第四章 使用 SQL Search - SQL search_items 语法

2024-01-21 10:28

本文主要是介绍第四章 使用 SQL Search - SQL search_items 语法,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

文章目录

  • 第四章 使用 SQL Search - SQL search_items 语法

第四章 使用 SQL Search - SQL search_items 语法

基本索引 search_items 可以包含以下语法:

词搜索:

ArgumentDescription
word1 word2 word3指定这些确切的单词必须出现在文本中的某个位置(以任何顺序)。 (逻辑与)。您可以指定单个单词或由空格分隔的任意数量的单词。
word1 OR word2 NOT word3,word1 OR (word2 AND word3)search_items 可以包含 ANDORNOT 逻辑运算符。 AND 与用空格分隔单词相同(隐式 AND)。 NOT 在逻辑上等同于 AND NOTsearch_items 还可以使用括号对逻辑运算符进行分组。在分组括号中指定多个单词时,需要显式 AND:(word2 AND word3)。如果省略显式 AND,则 (word2 word3) 将被解释为位置短语。可以使用 \ 转义字符将 AND、OR、NOT 指定为文字而不是逻辑运算符: \and
?word word? w?rd w??d问号通配符精确指定任何类型的一个非空格字符。一个或多个 通配符可以用作前缀、后缀或在单词内使用。可以结合吗* 通配符。可以使用 \ 转义字符来指定 ?作为字面意思:\?
*word,word*,*word*,w*d星号通配符指定 0 个或多个任何类型的非空格字符。星号可以用作前缀、后缀或在单词中使用。可以使用 \ 转义字符将 * 指定为文字: \*

同现词搜索:

ArgumentDescription
[word1,word2,...,range]同现搜索。指定这些确切的单词必须出现(以任何顺序)在范围指定的邻近窗口内。可以指定任意数量的单词或多单词短语。多单词短语被指定为由空格分隔且没有分隔标点符号的单词。单词(或位置短语)以逗号分隔,最后一个逗号分隔的元素是可选的数字范围。单词可以指定星号通配符。
范围可以指定为 min–max 或简单地指定为 max,默认最小值为 1。例如,1–55。范围是可选的;如果省略,则默认为 1-20。范围计数包括所有指定的单词。
同现搜索不能与 search_option=4(正则表达式)一起使用。

位置短语搜索:

注意:可以使用双引号“word1 word2 word3”或括号 (word1 word2 word3) 来分隔位置短语。由于括号也用于对逻辑运算符进行分组,因此优先使用双引号。

ArgumentDescription
"word1 word2 word3"这些确切的单词必须按指定的顺序依次出现。单词之间用空格分隔。请注意,没有执行语义分析;例如,“短语”中的单词可能是一个句子的最后一个单词和下一个句子的开头单词。星号通配符可以应用于短语中的各个单词。 search_items 中的文字括号字符必须用引号引起来。
"word1 ? word3","word1 ? ? ? word5"问号表示在短语中的指定单词之间恰好找到一个单词。可以指定多个单个问号,每个问号用空格分隔。
"word1 ?? word6"双问号(中间没有空格)表示在短语中的指定单词之间找到 06 个单词。
"word1 [1–3] word5"方括号表示短语中指定单词之间的单词间隔数:min-max。该间隔被指定为可变范围,在本例中为 13 个缺失单词。

除了基本索引语法之外,语义索引 search_items 还可以包含以下 NLP 实体搜索语法:

完整实体和部分实体搜索:

ArgumentDescription
{entity}指定 NLP 实体的确切措辞。星号通配符可以应用于实体中的各个单词。
<{entity}小于号前缀指定以指定单词结尾的 NLP 实体。实体中必须有一个或多个单词出现在指定单词之前。
{entity}>大于号后缀指定以指定单词开头的 NLP 实体。

可以指定多个search_item,用空格分隔。这是一个隐式 AND 测试。例如:

SELECT Narrative FROM Aviation.TestSQLSrch WHERE %ID %FIND 
search_index(NarrSemanticIdx,'<{plug electrode} "flight plan" instruct*',0,'en')

表示叙述性文本必须包含一个或多个以“plug electrode”结尾的 SQL 搜索实体、位置短语 “flight plan”,以及带有通配符后缀的单词“instruct”,允许 “instructor”, “instructors”, “instruction”, “instructed”等。这些项目可以以任何顺序出现在文本中。

