La recherche plein texte (ou plus simplement la recherche de texte) permet de sélectionner des documents en langage naturel qui satisfont une requête et, en option, de les trier par intérêt suivant cette requête. Le type le plus fréquent de recherche concerne la récupération de tous les documents contenant les termes de recherche indiqués et de les renvoyer dans un ordre dépendant de leur similarité par rapport à la requête. Les notions de requête et de similarité peuvent beaucoup varier et dépendent de l'application réelle. La recherche la plus simple considère une requête comme un ensemble de mots et la similarité comme la fréquence des mots de la requête dans le document.
Les opérateurs de recherche plein texte existent depuis longtemps dans les bases de données. PostgreSQL™ dispose des opérateurs ~, ~*, LIKE et ILIKE pour les types de données texte, mais il lui manque un grand nombre de propriétés essentielles requises par les systèmes d'information modernes :
Aucun support linguistique, même pour l'anglais. Les expressions rationnelles ne sont pas suffisantes car elles ne peuvent pas gérer facilement les mots dérivées, par exemple satisfait et satisfaire. Vous pouvez laisser passer des documents qui contiennent satisfait bien que vous souhaiteriez quand même les trouver avec une recherche sur satisfaire. Il est possible d'utiliser OR pour rechercher plusieurs formes dérivées mais cela devient complexe et augmente le risque d'erreur (certains mots peuvent avoir des centaines de variantes).
Ils ne fournissent aucun classement (score) des résultats de la recherche, ce qui les rend inefficaces quand des centaines de documents correspondants sont trouvés.
Ils ont tendance à être lent car les index sont peu supportés, donc ils doivent traiter tous les documents à chaque recherche.
L'indexage pour la recherche plein texte permet au document d'être pré-traité et qu'un index de ce pré-traitement soit sauvegardé pour une recherche ultérieure plus rapide. Le pré-traitement inclut :
Analyse des documents en jetons. Il est utile d'identifier les différentes classes de jetons, c'est-à-dire nombres, mots, mots complexes, adresses email, pour qu'ils puissent être traités différemment. En principe, les classes de jeton dépendent de l'application mais, dans la plupart des cas, utiliser un ensemble prédéfinie de classes est adéquat. PostgreSQL™ utilise un analyseur pour réaliser cette étape. Un analyseur standard est fourni, mais des analyseurs personnalisés peuvent être écrits pour des besoins spécifiques.
Conversion des jetons en lexemes. Un lexeme est une chaîne, identique à un jeton, mais elle a été normalisée pour que différentes formes du même mot soient découvertes. Par exemple, la normalisation inclut pratiquement toujours le remplacement des majuscules par des minuscules, ainsi que la suppression des suffixes (comme s ou es en anglais). Ceci permet aux recherches de trouver les variantes du même mot, sans avoir besoin de saisir toutes les variantes possibles. De plus, cette étape élimine typiquement les termes courants, qui sont des mots si courants qu'il est inutile de les rechercher. Donc, les jetons sont des fragments bruts du document alors que les lexemes sont des mots supposés utiles pour l'indexage et la recherche. PostgreSQL™ utilise des dictionnaires pour réaliser cette étape. Différents dictionnaires standards sont fournis et des dictionnaires personnalisés peuvent être créés pour des besoins spécifiques.
Stockage des documents pré-traités pour optimiser la recherche . Chaque document peut être représenté comme un tableau trié de lexemes normalisés. Avec ces lexemes, il est souvent souhaitable de stocker des informations de position à utiliser pour obtenir un score de proximité, pour qu'un document qui contient une région plus « dense » des mots de la requête se voit affecté un score plus important qu'un document qui en a moins.
Les dictionnaires autorisent un contrôle fin de la normalisation des jetons. Avec des dictionnaires appropriés, vous pouvez :
Définir les termes courants qui ne doivent pas être indexés.
Établir une liste des synonymes pour un simple mot en utilisant Ispell.
Établir une correspondance entre des phrases et un simple mot en utilisant un thésaurus.
