Recherche plein texteLien vers cette rubrique#

L’expression de recherche searchLien vers cette rubrique#

La façon la plus simple d’utiliser la recherche plein texte est de rechercher un seul terme dans une seule colonne de base de données. Par exemple :

>>> Entry.objects.filter(body_text__search='Cheese')
[<Entry: Cheese on Toast recipes>, <Entry: Pizza Recipes>]

Ceci crée un vecteur to_tsvector dans la base de données à partir du champ body_text et une requête plainto_tsquery à partir du terme de recherche 'Cheese', les deux utilisant la configuration de recherche par défaut de la base de données. Les résultats sont obtenus en faisant correspondre la requête et le vecteur.

Pour utiliser l’expression de recherche search, 'django.contrib.postgres' doit figurer dans le réglage INSTALLED_APPS.

SearchVectorLien vers cette rubrique#

class SearchVector(\*expressions, config=None, weight=None)Lien vers cette définition#

La recherche dans un champ unique fonctionne bien mais est plutôt limitée. Les instances Entry que nous recherchons appartiennent à un Blog, qui possède un champ tagline. Pour interroger les deux champs, utilisez un vecteur SearchVector:

>>> from django.contrib.postgres.search import SearchVector
>>> Entry.objects.annotate(
...     search=SearchVector('body_text', 'blog__tagline'),
... ).filter(search='Cheese')
[<Entry: Cheese on Toast recipes>, <Entry: Pizza Recipes>]

Les paramètres à SearchVector peuvent être n’importe quelle Expression ou le nom d’un champ. Plusieurs paramètres seront concaténés par des espaces afin que le document de recherche les inclue tous.

Les objets SearchVector peuvent être combinés ce qui permet de les réutiliser. Par exemple :

>>> Entry.objects.annotate(
...     search=SearchVector('body_text') + SearchVector('blog__tagline'),
... ).filter(search='Cheese')
[<Entry: Cheese on Toast recipes>, <Entry: Pizza Recipes>]

Voir Modification de la configuration de recherche et Pondération des requêtes pour une explication des paramètres config et weight.

SearchQueryLien vers cette rubrique#

class SearchQuery(value, config=None, search_type='plain')Lien vers cette définition#

SearchQuery traduit les termes fournis par l’utilisateur en un objet requête de recherche que la base de données va comparer à un vecteur de recherche. Par défaut, tous les mots fournis par l’utilisateur sont passés par un algorithme de segmentation, puis la recherche de correspondance s’effectue pour tous les termes résultants.

Si search_type vaut 'plain', la valeur par défaut, les termes sont traités comme des mots-clés séparés. Si search_type vaut 'phrase', les termes sont traités comme une phrase unique. Si search_type vaut 'raw', vous pouvez alors fournir un requête de recherche formatée avec des termes et des opérateurs. Lisez la _`documentation de recherche plein texte`_ de PostgreSQL pour explorer les différences et la syntaxe. Exemples :

>>> from django.contrib.postgres.search import SearchQuery
>>> SearchQuery('red tomato')  # two keywords
>>> SearchQuery('tomato red')  # same results as above
>>> SearchQuery('red tomato', search_type='phrase')  # a phrase
>>> SearchQuery('tomato red', search_type='phrase')  # a different phrase
>>> SearchQuery("'tomato' & ('red' | 'green')", search_type='raw')  # boolean operators

Les termes SearchQuery peuvent être combinés logiquement pour fournir plus de souplesse :

>>> from django.contrib.postgres.search import SearchQuery
>>> SearchQuery('meat') & SearchQuery('cheese')  # AND
>>> SearchQuery('meat') | SearchQuery('cheese')  # OR
>>> ~SearchQuery('meat')  # NOT

Voir Modification de la configuration de recherche pour une explication du paramètre config.

SearchRankLien vers cette rubrique#

class SearchRank(vector, query, weights=None)Lien vers cette définition#

Nous n’avons jusqu’ici que renvoyés les résultats pour lesquels au moins une correspondance entre le vecteur et la requête est possible. Il est probable que vous souhaitiez trier les résultats par une certaine notion de pertinence. PostgreSQL fournit une fonction de classement qui prend en compte la fréquence d’apparition des termes recherchés dans le document, la proximité de ces termes dans le document et l’importance de l’endroit où les termes se trouvent dans le document. Plus la correspondance est bonne, plus le classement sera élevé. Pour trier par pertinence :

>>> from django.contrib.postgres.search import SearchQuery, SearchRank, SearchVector
>>> vector = SearchVector('body_text')
>>> query = SearchQuery('cheese')
>>> Entry.objects.annotate(rank=SearchRank(vector, query)).order_by('-rank')
[<Entry: Cheese on Toast recipes>, <Entry: Pizza recipes>]

Voir Pondération des requêtes pour une explication du paramètre weights.

