django.contrib.postgres.search 模块中的数据库函数方便了 PostgreSQL 的 全文搜索引擎 的使用。
在本文档的例子中，我们将使用 执行查询 中定义的模型。
\n\nsearch 查找Link to this heading#常见的使用全文搜索的方式是对数据库中的单个列搜索单个术语。例如：
\n>>> Entry.objects.filter(body_text__search="Cheese")\n[<Entry: Cheese on Toast recipes>, <Entry: Pizza Recipes>]\n这将使用默认的数据库搜索配置，从 body_text 字段在数据库中创建一个 to_tsvector，从搜索词 'Cheese' 中创建一个 plainto_tsquery。通过匹配查询和向量得到结果。
要使用 search 查找，'django.contrib.postgres' 必须在你的 INSTALLED_APPS。
SearchVectorLink to this heading#对单个字段进行搜索非常有用，但也有一定的限制。我们要搜索的 Entry 实例属于一个 Blog，该 Blog 有一个 tagline 字段。要对这两个字段进行查询，可以使用 SearchVector：
>>> from django.contrib.postgres.search import SearchVector\n>>> Entry.objects.annotate(\n... search=SearchVector("body_text", "blog__tagline"),\n... ).filter(search="Cheese")\n[<Entry: Cheese on Toast recipes>, <Entry: Pizza Recipes>]\nSearchVector 的参数可以是任何 Expression 或字段名。多个参数将使用空格连接在一起，这样搜索文档就会包含所有参数。
SearchVector 对象可以组合在一起，允许您重复使用它们。例如：
>>> Entry.objects.annotate(\n... search=SearchVector("body_text") + SearchVector("blog__tagline"),\n... ).filter(search="Cheese")\n[<Entry: Cheese on Toast recipes>, <Entry: Pizza Recipes>]\nSearchQueryLink to this heading#SearchQuery 将用户提供的术语转化为搜索查询对象，数据库将其与搜索向量进行比较。默认情况下，用户提供的所有词语都会通过词干算法，然后寻找所有结果词语的匹配。
如果 search_type 是 'plain'，即默认值，则将术语作为单独的关键字处理。如果 search_type 是 'phrase'，则将术语作为一个单一的短语处理。如果 search_type 是 'raw'，那么你可以提供一个带有术语和运算符的格式化搜索查询。如果 search_type 是 'websearch'，那么你可以提供一个格式化的搜索查询，类似于网络搜索引擎使用的格式。'websearch' 需要 PostgreSQL ≥ 11。请阅读 PostgreSQL 的 全文搜索文档 来了解两者的区别和语法。举例说明。
>>> from django.contrib.postgres.search import SearchQuery\n>>> SearchQuery('red tomato') # two keywords\n>>> SearchQuery('tomato red') # same results as above\n>>> SearchQuery('red tomato', search_type='phrase') # a phrase\n>>> SearchQuery('tomato red', search_type='phrase') # a different phrase\n>>> SearchQuery("'tomato' & ('red' | 'green')", search_type='raw') # boolean operators\n>>> SearchQuery("'tomato' ('red' OR 'green')", search_type='websearch') # websearch operators\nSearchQuery 术语可以逻辑组合，以提供更大的灵活性：
>>> from django.contrib.postgres.search import SearchQuery\n>>> SearchQuery("meat") & SearchQuery("cheese") # AND\n>>> SearchQuery("meat") | SearchQuery("cheese") # OR\n>>> ~SearchQuery("meat") # NOT\n参见 更改搜索配置 对 config 参数的解释。
SearchRankLink to this heading#到目前为止，我们已经返回了向量和查询之间可能存在任何匹配的结果。您可能希望按某种相关性对结果进行排序。PostgreSQL 提供了一个排名函数，该函数考虑了查询术语在文档中出现的频率、术语在文档中的紧密程度以及它们出现的文档部分的重要性。匹配越好，排名的值就越高。要按相关性排序：
\n>>> from django.contrib.postgres.search import SearchQuery, SearchRank, SearchVector\n>>> vector = SearchVector("body_text")\n>>> query = SearchQuery("cheese")\n>>> Entry.objects.annotate(rank=SearchRank(vector, query)).order_by("-rank")\n[<Entry: Cheese on Toast recipes>, <Entry: Pizza recipes>]\n参见 加权查询 关于 weights 参数的解释。