Établir une correspondance entre différentes variations d'un mot et une forme canonique en utilisant un dictionnaire Ispell.
Établir une correspondance entre différentes variations d'un mot et une forme canonique en utilisant les règles du stemmer Snowball.
Un type de données tsvector est fourni pour stocker les documents pré-traités, avec un type tsquery pour représenter les requêtes traitées (Section 8.11, « Types de recherche plein texte »). Il existe beaucoup de fonctions et d'opérateurs disponibles pour ces types de données (Section 9.13, « Fonctions et opérateurs de la recherche plein texte »), le plus important étant l'opérateur de correspondance @@, dont nous parlons dans la Section 12.1.2, « Correspondance de base d'un texte ». Les recherches plein texte peuvent être accélérées en utilisant des index (Section 12.9, « Types d'index GiST et GIN »).
Un document est l'unité de recherche dans un système de recherche plein texte, par exemple un article de magazine ou un message email. Le moteur de recherche plein texte doit être capable d'analyser des documents et de stocker les associations de lexemes (mots clés) avec les documents parents. Ensuite, ces associations seront utilisées pour rechercher les documents contenant des mots de la requête.
Pour les recherches dans PostgreSQL™, un document est habituellement un champ texte à l'intérieur d'une ligne d'une table de la base ou une combinaison (concaténation) de champs, parfois stockés dans différentes tables ou obtenus dynamiquement. En d'autres termes, un document peut être construit à partir de différentes parties pour l'indexage et il peut ne pas être stocké quelque part. Par exemple :
SELECT titre || ' ' || auteur || ' ' || resume || ' ' || corps AS document FROM messages WHERE mid = 12; SELECT m.titre || ' ' || m.auteur || ' ' || m.resume || ' ' || d.corps AS document FROM messages m, docs d WHERE mid = did AND mid = 12;
![[Note]](images/note.png)
En fait, dans ces exemples de requêtes, coalesce devrait être utilisé pour empêcher un résultat NULL pour le document entier à cause d'une seule colonne NULL.
Une autre possibilité est de stocker les documents dans de simples fichiers texte du système de fichiers. Dans ce cas, la base est utilisée pour stocker l'index de recherche plein texte et pour exécuter les recherches, et un identifiant unique est utilisé pour retrouver le document sur le système de fichiers. Néanmoins, retrouver les fichiers en dehors de la base demande les droits d'un superutilisateur ou le support de fonctions spéciales, donc c'est habituellement moins facile que de conserver les données dans PostgreSQL™. De plus, tout conserver dans la base permet un accès simple aux méta-données du document pour aider l'indexage et l'affichage.
Dans le but de la recherche plein texte, chaque document doit être réduit au format de pré-traitement, tsvector. La recherche et le calcul du score sont réalisés entièrement à partir de la représentation tsvector d'un document -- le texte original n'a besoin d'être retrouvé que lorsque le document a été sélectionné pour être montré à l'utilisateur. Nous utilisons souvent tsvector pour le document mais, bien sûr, il ne s'agit que d'une représentation compacte du document complet.
La recherche plein texte dans PostgreSQL™ est basée sur l'opérateur de correspondance @@, qui renvoie true si un tsvector (document) correspond à un tsquery (requête). Peu importe le type de données indiqué en premier :
SELECT 'a fat cat sat on a mat and ate a fat rat'::tsvector @@ 'cat & rat'::tsquery; ?column? ---------- t SELECT 'fat & cow'::tsquery @@ 'a fat cat sat on a mat and ate a fat rat'::tsvector; ?column? ---------- f
Comme le suggère l'exemple ci-dessus, un tsquery n'est pas un simple texte brut, pas plus qu'un tsvector ne l'est. Un tsquery contient des termes de recherche qui doivent déjà être des lexemes normalisés, et peut combiner plusieurs termes en utilisant les opérateurs AND, OR et NOT. (Pour les détails, voir la Section 8.11, « Types de recherche plein texte ».) Les fonctions to_tsquery et plainto_tsquery sont utiles pour convertir un texte écrit par un utilisateur dans un tsquery correct, par exemple en normalisant les mots apparaissant dans le texte. De façon similaire, to_tsvector est utilisé pour analyser et normaliser un document. Donc, en pratique, une correspondance de recherche ressemblerait plutôt à ceci :
SELECT to_tsvector('fat cats ate fat rats') @@ to_tsquery('fat & rat');
?column?
