使用PostgreSQL進行中文全文檢索

 

前言

PostgreSQL 被稱爲是「最高級的開源數據庫」，它的數據類型很是豐富，用它來解決一些比較偏門的需求很是適合。

前些天將 POI 點關鍵詞查詢的功能遷到了 PgSQL，總算對前文 空間索引 - 各數據庫空間索引使用報告 有了一個交代。

因爲 PgSQL 國內的資料較少，遷移過程踩了很多坑，這裏總結記錄一下，幫助後來的同窗能順利使用 PgSQL。並且目前在灰度測試剛布了一臺機器，後續可能還要添加機器，整理一下流程老是好的。

文章常常被人爬，並且還不註明原地址，我在這裏的更新和糾錯無法同步，這裏註明一下原文地址：http://www.cnblogs.com/zhenbianshu/p/7795247.html

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開始

安裝

首先是安裝 PgSQL，這裏我使用的是 PgSQL 9.6，PgSQL 10 也剛發佈了，有興趣的能夠嘗下鮮。

PgSQL 的安裝能夠說很是複雜了，除了要安裝 Server 和 Client 外，還須要安裝 devel 包。爲了實現空間索引功能，咱們還要安裝最重要的 PostGIS 插件，此插件須要不少依賴，本身手動安裝很是複雜並且極可能出錯。

推薦自動化方式安裝，Yum 必定要配合 epel 這樣的 Yum 源，保障能將依賴一網打盡。固然最好的仍是使用 docker 來運行，找個鏡像就好了。

插件

因爲 PgSQL 的不少功能都由插件實現，因此還要安裝一些經常使用的插件，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（字符串類似度計算）
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 下編譯完畢後，在數據庫中使用前要先使用 create extension xxx 啓用。

啓動

1. 切換到非 root 用戶。（PgSQL 在安裝完畢後會建立一個名爲 postgres 的超級用戶，咱們可使用這個超級用戶來操做 PgSQL，後期建議從新建立一個普通用戶用來管理數據）；
2. 切換到 /installPath/bin/ 目錄下，PgSQL 在此目錄下提供了不少命令，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爲 utf-8；
4. 使用 pg_ctl -D dir_db 指定數據庫啓動後臺服務；
5. 使用 psql -d db 在命令行登錄 PgSQL;

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配置

安裝完畢後還要配置一些比較基本的參數才能正常使用。

Host權限

PgSQL須要在 pg_hba.conf 文件中配置數據庫 Host 權限，才能被其餘機器訪問。

# 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

文件中註釋部分對這幾個字段介紹得比較詳細， 咱們極可能須要添加 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，修改配置後須要 使用 pg_ctl restart -D dir_db 命令重啓數據庫；

此外，咱們也能夠在登錄數據庫後修改配置項：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隻在當前 session 生效的，全局生效須要在配置文件中修改，再重啓服務器。

咱們能夠修改配置並用客戶端驗證 SQL 語句的優化，使用 \timing on 開啓查詢計時，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：用於指定共享內存緩衝區所佔用的內存量。它應該足夠大來存儲常使用的查詢結果，以減小物理I/O。但它也不能太大，以免系統 內存swap 的發生， 通常設置爲系統內存的 20%。
• work_mem：一個鏈接的工做內存，在查詢結果數據量較大時，此值若是較小的話，會致使大量系統 I/O，致使查詢速度急劇降低，若是你的 explain 語句內 buffer 部分 read數值過大，則表示工做內存不足，須要調整加此參數。但此值也不能太大，須要保證 work_mem * max_connections + shared_buffers + 系統內存 < RAM，否則一樣可能會致使系統 內存swap。

這樣，PgSQL 就能做爲一個正常的關係型數據使用了。

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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，但中文分詞須要藉助開源插件 zhparser；

SCWS

要使用 zhparser，咱們首先要安裝 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 項目地址爲 hightman-scws，咱們下載以後能夠直接安裝。

安裝完後，就能夠在命令行中使用 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 能夠是 xdb 或 txt 格式
• -M 複合分詞的級別， 1~15，按位異或的 1|2|4|8 依次表示 短詞|二元|主要字|所有字，默認不復合分詞，這個參數能夠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. 安裝前須要先配置環境變量：export PATH=$PATH:/path/to/pgsql；
3. make && make install編譯 zhparser；
4. 登錄 PgSQL 使用 CREATE EXTENSION zhparser; 啓用插件；