这篇关于第四章 使用 SQL Search - SQL search_items 语法的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/629216

相关文章

python中的显式声明类型参数使用方式

《python中的显式声明类型参数使用方式》文章探讨了Python3.10+版本中类型注解的使用,指出FastAPI官方示例强调显式声明参数类型,通过|操作符替代Union/Optional,可提升代... 目录背景python函数显式声明的类型汇总基本类型集合类型Optional and Union(py

MySQL的配置文件详解及实例代码

《MySQL的配置文件详解及实例代码》MySQL的配置文件是服务器运行的重要组成部分,用于设置服务器操作的各种参数,下面:本文主要介绍MySQL配置文件的相关资料,文中通过代码介绍的非常详细,需要... 目录前言一、配置文件结构1.[mysqld]2.[client]3.[mysql]4.[mysqldum

MySQL中查询和展示LONGBLOB类型数据的技巧总结

《MySQL中查询和展示LONGBLOB类型数据的技巧总结》在MySQL中LONGBLOB是一种二进制大对象(BLOB)数据类型,用于存储大量的二进制数据,:本文主要介绍MySQL中查询和展示LO... 目录前言1. 查询 LONGBLOB 数据的大小2. 查询并展示 LONGBLOB 数据2.1 转换为十

Java使用正则提取字符串中的内容的详细步骤

《Java使用正则提取字符串中的内容的详细步骤》:本文主要介绍Java中使用正则表达式提取字符串内容的方法,通过Pattern和Matcher类实现,涵盖编译正则、查找匹配、分组捕获、数字与邮箱提... 目录1. 基础流程2. 关键方法说明3. 常见场景示例场景1:提取所有数字场景2:提取邮箱地址4. 高级

使用SpringBoot+InfluxDB实现高效数据存储与查询

《使用SpringBoot+InfluxDB实现高效数据存储与查询》InfluxDB是一个开源的时间序列数据库,特别适合处理带有时间戳的监控数据、指标数据等,下面详细介绍如何在SpringBoot项目... 目录1、项目介绍2、 InfluxDB 介绍3、Spring Boot 配置 InfluxDB4、I

使用Java读取本地文件并转换为MultipartFile对象的方法

《使用Java读取本地文件并转换为MultipartFile对象的方法》在许多JavaWeb应用中,我们经常会遇到将本地文件上传至服务器或其他系统的需求,在这种场景下,MultipartFile对象非... 目录1. 基本需求2. 自定义 MultipartFile 类3. 实现代码4. 代码解析5. 自定

使用Python实现无损放大图片功能

《使用Python实现无损放大图片功能》本文介绍了如何使用Python的Pillow库进行无损图片放大,区分了JPEG和PNG格式在放大过程中的特点,并给出了示例代码,JPEG格式可能受压缩影响,需先... 目录一、什么是无损放大?二、实现方法步骤1:读取图片步骤2:无损放大图片步骤3:保存图片三、示php

使用Python实现一个简易计算器的新手指南

《使用Python实现一个简易计算器的新手指南》计算器是编程入门的经典项目,它涵盖了变量、输入输出、条件判断等核心编程概念,通过这个小项目,可以快速掌握Python的基础语法,并为后续更复杂的项目打下... 目录准备工作基础概念解析分步实现计算器第一步:获取用户输入第二步:实现基本运算第三步:显示计算结果进

Go语言连接MySQL数据库执行基本的增删改查

《Go语言连接MySQL数据库执行基本的增删改查》在后端开发中,MySQL是最常用的关系型数据库之一,本文主要为大家详细介绍了如何使用Go连接MySQL数据库并执行基本的增删改查吧... 目录Go语言连接mysql数据库准备工作安装 MySQL 驱动代码实现运行结果注意事项Go语言执行基本的增删改查准备工作

MySQL按时间维度对亿级数据表进行平滑分表

《MySQL按时间维度对亿级数据表进行平滑分表》本文将以一个真实的4亿数据表分表案例为基础,详细介绍如何在不影响线上业务的情况下,完成按时间维度分表的完整过程,感兴趣的小伙伴可以了解一下... 目录引言一、为什么我们需要分表1.1 单表数据量过大的问题1.2 分表方案选型二、分表前的准备工作2.1 数据评估