----------
t
Observez que cette correspondance ne réussit pas si elle est écrite ainsi :
SELECT 'fat cats ate fat rats'::tsvector @@ to_tsquery('fat & rat');
?column?
----------
f
car ici aucune normalisation du mot rats n'interviendra. Les éléments d'un tsvector sont des lexemes, qui sont supposés déjà normalisés, donc rats ne correspond pas à rat.
L'opérateur @@ supporte aussi une entrée de type text, permettant l'oubli de conversions explicites de text vers tsvector ou tsquery dans les cas simples. Les variantes disponibles sont :
tsvector @@ tsquery tsquery @@ tsvector text @@ tsquery text @@ text
Nous avons déjà vu les deux premières. La forme text @@ tsquery est équivalent à to_tsvector(x) @@ y. La forme text @@ text est équivalente à to_tsvector(x) @@ plainto_tsquery(y).
Les exemples ci-dessus ne sont que des exemples simples de recherche plein texte. Comme mentionné précédemment, la recherche plein texte permet de faire beaucoup plus : ignorer l'indexation de certains mots (termes courants), traiter les synonymes et utiliser une analyse sophistiquée, c'est-à-dire une analyse basée sur plus qu'un espace blanc. Ces fonctionnalités sont contrôlées par les configurations de recherche plein texte. PostgreSQL™ arrive avec des configurations prédéfinies pour de nombreux langages et vous pouvez facilement créer vos propres configurations (la commande \dF de psql affiche toutes les configurations disponibles).
Lors de l'installation, une configuration appropriée est sélectionnée et default_text_search_config est configuré dans postgresql.conf pour qu'elle soit utilisée par défaut. Si vous utilisez la même configuration de recherche plein texte pour le cluster entier, vous pouvez utiliser la valeur de postgresql.conf. Pour utiliser différentes configurations dans le cluster mais avec la même configuration pour une base, utilisez ALTER DATABASE ... SET. Sinon, vous pouvez configurer default_text_search_config dans chaque session.
Chaque fonction de recherche plein texte qui dépend d'une configuration a un argument regconfig en option, pour que la configuration utilisée puisse être précisée explicitement. default_text_search_config est seulement utilisé quand cet argument est omis.
Pour rendre plus facile la construction de configurations de recherche plein texte, une configuration est construite à partir d'objets de la base de données. La recherche plein texte de PostgreSQL™ fournit quatre types d'objets relatifs à la configuration :
Les analyseurs de recherche plein texte cassent les documents en jetons et classifient chaque jeton (par exemple, un mot ou un nombre).
Les dictionnaires de recherche plein texte convertissent les jetons en une forme normalisée et rejettent les termes courants.
Les modèles de recherche plein texte fournissent les fonctions nécessaires aux dictionnaires. (Un dictionnaire spécifie uniquement un modèle et un ensemble de paramètres pour ce modèle.)
Les configurations de recherche plein texte sélectionnent un analyseur et un ensemble de dictionnaires à utiliser pour normaliser les jetons produit par l'analyseur.
Les analyseurs de recherche plein texte et les modèles sont construits à partir de fonctions bas niveau écrites en C ; du coup, le développement de nouveaux analyseurs ou modèles nécessite des connaissances en langage C, et les droits superutilisateur pour les installer dans une base de données. (Il y a des exemples d'analyseurs et de modèles en addon dans la partie contrib/ de la distribution PostgreSQL™.) Comme les dictionnaires et les configurations utilisent des paramètres et se connectent aux analyseurs et modèles, aucun droit spécial n'est nécessaire pour créer un nouveau dictionnaire ou une nouvelle configuration. Les exemples de création de dictionnaires et de configurations personnalisés seront présentés plus tard dans ce chapitre.
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