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如何使用PostgreSQL進行中文全文檢索

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開始

安裝

首先是安裝 PgSQL,這里我使用的是 PgSQL 9.6,PgSQL 10 也剛發布了,有興趣的可以嘗下鮮。

PgSQL 的安裝可以說非常復雜了,除了要安裝 Server 和 Client 外,還需要安裝 devel 包。為了實現空間索引功能,我們還要安裝最重要的 PostGIS 插件,此插件需要很多依賴,自己手動安裝非常復雜而且很可能出錯。

推薦自動化方式安裝,Yum 一定要配合 epel 這樣的 Yum 源,保障能將依賴一網打盡。當然最好的還是使用 docker 來運行,找個鏡像就行了。

插件

由于 PgSQL 的很多功能都由插件實現,所以還要安裝一些常用的插件,如:

postgis_topology(管理面、邊、點等拓撲對象)

pgrouting(路徑規劃)

postgis_sfcgal(實現3D相關算法)

fuzzystrmatch(字符串相似度計算)

address_standardizer/address_standardizer_data_us(地址標準化)

pg_trgm(分詞索引)

這些插件在安裝目錄 /path/extensions 下編譯完畢后,在數據庫中使用前要先使用 create extension xxx 啟用。

啟動

1.切換到非 root 用戶。(PgSQL 在安裝完畢后會創建一個名為 postgres 的超級用戶,我們可以使用這個超級用戶來操作 PgSQL,后期建議重新創建一個普通用戶用來管理數據);

2.切換到 /installPath/bin/ 目錄下,PgSQL 在此目錄下提供了很多命令,如 createdb、createuser、dropdb、pg_dump 等;

3.使用 createdb 命令初始化一個文件夾 dir_db (此目錄不能已存在)存放數據庫物理數據,使用 -E UTF8 參數指定數據庫字符集為 utf-8;

4.使用 pg_ctl -D dir_db 指定數據庫啟動后臺服務;

5.使用 psql -d db 在命令行登陸 PgSQL;

配置

安裝完畢后還要配置一些比較基本的參數才能正常使用。

Host權限

PgSQL需要在 pg_hba.conf 文件中配置數據庫 Host 權限,才能被其他機器訪問。

# 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

文件中注釋部分對這幾個字段介紹得比較詳細, 我們很可能需要添加 host(IP) 訪問項, ADDRESS 是普通的網段表示法,METHOD 推薦使用 md5,表示使用 md5 加密傳輸密碼。

服務器配置

服務器配置在 postgresql.conf中,修改配置后需要 使用 pg_ctl restart -D dir_db 命令重啟數據庫;

此外,我們也可以在登陸數據庫后修改配置項:使用 SELECT * FROM pg_settings WHERE name = 'config'; 查詢當前配置項,再使用 UPDATE 語句更新配置。但有些配置如內存分配策略是只在當前 session 生效的,全局生效需要在配置文件中修改,再重啟服務器。

我們可以修改配置并用客戶端驗證 SQL 語句的優化,使用 \timing on 開啟查詢計時,使用 EXPLAIN ANALYSE 語句 分析查詢語句效率。 下面介紹兩個已實踐過的配置參數:

  • shared_buffers:用于指定共享內存緩沖區所占用的內存量。它應該足夠大來存儲常使用的查詢結果,以減少物理I/O。但它也不能太大,以避免系統 內存swap 的發生, 一般設置為系統內存的 20%。
  • work_mem:一個連接的工作內存,在查詢結果數據量較大時,此值如果較小的話,會導致大量系統 I/O,導致查詢速度急劇下降,如果你的 explain 語句內 buffer 部分 read數值過大,則表示工作內存不足,需要調整加此參數。但此值也不能太大,需要保證 work_mem * max_connections + shared_buffers + 系統內存 RAM,不然同樣可能會導致系統 內存swap。

這樣,PgSQL 就能作為一個正常的關系型數據使用了。

分詞

全文索引的實現要靠 PgSQL 的 gin 索引。分詞功能 PgSQL 內置了英文、西班牙文等,但中文分詞需要借助開源插件 zhparser;

SCWS

要使用 zhparser,我們首先要安裝 SCWS 分詞庫,SCWS 是 Simple Chinese Word Segmentation 的首字母縮寫(即:簡易中文分詞系統),其 GitHub 項目地址為 hightman-scws,我們下載之后可以直接安裝。

安裝完后,就可以在命令行中使用 scws 命令進行測試分詞了, 其參數主要有:

  • -c utf8 指定字符集
  • -d dict 指定字典 可以是 xdb 或 txt 格式
  • -M 復合分詞的級別, 1~15,按位異或的 1|2|4|8 依次表示 短詞|二元|主要字|全部字,默認不復合分詞,這個參數可以幫助調整到最想要的分詞效果。

zhpaser

1.下載 zhparser 源碼 git clone https:github.com/amutu/zhparser.git;

2.安裝前需要先配置環境變量:export PATH=$PATH:/path/to/pgsql;

3.make make install編譯 zhparser;

4.登陸 PgSQL 使用 CREATE EXTENSION zhparser; 啟用插件;

5.添加分詞配置

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; // 設置分詞規則 (n 名詞 v 動詞等,詳情閱讀下面的文檔)

6.給某一列的分詞結果添加 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節中介紹的 scws 命令測試分詞配置,如我認為復合等級為 7 時分詞結果最好,則我在 postgresql.conf添加配置

zhparser.multi_short = true #短詞復合: 1

zhparser.multi_duality = true  #散字二元復合: 2

zhparser.multi_zmain = true  #重要單字復合: 4

zhparser.multi_zall = false  #全部單字復合: 8

SQL

查詢中我們可以使用最簡單的 SELECT * FROM table WHERE to_tsvector('parser_name', field) @@ 'word' 來查詢 field 字段分詞中帶有 word 一詞的數據;

