记类型选定的词典

- `dictionary` `regdictionary` —词典公认的标记，如果不这样，则为`空`。

- `lexemes` `text[]` — 公认标记的词典产生的词（s），或者如果不做则为`NULL`；空数组（`{}`）意味着它是公认的干扰词。

一个简单例子：

    SELECT * FROM ts_debug('english','a fat  cat sat on a mat - it ate a fat rats');
       alias   |   description   | token |  dictionaries  |  dictionary  | lexemes
    -----------+-----------------+-------+----------------+--------------+---------
     asciiword | Word, all ASCII | a     | {english_stem} | english_stem | {}
     blank     | Space symbols   |       | {}             |              |
     asciiword | Word, all ASCII | fat   | {english_stem} | english_stem | {fat}
     blank     | Space symbols   |       | {}             |              |
     asciiword | Word, all ASCII | cat   | {english_stem} | english_stem | {cat}
     blank     | Space symbols   |       | {}             |              |
     asciiword | Word, all ASCII | sat   | {english_stem} | english_stem | {sat}
     blank     | Space symbols   |       | {}             |              |
     asciiword | Word, all ASCII | on    | {english_stem} | english_stem | {}
     blank     | Space symbols   |       | {}             |              |
     asciiword | Word, all ASCII | a     | {english_stem} | english_stem | {}
     blank     | Space symbols   |       | {}             |              |
     asciiword | Word, all ASCII | mat   | {english_stem} | english_stem | {mat}
     blank     | Space symbols   |       | {}             |              |
     blank     | Space symbols   | -     | {}             |              |
     asciiword | Word, all ASCII | it    | {english_stem} | english_stem | {}
     blank     | Space symbols   |       | {}             |              |
     asciiword | Word, all ASCII | ate   | {english_stem} | english_stem | {ate}
     blank     | Space symbols   |       | {}             |              |
     asciiword | Word, all ASCII | a     | {english_stem} | english_stem | {}
     blank     | Space symbols   |       | {}             |              |
     asciiword | Word, all ASCII | fat   | {english_stem} | english_stem | {fat}
     blank     | Space symbols   |       | {}             |              |
     asciiword | Word, all ASCII | rats  | {english_stem} | english_stem | {rat}

一个更广泛的例子，我们首先用英语创建一个 `public.english`配置和Ispell词典：

    CREATE TEXT SEARCH CONFIGURATION public.english ( COPY = pg_catalog.english );

    CREATE TEXT SEARCH DICTIONARY english_ispell (
        TEMPLATE = ispell,
        DictFile = english,
        AffFile = english,
        StopWords = english
    );

    ALTER TEXT SEARCH CONFIGURATION public.english
       ALTER MAPPING FOR asciiword WITH english_ispell, english_stem;

    SELECT * FROM ts_debug('public.english','The Brightest supernovaes');
       alias   |   description   |    token    |         dictionaries          |   dictionary   |   lexemes
    -----------+-----------------+-------------+-------------------------------+----------------+-------------
     asciiword | Word, all ASCII | The         | {english_ispell,english_stem} | english_ispell | {}
     blank     | Space symbols   |             | {}                            |                |
     asciiword | Word, all ASCII | Brightest   | {english_ispell,english_stem} | english_ispell | {bright}
     blank     | Space symbols   |             | {}                            |                |
     asciiword | Word, all ASCII | supernovaes | {english_ispell,english_stem} | english_stem   | {supernova}

在这个例子中，`Brightest`是由解析器作为`ASCII词`来标识（别名`asciiword`）。 为这个标识类型，词典列表是`english_ispell`和`english_stem`。这个词通过`english_ispell`标识， 归纳它为名词`bright`。词`supernovaes`于`english_ispell`词典是未知的，所以它传递给下一个词典， 幸运的是，是公认的（事实上，`english_stem`是一个识别一切的Snowball词典； 这就是为什么它被放置在词典列表末尾的原因）。

