|
array_to_tsvector ( text[] ) → tsvector
Convierte una matriz de lexemas en un tsvector. Las cadenas dadas se utilizan tal cual sin procesamiento adicional.
array_to_tsvector('fat,cat,rat'::text[]) → 'cat' 'fat' 'rat'
|
|
get_current_ts_config () → regconfig
Devuelve el OID de la configuración de búsqueda de texto predeterminada actual (según lo establecido por default_text_search_config).
get_current_ts_config() → english
|
|
length ( tsvector ) → integer
Devuelve el número de lexemas en el tsvector.
length('fat:2,4 cat:3 rat:5A'::tsvector) → 3
|
|
numnode ( tsquery ) → integer
Devuelve el número de lexemas más operadores en el tsquery.
numnode('(fat & rat) | cat'::tsquery) → 5
|
|
plainto_tsquery ( [ configregconfig, ] querytext ) → tsquery
Convierte texto en un tsquery, normalizando palabras según la configuración especificada o predeterminada. Se ignora cualquier puntuación en la cadena (no determina los operadores de consulta). La consulta resultante coincide con documentos que contienen todas las palabras irrelevantes en el texto.
plainto_tsquery('english', 'The Fat Rats') → 'fat' & 'rat'
|
|
phraseto_tsquery ( [ configregconfig, ] querytext ) → tsquery
Convierte texto en un tsquery, normalizando palabras según la configuración especificada o predeterminada. Se ignora cualquier puntuación en la cadena (no determina los operadores de consulta). La consulta resultante coincide con frases que contienen todas las palabras irrelevantes en el texto.
phraseto_tsquery('english', 'The Fat Rats') → 'fat' <-> 'rat'
phraseto_tsquery('english', 'The Cat and Rats') → 'cat' <2> 'rat'
|
|
websearch_to_tsquery ( [ configregconfig, ] querytext ) → tsquery
Convierte texto en un tsquery, normalizando palabras según la configuración especificada o predeterminada. Las secuencias de palabras citadas se convierten en pruebas de frases. La palabra "o" se entiende que produce un operador OR, y un guión produce un operador NOT; otros signos de puntuación se ignoran. Esto se aproxima al comportamiento de algunas herramientas de búsqueda web comunes.
websearch_to_tsquery('english', '"fat rat" or cat dog') → 'fat' <-> 'rat' | 'cat' & 'dog'
|
|
querytree ( tsquery ) → text
Produce una representación de la parte indexable de un tsquery. Un resultado que está vacío o simplemente T indica una consulta no indexable.
querytree('foo & ! bar'::tsquery) → 'foo'
|
|
setweight ( vectortsvector, weight"char" ) → tsvector
Asigna el especificado weight a cada elemento de la vector.
setweight('fat:2,4 cat:3 rat:5B'::tsvector, 'A') → 'cat':3A 'fat':2A,4A 'rat':5A
|
|
setweight ( vectortsvector, weight"char", lexemestext[] ) → tsvector
Asigna el especificado weight a los elementos de la vector que se enumeran en lexemes.
setweight('fat:2,4 cat:3 rat:5,6B'::tsvector, 'A', 'cat,rat') → 'cat':3A 'fat':2,4 'rat':5A,6A
|
|
strip ( tsvector ) → tsvector
Elimina posiciones y pesos de la tsvector.
strip('fat:2,4 cat:3 rat:5A'::tsvector) → 'cat' 'fat' 'rat'
|
|
to_tsquery ( [ configregconfig, ] querytext ) → tsquery
Convierte texto en un tsquery, normalizando palabras según la configuración especificada o predeterminada. Las palabras deben combinarse con válidas tsquery operadores.
to_tsquery('english', 'The & Fat & Rats') → 'fat' & 'rat'
|
|
to_tsvector ( [ configregconfig, ] documenttext ) → tsvector
Convierte texto en un tsvector, normalizando palabras según la configuración especificada o predeterminada. La información de posición se incluye en el resultado.
to_tsvector('english', 'The Fat Rats') → 'fat':2 'rat':3
|
|
to_tsvector ( [ configregconfig, ] documentjson ) → tsvector
to_tsvector ( [ configregconfig, ] documentjsonb ) → tsvector
Convierte cada valor de cadena en el documento JSON en un tsvector, normalizando palabras según la configuración especificada o predeterminada. Luego, los resultados se concatenan en el orden del documento para producir la salida. La información de posición se genera como si existiera una palabra de parada entre cada par de valores de cadena. (Cuidado con eso "orden de documentos" de los campos de un objeto JSON depende de la implementación cuando la entrada es jsonb; observe la diferencia en los ejemplos.)
to_tsvector('english', '"aa": "The Fat Rats", "b": "dog"'::json) → 'dog':5 'fat':2 'rat':3
to_tsvector('english', '"aa": "The Fat Rats", "b": "dog"'::jsonb) → 'dog':1 'fat':4 'rat':5
|
|
json_to_tsvector ( [ configregconfig, ] documentjson, filterjsonb ) → tsvector
jsonb_to_tsvector ( [ configregconfig, ] documentjsonb, filterjsonb ) → tsvector
Selecciona cada elemento del documento JSON solicitado por el filter y convierte cada uno en un tsvector, normalizando palabras según la configuración especificada o predeterminada. Luego, los resultados se concatenan en el orden del documento para producir la salida. La información de posición se genera como si existiera una palabra de parada entre cada par de elementos seleccionados. (Cuidado con eso "orden de documentos" de los campos de un objeto JSON depende de la implementación cuando la entrada es jsonb.) Los filter debe ser un jsonb matriz que contiene cero o más de estas palabras clave: "string" (para incluir todos los valores de cadena), "numeric" (para incluir todos los valores numéricos), "boolean" (para incluir todos los valores booleanos), "key" (para incluir todas las claves), o "all" (para incluir todo lo anterior). Como caso especial, el filter también puede ser un valor JSON simple que sea una de estas palabras clave.
