http://my.oschina.net/Kenyon/blog/82305
http://www.54chen.com/_linux_/postgresql-bamboo-lucene-part2.html
上一篇介绍了postgresql全文检索的环境和一些示例，http://my.oschina.net/Kenyon/blog/80904，都是基于其自带的模式，目前版本默认并不支持中文的全文检索，但是我们的实际使用过程中肯定会有用到中文的检索，好在有强大的社区支持，结合第三方工具可以简单实现PG的中文全文检索。
PG的中文全文检索步骤也主要分三步走：
1.将中文分词
2.转换分词,去掉无意义分词
3.按一定顺序排序，建索引加快查询
一、使用到的测试环境与工具
VMWARE 6.0
PostgreSQL 9.1.2
CRF++-0.57 下载地址：http://crfpp.googlecode.com/svn/trunk/doc/index.html
nlpbamboo-1.1.2 下载地址：http://code.google.com/p/nlpbamboo/downloads/list
index.tar.bz2 下载地址：http://code.google.com/p/nlpbamboo/downloads/list
二、部署过程(root用户)
1.先安装CRF
cd CRF++-0.57 ./configure make make install
2.安装nlpbamboo
cd nlpbamboo mkdir build cd build cmake .. -DCMAKE_BUILD_TYPE=release make all make install
3.下载分词数据库文件
下载index.tar.bz2,解压到/opt/bamboo/index
4.查看
安装完了后，到默认的安装路径下查看软件的安装情况,主要的默认路径
/usr/lib
/usr/include/
/opt/bamboo/
[postgres@localhost ~]$ cd /usr/local/lib [postgres@localhost lib]$ ll total 788 -rw-r--r--. 1 root root 516882 Sep 3 19:57 libcrfpp.a -rwxr-xr-x. 1 root root 952 Sep 3 19:57 libcrfpp.la lrwxrwxrwx. 1 root root 17 Sep 3 19:57 libcrfpp.so -> libcrfpp.so.0.0.0 lrwxrwxrwx. 1 root root 17 Sep 3 19:57 libcrfpp.so.0 -> libcrfpp.so.0.0.0 -rwxr-xr-x. 1 root root 280760 Sep 3 19:57 libcrfpp.so.0.0.0 [postgres@localhost lib]$ cd /usr/lib [postgres@localhost lib]$ ll lib* -rw-r--r--. 1 root root 1027044 Sep 3 20:02 libbamboo.a lrwxrwxrwx. 1 root root 14 Sep 3 20:03 libbamboo.so -> libbamboo.so.2 -rwxr-xr-x. 1 root root 250140 Sep 3 20:02 libbamboo.so.2 lrwxrwxrwx. 1 root root 25 Sep 3 23:56 libcrfpp.a -> /usr/local/lib/libcrfpp.a lrwxrwxrwx. 1 root root 26 Sep 3 23:56 libcrfpp.so -> /usr/local/lib/libcrfpp.so lrwxrwxrwx. 1 root root 28 Sep 3 23:56 libcrfpp.so.0 -> /usr/local/lib/libcrfpp.so.0 [postgres@localhost bamboo]$ cd /opt/bamboo/ [postgres@localhost bamboo]$ ll total 17412 drwxr-xr-x. 2 postgres postgres 4096 Sep 3 20:03 bin drwxr-xr-x. 2 postgres postgres 4096 Aug 15 01:52 etc drwxr-xr-x. 4 postgres postgres 4096 Aug 15 01:52 exts drwxr-sr-x. 2 postgres postgres 4096 Apr 1 2009 index -rw-r--r--. 1 postgres postgres 17804377 Sep 3 23:52 index.tar.bz2 drwxr-xr-x. 2 postgres postgres 4096 Sep 3 20:03 processor drwxr-xr-x. 2 postgres postgres 4096 Aug 15 01:52 template
5.编辑中文检索干扰词汇
编辑该词汇是为了减少一些无意义的词汇被检索出来，比如'a',‘的','得'等
[postgres@localhost tsearch_data]$touch /usr/share/postgresql/8.4/tsearch_data/chinese_utf8.stop [postgres@localhost tsearch_data]$ pwd /home/postgres/share/tsearch_data [postgres@localhost tsearch_data]$ more chinese_utf8.stop 的 我 我们
6.编译
cd /opt/bamboo/exts/postgres/pg_tokenize make make install cd /opt/bamboo/exts/postgres/chinese_parser make make install
7.导入分词函数和分词模块
[postgres@localhost ~]$ psql postgres=# \i /home/postgres/share/contrib/pg_tokenize.sql SET CREATE FUNCTION postgres=# \i /home/postgres/share/contrib/chinese_parser.sql SET CREATE FUNCTION CREATE FUNCTION CREATE FUNCTION CREATE FUNCTION CREATE TEXT SEARCH PARSER CREATE TEXT SEARCH CONFIGURATION CREATE TEXT SEARCH DICTIONARY ALTER TEXT SEARCH CONFIGURATION
8.安装完图形化展示
9.不同的DB安装中文分词
假如在一台机子上同时有多个DB，则只需要把分词函数和分词模版在新库里导入一下即可。
三、应用
1.使用tokens测试中文分词效果
[postgres@localhost ~]$ psql -p 5432
psql (9.1.2)
Type "help" for help.