使用 to_tsquery() 方法將句子解析成各個詞的組合向量,如 國家大劇院 的返回結果為 '國家' '大劇院' '大劇' '劇院' ,當然我們也可以使用 | 符號拼接自己需要的向量;在查詢 長句 時,可以使用 SELECT * FROM table WHERE to_tsvector('parser_name', field) @@ to_tsquery('parser_name','words');

有時候我們想像 MySQL 的 SQL_CALC_FOUND_ROWS 語句一樣同步返回結果條數,則可以使用 SELECT COUNT(*) OVER() AS score FROM table WHERE ...,PgSQL 會在每一行數據添加 score 字段存儲查詢到的總結果條數;

到這里,普通的全文檢索需求已經實現了。

優化

我們接著對分詞效果和效率進行優化:

存儲分詞結果

我們可以使用一個字段來存儲分詞向量,并在此字段上創建索引來更優地使用分詞索引:

ALTER TABLE table ADD COLUMN tsv_column tsvector;           // 添加一個分詞字段
UPDATE table SET tsv_column = to_tsvector('parser_name', coalesce(field,''));   // 將字段的分詞向量更新到新字段中
CREATE INDEX idx_gin_zhcn ON table USING GIN(tsv_column);   // 在新字段上創建索引
CREATE TRIGGER trigger_name BEFORE INSERT OR UPDATE  ON table FOR EACH ROW EXECUTE PROCEDURE
tsvector_update_trigger(tsv_column, 'parser_name', field); // 創建一個更新分詞觸發器

這樣,再進行查詢時就可以直接使用 SELECT * FROM table WHERE tsv_column @@ 'keyword' 了。

這里需要注意,這時候在往表內插入數據的時候,可能會報錯,提示指定 parser_name 的 schema, 這時候可以使用 \dF 命令查看所有 text search configuration 的參數:

               List of text search configurations

   Schema   |    Name    |              Description

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

 pg_catalog | english    | configuration for english language

 public     | myparser   |

注意 schema 參數,在創建 trigger 時需要指定 schema, 如上面,就需要使用 public.myparser。

添加自定義詞典

我們可以在網上下載 xdb 格式的詞庫來替代默認詞典,詞庫放在 share/tsearch_data/ 文件夾下才能被 PgSQL 讀取到,默認使用的詞庫是 dict.utf8.xdb。要使用自定義詞庫,可以將詞庫放在詞庫文件夾后,在 postgresql.conf 配置 zhparser.extra_dict="mydict.xdb" 參數;

當我們只有 txt 的詞庫,想把這個詞庫作為默認詞庫該怎么辦呢?使用 scws 帶的scwe-gen-dict 工具或網上找的腳本生成 xdb 后放入詞庫文件夾后,在 PgSQL 中分詞一直報錯,讀取詞庫文件失敗。我經過多次實驗,總結出了一套制作一個詞典文件的方法:

1.準備詞庫源文件 mydict.txt:詞庫文件的內容每一行的格式為詞 TF IDF 詞性,詞是必須的,而 TF 詞頻(Term Frequency)、IDF 反文檔頻率(Inverse Document Frequency) 和 詞性 都是可選的,除非確定自己的詞典資料是對的且符合 scws 的配置,不然最好還是留空,讓 scws 自已確定;

2.在 postgresql.conf 中設置 zhparser.extra_dicts = "mydict.txt" 同時設置 zhparser.dict_in_memory = true;

3.命令行進入 PgSQL,執行一條分詞語句 select to_tsquery('parser', '隨便一個詞') ,分詞會極慢,請耐心(請保證此時只有一個分詞語句在執行);

4.分詞成功后,在/tmp/目錄下找到生成的 scws-xxxx.xdb 替換掉 share/tsearch_data/dict.utf8.xdb;

5.刪除剛加入的 extra_dicts dict_in_memory 配置,重啟服務器。

擴展

由于查詢的是 POI 的名稱,一般較短,且很多詞并無語義,又考慮到用戶的輸入習慣,一般會輸入 POI 名稱的前幾個字符,而且 scws 的分詞準確率也不能達到100%,于是我添加了名稱的前綴查詢來提高查詢的準確率,即使用 B樹索引 實現 LIKE '關鍵詞%' 的查詢。這里需

這里要注意的是,創建索引時要根據字段類型配置 操作符類,不然索引可能會不生效,如在 字段類型為 varchar 的字段上創建索引需要使用語句CREATE INDEX idx_name ON table(COLUMN varchar_pattern_ops),這里的 varcharpatternops 就是操作符類。

自此,一個良好的全文檢索系統就完成了。

總結

簡單的數據遷移并不是終點,后續要做的還有很多,如整個系統的數據同步、查詢效率優化、查詢功能優化(添加拼音搜索、模糊搜索)等。特別是查詢效率,不知道是不是我配置有問題,完全達不到那種 E級毫秒 的速度,1kw 的數據效率在進行大結果返回時就大幅下降(200ms),只好老老實實地提前進行了分表,目前百萬級查詢速度在 20ms 以內,優化還有一段路要走。

不過這次倒是對 技術的“生態”有了個更深的體會,這方面 PgSQL 確實和 MySQL 差遠了,使用 MySQL 時再奇葩的問題都能在網上快速找到答案,而 PgSQL 就尷尬了,入門級的問題搜索 stackoverflow 來來回回就那么幾個對不上的回答。雖然也有阿里的“德哥”一樣的大神在辛苦布道,但用戶的數量才是根本。不過,隨著 PgSQL 越來越完善,使用它的人一定會越來越多的,我這篇文章也算是為 PgSQL 加溫了吧,哈哈~希望能幫到后來的使用者。

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