1. 前言
本小节，我们一起来学习 Postgresql 中的一大杀器——FTS（Full Text Search，全文检索）。
提到全文搜索，你是否立刻想到了大名鼎鼎的Lucene和Elasticsearch。Elasticsearch 基于 Lucene ，并为开发者提供丰富的接口和工具，但是这也造成了它日益庞大。
使用它，你得备上一个大的服务器，一个优秀的运维团队，还要承受数据同步的心智负担。但你的需求其实很简单，只是一个小功能搜索，或者一个简单的全站搜索。如果在项目的初期，花费如此大成本在搜索上有些得不偿失。
2. FTS配置库
List of text search configurations
Schema | Name | Description
------------+------------+--------------------------------------------
pg_catalog | arabic | configuration for arabic language
pg_catalog | danish | configuration for danish language
pg_catalog | dutch | configuration for dutch language
pg_catalog | english | configuration for english language
pg_catalog | finnish | configuration for finnish language
pg_catalog | french | configuration for french language
pg_catalog | german | configuration for german language
pg_catalog | hungarian | configuration for hungarian language
.......
2.2 pg_jiebe FTS
jieba是国内一个颇为著名分词库，如果你是 Python 开发者，那么一定听过它的大名。有贡献者为 Postgresql 提供了 jieba 分词插件——pg_jieba，让我们可以在 Postgresql 使用到中文全文检索。
如果你安装成功，那么可以通过\dF命令来找到jieba相关的分词配置：
public | jiebacfg | Mix segmentation configuration for jieba
public | jiebahmm | Hmm segmentation configuration for jieba
public | jiebamp | MP segmentation configuration for jieba
public | jiebaqry | Query segmentation configuration for jieba
3. 基本使用
3.1 FTS 流程
全文搜索大致可分为两部分：
- 构建文本对应的索引（倒排索引）
- 通过搜索索引来找到对应的文本
3.2 文本向量化
在 FTS 中，原始文本在构建索引之前需要被向量化。原始文本（如：字符串）必须先被向量化后才能通过 FTS 对其检索，向量化后的内容需要存储到一个单独的向量字段中，该向量的数据类型是tsvector。
3.3 搜索关键字向量化
有了索引后，我们如何来搜索索引了？
一般情况下，我们是通过关键词来检索的，那么如何来组织关键词呢？
SELECT to_tsquery('sql & java');
to_tsquery
----------------
'sql' & 'java'
SELECT to_tsquery('sql & (java | python)');
to_tsquery
-------------------------------
'sql' & ( 'java' | 'python' )
3.4 搜索关键句向量化
当然你也可以使用句子来搜索：
SELECT * FROM to_tsquery('jiebacfg','sql难道不香吗？');
to_tsquery
---------------------------
'sql' & '难道' & '不香吗'
在输入句子的情况下，to_tsquery会自动将句子分词，然后将其拼接为tsquery。
3.5 FTS 总结
我们总结一下 FTS 的使用：
4. 实践
接下来，我们以实践的角度来使用和学习一下 FTS。
首先，我们新建文章数据表：
DROP TABLE IF EXISTS article;
CREATE TABLE article
(
id serial PRIMARY KEY,
title varchar(),
content text
);
INSERT INTO article(id, title, content)
VALUES (, '科学和人文谁更有意义', '科学和人文谁更有意义，发生了会如何，不发生又会如何。 本人也是经过了深思熟虑，在每个日日夜夜思考这个问题。 一般来讲，我们都必须务必慎重的考虑考虑。 本人也是经过了深思熟虑，在每个日日夜夜思考这个问题。 马云曾经提到过，最大的挑战和突破在于用人，而用人最大的突破在于信任人。我希望诸位也能好好地体会这句话。 既然如此， 科学和人文谁更有意义，发生了会如何，不发生又会如何。 富勒在不经意间这样说过，苦难磨炼一些人，也毁灭另一些人。这启发了我， 塞内加曾经提到过，勇气通往天堂，怯懦通往地狱。这不禁令我深思。 '),
(, '编程的艺术','对我个人而言，编程的艺术不仅仅是一个重大的事件，还可能会改变我的人生。 编程的艺术，到底应该如何实现。 伏尔泰曾经提到过，坚持意志伟大的事业需要始终不渝的精神。这似乎解答了我的疑惑。 既然如何， 生活中，若编程的艺术出现了，我们就不得不考虑它出现了的事实。 我们不得不面对一个非常尴尬的事实，那就是， 莎士比亚曾经说过，抛弃时间的人，时间也抛弃他。这启发了我， 编程的艺术因何而发生？ 要想清楚，编程的艺术，到底是一种怎么样的存在。 编程的艺术的发生，到底需要如何做到，不编程的艺术的发生，又会如何产生。 既然如此， 那么。'),
(, '生命在于创造','在这种困难的抉择下，本人思来想去，寝食难安。 带着这些问题，我们来审视一下生命在于创造。 我认为， 一般来说， 生命在于创造因何而发生？ 可是，即使是这样，生命在于创造的出现仍然代表了一定的意义。 生命在于创造，到底应该如何实现。 问题的关键究竟为何？ 生活中，若生命在于创造出现了，我们就不得不考虑它出现了的事实。 生命在于创造因何而发生？ 莎士比亚曾经提到过，人的一生是短的，但如果卑劣地过这一生，就太长了。我希望诸位也能好好地体会这句话。');
4.2 构建文章索引
ALTER TABLE article ADD COLUMN fts tsvector;
UPDATE article
SET fts = setweight(to_tsvector('jiebacfg', title), 'A') ||
setweight(to_tsvector('jiebacfg', content), 'B');
CREATE INDEX article_fts_gin_index ON article USING gin (fts);
在 sql 语句中，我们首先为article数据表新增了一个fts字段，字段类型为tsvector。有了该字段后，我们需要为该字段赋值，通过to_tsvector我们将每篇文章的title和content分别向量化。
4.3 使用 FTS
SELECT title FROM article WHERE fts @@ to_tsquery('问题');
title
----------------------
科学和人文谁更有意义
生命在于创造
注意： 在 article 表中，只有 fts 是 tsvector 字段，因此只有它能使用 @@ 操作符。
SELECT title FROM article WHERE fts @@ to_tsquery('问题 & 生命');
title
--------------
生命在于创造
DROP TRIGGER IF EXISTS trig_article_insert_update ON article;
CREATE TRIGGER trig_article_insert_update
BEFORE INSERT OR UPDATE OF title,content
ON article
FOR EACH ROW
EXECUTE PROCEDURE tsvector_update_trigger(fts, 'public.jiebacfg', title, content);
有了 trig_article_insert_update 这个触发器后，article 表中插入或 title,content 的更新都会引起 fts 向量的重建，由此一个比较完备的全文检索功能点也就完成了。