词`The`是由 `english_ispell`词典被公认为干扰词（节第 12.6.1 节），不会被索引。 空间也被丢弃，因为该配置根本没有为它们提供词典。

你可以通过明确指定你想要查看的列减少输出的宽度：

    SELECT alias, token, dictionary, lexemes
    FROM ts_debug('public.english','The Brightest supernovaes');
       alias   |    token    |   dictionary   |   lexemes
    -----------+-------------+----------------+-------------
     asciiword | The         | english_ispell | {}
     blank     |             |                |
     asciiword | Brightest   | english_ispell | {bright}
     blank     |             |                |
     asciiword | supernovaes | english_stem   | {supernova}

## 12.8.2. 解析器测试

下列函数允许直接测试文本搜索解析器。

    ts_parse(parser_name text, document text,
             OUT tokid integer, OUT token text) returns setof record
    ts_parse(parser_oid oid, document text,
             OUT tokid integer, OUT token text) returns setof record

`ts_parse`解析给定的`document`并返回一系列的记录，每一个标记通过解析而产生。 每个记录包括`tokid`显示已分配的标记类型，并且`token`是标记的文本。比如：

    SELECT * FROM ts_parse('default', '123 - a number');
     tokid | token
    -------+--------
        22 | 123
        12 |
        12 | -
         1 | a
        12 |
         1 | number

    ts_token_type(parser_name text, OUT tokid integer,
                  OUT alias text, OUT description text) returns setof record
    ts_token_type(parser_oid oid, OUT tokid integer,
                  OUT alias text, OUT description text) returns setof record

`ts_token_type`返回一个表，这个表描述了每种可以识别的指定分析器标记类型。 每个标记类型，该表给出了整数`tokid`，解析器用于标记那个类型标记，`alias`命名配置命令的标记类型， 并且简称`description`。比如：

    SELECT * FROM ts_token_type('default');
     tokid |      alias      |               description
    -------+-----------------+------------------------------------------
         1 | asciiword       | Word, all ASCII
         2 | word            | Word, all letters
         3 | numword         | Word, letters and digits
         4 | email           | Email address
         5 | url             | URL
         6 | host            | Host
         7 | sfloat          | Scientific notation
         8 | version         | Version number
         9 | hword_numpart   | Hyphenated word part, letters and digits
        10 | hword_part      | Hyphenated word part, all letters
        11 | hword_asciipart | Hyphenated word part, all ASCII
        12 | blank           | Space symbols
        13 | tag             | XML tag
        14 | protocol        | Protocol head
        15 | numhword        | Hyphenated word, letters and digits
        16 | asciihword      | Hyphenated word, all ASCII
        17 | hword           | Hyphenated word, all letters
        18 | url_path        | URL path
        19 | file            | File or path name
        20 | float           | Decimal notation
        21 | int             | Signed integer
        22 | uint            | Unsigned integer
        23 | entity          | XML entity

## 12.8.3. 词典测试

`ts_lexize`函数有易于进行词典测试。

    ts_lexize(dict regdictionary, token text) returns text[]

如果输入`token`为词典已知的，那么`ts_lexize`返回词的数组，如果这个token对词典是已知的， 但它是一个干扰词，则返回空数组。如果它是一个未知的词则返回`NULL`。

比如：

    SELECT ts_lexize('english_stem', 'stars');
     ts_lexize
    -----------
     {star}

    SELECT ts_lexize('english_stem', 'a');
     ts_lexize
    -----------
     {}

> 注意: `ts_lexize`函数需要单一标记，没有文本。这是一种引起混淆的情况：

>     SELECT ts_lexize('thesaurus_astro','supernovae stars') is null;
>      ?column?
>     ----------
>      t

> 同义词词典`thesaurus_astro`确实知道短语`supernovae stars`，但`ts_lexize`失败了， 因为它不解析输入文本，而是把它作为一个单一标记。 使用`plainto_tsquery`或者`to_tsvector`测试同义词词典，例如：

>     SELECT plainto_tsquery('supernovae stars');
>      plainto_tsquery
>     -----------------
>      'sn'

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