将 cover_density 参数设置为 True，启用覆盖密度排序，即考虑匹配的查询词的接近程度。
提供一个整数给 normalization 参数来控制排名的归一化。这个整数是一个位掩码，所以您可以组合多种行为：
>>> from django.db.models import Value\n>>> Entry.objects.annotate(\n... rank=SearchRank(\n... vector,\n... query,\n... normalization=Value(2).bitor(Value(4)),\n... )\n... )\nPostgreSQL 文档中有更多关于 不同排序归一化选项 的细节。
\nSearchHeadlineLink to this heading#接受一个文本字段或一个表达式、一个查询、一个配置和一组选项。返回高亮显示的搜索结果。
\n将 start_sel 和 stop_sel 参数设置为字符串值，用于在文档中高亮显示查询词。PostgreSQL 的默认值是 <b> 和 </b>。
为 max_words 和 min_words 参数提供整数值，以确定最长和最短的标题。PostgreSQL 的默认值是 35 和 15。
为 short_word 参数提供一个整数值，以便在每个标题中丢弃这个长度或更少的字。PostgreSQL 的默认值是 3。
将 highlight_all 参数设置为 True，以使用整个文档来代替片段，并忽略 max_words、min_words 和 short_word 参数。这在 PostgreSQL 中是默认禁用的。
为 max_fragments 提供一个非零的整数值，以设置要显示的最大片段数。在 PostgreSQL 中默认是禁用的。
设置 fragment_delimiter 字符串参数来配置片段之间的定界符。PostgreSQL 的默认值是 " ... "。
PostgreSQL 文档中有更多关于 高亮搜索结果 的细节。
\n用法示例：
\n>>> from django.contrib.postgres.search import SearchHeadline, SearchQuery\n>>> query = SearchQuery("red tomato")\n>>> entry = Entry.objects.annotate(\n... headline=SearchHeadline(\n... "body_text",\n... query,\n... start_sel="<span>",\n... stop_sel="</span>",\n... ),\n... ).get()\n>>> print(entry.headline)\nSandwich with <span>tomato</span> and <span>red</span> cheese.\n参见 更改搜索配置 对 config 参数的解释。
您可以为 SearchVector 和 SearchQuery 指定 config 属性，以使用不同的搜索配置。这允许使用数据库定义的不同语言解析器和字典：
>>> from django.contrib.postgres.search import SearchQuery, SearchVector\n>>> Entry.objects.annotate(\n... search=SearchVector("body_text", config="french"),\n... ).filter(search=SearchQuery("œuf", config="french"))\n[<Entry: Pain perdu>]\nconfig 的值也可以存储在另一个列中：
>>> from django.db.models import F\n>>> Entry.objects.annotate(\n... search=SearchVector("body_text", config=F("blog__language")),\n... ).filter(search=SearchQuery("œuf", config=F("blog__language")))\n[<Entry: Pain perdu>]\n不同字段在查询中的相关性可能不同，因此您可以在将它们组合之前设置各个向量的权重：
\n>>> from django.contrib.postgres.search import SearchQuery, SearchRank, SearchVector\n>>> vector = SearchVector("body_text", weight="A") + SearchVector(\n... "blog__tagline", weight="B"\n... )\n>>> query = SearchQuery("cheese")\n>>> Entry.objects.annotate(rank=SearchRank(vector, query)).filter(rank__gte=0.3).order_by(\n... "rank"\n... )\n权重应该是以下字母之一：D、C、B、A。默认情况下，这些权重分别对应数字 0.1、0.2、0.4 和 1.0。如果您希望以不同的方式设置权重，可以将一个包含四个浮点数的列表传递给 SearchRank，按照上述相同的顺序设置权重：
>>> rank = SearchRank(vector, query, weights=[0.2, 0.4, 0.6, 0.8])\n>>> Entry.objects.annotate(rank=rank).filter(rank__gte=0.3).order_by("-rank")\n使用这些函数都不需要特殊的数据库配置，但是，如果你搜索的记录超过几百条，你很可能会遇到性能问题。例如，全文搜索是一个比比较整数大小更密集的过程。
\n如果您查询的所有字段都包含在一个特定的模型中，您可以创建一个与您希望使用的搜索向量匹配的功能性 GIN 或 GiST 索引。例如：
GinIndex(\n SearchVector("body_text", "headline", config="english"),\n name="search_vector_idx",\n)\nPostgreSQL 文档详细介绍了如何为全文搜索创建索引，您可以查看 创建全文搜索索引的 PostgreSQL 文档 获取更多信息。