postgres=# select tokenize('中文词分浙江人民海量的人');
tokenize
---------------------------------
中文词 分 浙江 人民 海量 的 人
(1 row)
postgres=# SELECT to_tsvector('chinesecfg', '我爱北京天安门');
to_tsvector
-----------------------------------
'北京':3 '天安门':4 '我':1 '爱':2
(1 row)
postgres=# select tokenize('南京市长江大桥');
tokenize
-------------------
南京市 长江 大桥
(1 row)
postgres=# select tokenize('南京市长');
tokenize
------------
南京 市长
(1 row)
有一个比较好的分词效果，最明显的是南京市长江大桥，并没有被分成南京,市长,江大桥之类的。
2.使用一个普通测试表，新建一个tsvector列用来存放分词数据
ALTER TABLE t_store_adv add column index_col_ts tsvector;
UPDATE t_store_adv SET index_col_ts =
to_tsvector('chinesecfg', coalesce(adv_title,'') || ' ' || coalesce(adv_content,''));
3.建立索引
CREATE INDEX t_store_adv_idx ON t_store_adv USING gin(index_col_ts);
4.查询
[postgres@localhost ~]$ psql -p 5432
psql (9.1.2)
Type "help" for help.
postgres=# select count(1) from t_store_adv;
count
-------
38803
(1 row)
postgres=# SELECT count(1) FROM t_store_adv WHERE index_col_ts @@ to_tsquery('南京');
count
-------
16
(1 row)
postgres=# explain SELECT count(1) FROM t_store_adv WHERE index_col_ts @@ to_tsquery('南京');
QUERY PLAN
--------------------------------------------------------------------------------------
Aggregate (cost=108.61..108.62 rows=1 width=0)
-> Bitmap Heap Scan on t_store_adv (cost=12.21..108.55 rows=27 width=0)
Recheck Cond: (index_col_ts @@ to_tsquery('南京'::text))
-> Bitmap Index Scan on t_store_adv_idx (cost=0.00..12.21 rows=27 width=0)
Index Cond: (index_col_ts @@ to_tsquery('南京'::text))
(5 rows)
--普通的文本检索
postgres=# select count(1) from t_store_adv where (adv_content like '%南京%' or adv_title like '%南京%');
count
-------
17
(1 row)
postgres=# explain select count(1) from t_store_adv where (adv_content like '%南京%' or adv_title like '%南京%');
QUERY PLAN
----------------------------------------------------------------------------------------------------
Aggregate (cost=1348.05..1348.06 rows=1 width=0)
-> Seq Scan on t_store_adv (cost=0.00..1348.05 rows=1 width=0)
Filter: (((adv_content)::text ~~ '%南京%'::text) OR ((adv_title)::text ~~ '%南京%'::text))
(3 rows)
本次测试的数据量不是很大，但从执行计划上可见一斑，所消耗的资源是要少很多的，当然存储会消耗多一点，数据量大的情况下，索引检索的效率也能看出有很大的提升，具体可参考一个例子：http://www.oschina.net/question/96003_19020
四、总结：
示例中略去了使用触发器来更新tsvector列。使用中文全文检索可以有效提升中文检索速度，只是目前还不是内置的，需要借助第三方工具手工安装一下，选择的分词方案也比较多，可以择优选择。
五、参考：
http://www.cnblogs.com/shuaixf/archive/2011/09/10/2173260.html
http://www.54chen.com/_linux_/postgresql-bamboo-lucene-part2.html