Modification de la configuration de rechercheLien vers cette rubrique#

Il est possible de préciser l’attribut config de SearchVector et de SearchQuery afin d’utiliser une configuration de recherche différente. Cela permet d’utiliser des analyseurs et des dictionnaires de langue différents tels que définis par la base de données :

>>> from django.contrib.postgres.search import SearchQuery, SearchVector
>>> Entry.objects.annotate(
...     search=SearchVector('body_text', config='french'),
... ).filter(search=SearchQuery('œuf', config='french'))
[<Entry: Pain perdu>]

La valeur de config peut aussi être stockée dans une autre colonne :

>>> from django.db.models import F
>>> Entry.objects.annotate(
...     search=SearchVector('body_text', config=F('blog__language')),
... ).filter(search=SearchQuery('œuf', config=F('blog__language')))
[<Entry: Pain perdu>]

Pondération des requêtesLien vers cette rubrique#

Les différents champs d’une requête n’ont pas toujours la même pertinence, il est donc possible de pondérer les différents vecteurs avant de les combiner :

>>> from django.contrib.postgres.search import SearchQuery, SearchRank, SearchVector
>>> vector = SearchVector('body_text', weight='A') + SearchVector('blog__tagline', weight='B')
>>> query = SearchQuery('cheese')
>>> Entry.objects.annotate(rank=SearchRank(vector, query)).filter(rank__gte=0.3).order_by('rank')

Le poids devrait correspondre à l’une des lettres suivantes : D, C, B, A. Par défaut, ces poids font référence respectivement aux nombres 0,1, 0,2, 0,4 et 1,0. Si vous souhaitez pondérer de manière différente, passez une liste de quatre nombres flottants à SearchRank pour le paramètre weights dans le même ordre que ci-dessus :

>>> rank = SearchRank(vector, query, weights=[0.2, 0.4, 0.6, 0.8])
>>> Entry.objects.annotate(rank=rank).filter(rank__gte=0.3).order_by('-rank')

PerformanceLien vers cette rubrique#

Il n’est pas nécessaire de disposer d’une configuration de base de données spéciale pour utiliser ces fonctions. Cependant, si vous recherchez dans plus de quelques centaines d’enregistrements, vous risquez de rencontrer des problèmes de performance. La recherche plein texte est un processus plus intensif que la comparaison de la taille d’un nombre entier, par exemple.

Dans le cas où tous les champs dans lesquels vous recherchez sont contenus dans un modèle particulier, vous pouvez créer un index fonctionnel qui correspond au vecteur de recherche que vous souhaitez utiliser. La documentation de PostgreSQL contient des détails sur la création d’index pour la recherche plein texte.

>>> Entry.objects.update(search_vector=SearchVector('body_text'))
>>> Entry.objects.filter(search_vector='cheese')
[<Entry: Cheese on Toast recipes>, <Entry: Pizza recipes>]

Similarité par trigrammeLien vers cette rubrique#

Une autre approche de la recherche est la similitude par trigramme. Un trigramme est un groupe de trois caractères consécutifs. En plus de l’expression de recherche trigram_similar, il est possible d’utiliser une certain nombre d’autres expressions.

Pour les utiliser, vous devez activer l’extension pg_trgm dans PostgreSQL. Vous pouvez installer l’extension par une opération de migration TrigramExtension.

>>> from django.contrib.postgres.search import TrigramSimilarity
>>> Author.objects.create(name='Katy Stevens')
>>> Author.objects.create(name='Stephen Keats')
>>> test = 'Katie Stephens'
>>> Author.objects.annotate(
...     similarity=TrigramSimilarity('name', test),
... ).filter(similarity__gt=0.3).order_by('-similarity')
[<Author: Katy Stevens>, <Author: Stephen Keats>]

>>> from django.contrib.postgres.search import TrigramDistance
>>> Author.objects.create(name='Katy Stevens')
>>> Author.objects.create(name='Stephen Keats')
>>> test = 'Katie Stephens'
>>> Author.objects.annotate(
...     distance=TrigramDistance('name', test),
... ).filter(distance__lte=0.7).order_by('distance')
[<Author: Katy Stevens>, <Author: Stephen Keats>]