\nSearchVectorFieldLink to this heading#如果这种方法变得太慢，您可以在模型中添加一个 SearchVectorField。您需要使用触发器保持它的数据更新，例如，可以参考 PostgreSQL 文档 中的描述。然后，您可以查询该字段，就像它是一个已注释的 SearchVector 一样：
>>> Entry.objects.update(search_vector=SearchVector("body_text"))\n>>> Entry.objects.filter(search_vector="cheese")\n[<Entry: Cheese on Toast recipes>, <Entry: Pizza recipes>]\n另一种搜索的方法是三字母相似度。三字母是指三个连续的字符组合。除了 trigram_similar、trigram_word_similar 和 trigram_strict_word_similar 查找之外，您还可以使用一些其他表达式。
要使用它们，你需要激活 PostgreSQL 上的 pg_trgm 扩展 。你可以使用 TrigramExtension 迁移操作来安装它。
TrigramSimilarityLink to this heading#接受一个字段名或表达式，以及一个字符串或表达式。返回两个参数之间的三元相似度。
\n用法示例：
\n>>> from django.contrib.postgres.search import TrigramSimilarity\n>>> Author.objects.create(name="Katy Stevens")\n>>> Author.objects.create(name="Stephen Keats")\n>>> test = "Katie Stephens"\n>>> Author.objects.annotate(\n... similarity=TrigramSimilarity("name", test),\n... ).filter(\n... similarity__gt=0.3\n... ).order_by("-similarity")\n[<Author: Katy Stevens>, <Author: Stephen Keats>]\nTrigramWordSimilarityLink to this heading#接受一个字符串或表达式，以及一个字段名或表达式。返回两个参数之间的三元相似度。
\n用法示例：
\n>>> from django.contrib.postgres.search import TrigramWordSimilarity\n>>> Author.objects.create(name="Katy Stevens")\n>>> Author.objects.create(name="Stephen Keats")\n>>> test = "Kat"\n>>> Author.objects.annotate(\n... similarity=TrigramWordSimilarity(test, "name"),\n... ).filter(\n... similarity__gt=0.3\n... ).order_by("-similarity")\n[<Author: Katy Stevens>]\nTrigramStrictWordSimilarityLink to this heading#接受一个字符串或表达式，以及一个字段名或表达式。返回两个参数之间的三字母严格单词相似度。类似于 TrigramWordSimilarity()，但它强制范围边界与单词边界匹配。
TrigramDistanceLink to this heading#接受一个字段名或表达式，以及一个字符串或表达式。返回两个参数之间的三元距离。
\n用法示例：
\n>>> from django.contrib.postgres.search import TrigramDistance\n>>> Author.objects.create(name="Katy Stevens")\n>>> Author.objects.create(name="Stephen Keats")\n>>> test = "Katie Stephens"\n>>> Author.objects.annotate(\n... distance=TrigramDistance("name", test),\n... ).filter(\n... distance__lte=0.7\n... ).order_by("distance")\n[<Author: Katy Stevens>, <Author: Stephen Keats>]\nTrigramWordDistanceLink to this heading#接受一个字符串或表达式，以及一个字段名或表达式。返回两个参数之间的三元字距离。
\n用法示例：
\n>>> from django.contrib.postgres.search import TrigramWordDistance\n>>> Author.objects.create(name="Katy Stevens")\n>>> Author.objects.create(name="Stephen Keats")\n>>> test = "Kat"\n>>> Author.objects.annotate(\n... distance=TrigramWordDistance(test, "name"),\n... ).filter(\n... distance__lte=0.7\n... ).order_by("distance")\n[<Author: Katy Stevens>]\nTrigramStrictWordDistanceLink to this heading#接受一个字符串或表达式，以及一个字段名或表达式。返回两个参数之间的三字母严格单词距离。
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