json_to_tsvector('english', '"a": "The Fat Rats", "b": 123'::json, '["string", "numeric"]') → '123':5 'fat':2 'rat':3
json_to_tsvector('english', '"cat": "The Fat Rats", "dog": 123'::json, '"all"') → '123':9 'cat':1 'dog':7 'fat':4 'rat':5
|
|
ts_delete ( vectortsvector, lexemetext ) → tsvector
Elimina cualquier ocurrencia de lo dado lexeme desde el vector.
ts_delete('fat:2,4 cat:3 rat:5A'::tsvector, 'fat') → 'cat':3 'rat':5A
|
|
ts_delete ( vectortsvector, lexemestext[] ) → tsvector
Elimina las apariciones de los lexemas en lexemes desde el vector.
ts_delete('fat:2,4 cat:3 rat:5A'::tsvector, ARRAY['fat','rat']) → 'cat':3
|
|
ts_filter ( vectortsvector, weights"char"[] ) → tsvector
Selecciona solo elementos con el dado weights desde el vector.
ts_filter('fat:2,4 cat:3b,7c rat:5A'::tsvector, 'a,b') → 'cat':3B 'rat':5A
|
|
ts_headline ( [ configregconfig, ] documenttext, querytsquery [, optionstext ] ) → text
Muestra, en forma abreviada, las coincidencias para el query en el document, que debe ser texto sin formato, no un tsvector. Las palabras del documento se normalizan de acuerdo con la configuración predeterminada o especificada antes de coincidir con la consulta. El uso de esta función se analiza en la Sección 12.3.4, que también describe los options.
ts_headline('The fat cat ate the rat.', 'cat') → The fat cat ate the rat.
|
|
ts_headline ( [ configregconfig, ] documentjson, querytsquery [, optionstext ] ) → text
ts_headline ( [ configregconfig, ] documentjsonb, querytsquery [, optionstext ] ) → text
Muestra, en forma abreviada, coincidencias para el query que ocurren en valores de cadena dentro del JSON document. Consulte la Sección 12.3.4 para obtener más detalles.
ts_headline('"cat":"raining cats and dogs"'::jsonb, 'cat') → "cat": "raining cats and dogs"
|
|
ts_rank ( [ weightsreal[], ] vectortsvector, querytsquery [, normalizationinteger ] ) → real
Calcula una puntuación que muestra qué tan bien vector coincide con el query. Consulte la Sección 12.3.3 para obtener más detalles.
ts_rank(to_tsvector('raining cats and dogs'), 'cat') → 0.06079271
|
|
ts_rank_cd ( [ weightsreal[], ] vectortsvector, querytsquery [, normalizationinteger ] ) → real
Calcula una puntuación que muestra qué tan bien vector coincide con el query, utilizando un algoritmo de densidad de cobertura. Consulte la Sección 12.3.3 para obtener más detalles.
ts_rank_cd(to_tsvector('raining cats and dogs'), 'cat') → 0.1
|
|
ts_rewrite ( querytsquery, targettsquery, substitutetsquery ) → tsquery
Reemplaza las apariciones de target con substitute dentro de query. Consulte la Sección 12.4.2.1 para obtener más detalles.
ts_rewrite('a & b'::tsquery, 'a'::tsquery, 'foo|bar'::tsquery) → 'b' & ( 'foo' | 'bar' )
|
|
ts_rewrite ( querytsquery, selecttext ) → tsquery
Reemplaza porciones del query según objetivo (s) y sustituto (s) obtenidos mediante la ejecución de un SELECT mando. Consulte la Sección 12.4.2.1 para obtener más detalles.
SELECT ts_rewrite('a & b'::tsquery, 'SELECT t,s FROM aliases') → 'b' & ( 'foo' | 'bar' )
|
|
tsquery_phrase ( query1tsquery, query2tsquery ) → tsquery
Construye una consulta de frase que busca coincidencias de query1 y query2 en lexemas sucesivos (igual que <-> operador).
tsquery_phrase(to_tsquery('fat'), to_tsquery('cat')) → 'fat' <-> 'cat'
|
|
tsquery_phrase ( query1tsquery, query2tsquery, distanceinteger ) → tsquery
Construye una consulta de frase que busca coincidencias de query1 y query2 que ocurren exactamente distance lexemas aparte.
tsquery_phrase(to_tsquery('fat'), to_tsquery('cat'), 10) → 'fat' <10> 'cat'
|
|
tsvector_to_array ( tsvector ) → text[]
Convierte un tsvector a una serie de lexemas.
tsvector_to_array('fat:2,4 cat:3 rat:5A'::tsvector) → cat,fat,rat
|
|
unnest ( tsvector ) → setof record ( lexemetext, positionssmallint[], weightstext )
Expande un tsvector en un conjunto de filas, una por lexema.
select * from unnest('cat:3 fat:2,4 rat:5A'::tsvector) →
lexeme | positions | weights
--------+-----------+---------
cat | 3 | D
fat | 2,4 | D,D
rat | 5 | A
|