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，如我認爲複合等級爲 7 時分詞結果最好，則我在 postgresql.conf添加配置

   zhparser.multi_short = true #短詞複合: 1
   zhparser.multi_duality = true  #散字二元複合: 2
   zhparser.multi_zmain = true  #重要單字複合: 4
   zhparser.multi_zall = false  #所有單字複合: 8

SQL

查詢中咱們可使用最簡單的 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 的返回結果爲 '國家' & '大劇院' & '大劇' & '劇院' ，固然咱們也可使用 & | 符號拼接本身須要的向量；在查詢 長句 時，可使用 SELECT * FROM table WHERE to_tsvector('parser_name', field) @@ to_tsquery('parser_name','words')；

有時候咱們想像 MySQL 的 SQL_CALC_FOUND_ROWS 語句同樣同步返回結果條數，則可使用 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；

到這裏，普通的全文檢索需求已經實現了。

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優化

咱們接着對分詞效果和效率進行優化：

存儲分詞結果

咱們可使用一個字段來存儲分詞向量，並在此字段上建立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);   // 在新字段上建立索引
CREATE TRIGGER trigger_name BEFORE INSERT OR UPDATE  ON table FOR EACH ROW EXECUTE PROCEDURE
tsvector_update_trigger(tsv_column, 'parser_name', field); // 建立一個更新分詞觸發器

這樣，再進行查詢時就能夠直接使用 SELECT * FROM table WHERE tsv_column @@ 'keyword' 了。

這裏須要注意，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， 這時候可使用 \dF 命令查看全部 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，在建立 trigger 時須要指定 schema， 如上面，就須要使用 public.myparser。

添加自定義詞典

咱們能夠在網上下載 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，能夠將詞庫放在詞庫文件夾後，在 postgresql.conf 配置 zhparser.extra_dict="mydict.xdb" 參數；

當咱們只有 txt 的詞庫，想把這個詞庫做爲默認詞庫該怎麼辦呢？使用 scws 帶的scwe-gen-dict 工具或網上找的腳本生成 xdb 後放入詞庫文件夾後，在 PgSQL 中分詞一直報錯，讀取詞庫文件失敗。我通過屢次實驗，總結出了一套製做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爲詞 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，除非肯定本身的詞典資料是對的且符合 scws 的配置，否則最好仍是留空，讓 scws 自已肯定；
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. 分詞成功後，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，重啓服務器。

擴展

因爲查詢的是 POI 的名稱，通常較短，且不少詞並沒有語義，又考慮到用戶的輸入習慣，通常會輸入 POI 名稱的前幾個字符，並且 scws 的分詞準確率也不能達到100%，因而我添加了名稱的前綴查詢來提升查詢的準確率，即便用 B樹索引 實現 LIKE '關鍵詞%' 的查詢。這裏需

這裏要注意的是，建立索引時要根據字段類型配置 操做符類，否則索引可能會不生效，如在 字段類型爲 varchar 的字段上建立索引須要使用語句CREATE INDEX idx_name ON table(COLUMN varchar_pattern_ops)，這裏的 varcharpatternops 就是操做符類，操做符類的介紹和選擇能夠查看文檔：11.9. 操做符類和操做符族。

自此，一個良好的全文檢索系統就完成了。

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總結

簡單的數據遷移並非終點，後續要作的還有不少，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，不知道是否是我配置有問題，徹底達不到那種 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降低（200ms），只好老老實實地提早進行了分表，目前百萬級查詢速度在 20ms 之內，優化還有一段路要走。

不過此次卻是對 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 來來回回就那麼幾個對不上的回答。雖然也有阿里的「德哥」同樣的大神在辛苦佈道，但用戶的數量纔是根本。不過，隨着 PgSQL 愈來愈完善，使用它的人必定會愈來愈多的，我這篇文章也算是爲 PgSQL 加溫了吧，哈哈~但願能幫到後來的使用者。

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參考：

PostgreSQL系統配置優化

[PG]使用 zhparser 進行中文分詞全文檢索

SCWS 中文分詞

Fast Search Using PostgreSQL Trigram Indexes

使用阿里雲PostgreSQL zhparser時不可不知的幾個參數

德哥的PostgreSQL私房菜 - 史上最屌PG資料合集