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array_to_tsvector ( text[] ) → tsvector
将文本字符串数组转换为 tsvector。给定的字符串按原样用作词素，无需进一步处理。数组元素不能是空字符串或 NULL。
array_to_tsvector('{fat,cat,rat}'::text[]) → 'cat' 'fat' 'rat'
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get_current_ts_config ( ) → regconfig
返回当前默认文本搜索配置的 OID（由 default_text_search_config 设置）。
get_current_ts_config() → english
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length ( tsvector ) → integer
返回 tsvector 中的词素数。
length('fat:2,4 cat:3 rat:5A'::tsvector) → 3
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numnode ( tsquery ) → integer
返回 tsquery 中的词素和运算符数。
numnode('(fat & rat) | cat'::tsquery) → 5
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plainto_tsquery ( [ config regconfig, ] query text ) → tsquery
根据指定配置或默认配置对单词进行规范化，将文本转换为 tsquery。字符串中的所有标点符号都将被忽略（它不确定查询运算符）。结果查询匹配包含文本中所有非停用词的文档。
plainto_tsquery('english', 'The Fat Rats') → 'fat' & 'rat'
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phraseto_tsquery ( [ config regconfig, ] query text ) → tsquery
根据指定配置或默认配置对单词进行规范化，将文本转换为 tsquery。字符串中的所有标点符号都将被忽略（它不确定查询运算符）。结果查询匹配包含文本中所有非停用词的短语。
phraseto_tsquery('english', 'The Fat Rats') → 'fat' <-> 'rat'
phraseto_tsquery('english', 'The Cat and Rats') → 'cat' <2> 'rat'
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websearch_to_tsquery ( [ config regconfig, ] query text ) → tsquery
根据指定或默认配置对单词进行规范化，将文本转换为 tsquery。带引号的单词序列将转换为短语测试。单词 “or” 被理解为生成 OR 运算符，破折号生成 NOT 运算符；其他标点符号将被忽略。这近似于一些常见网络搜索工具的行为。
websearch_to_tsquery('english', '"fat rat" or cat dog') → 'fat' <-> 'rat' | 'cat' & 'dog'
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querytree ( tsquery ) → text
生成 tsquery 可索引部分的表示形式。如果结果为空或仅为 T，则表示非可索引查询。
querytree('foo & ! bar'::tsquery) → 'foo'
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setweight ( vector tsvector, weight "char" ) → tsvector
将指定的 weight 分配给 vector 的每个元素。
setweight('fat:2,4 cat:3 rat:5B'::tsvector, 'A') → 'cat':3A 'fat':2A,4A 'rat':5A
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setweight ( vector tsvector, weight "char", lexemes text[] ) → tsvector
将指定的 weight 分配给 vector 中列在 lexemes 中的元素。lexemes 中的字符串被视为原样词素，无需进一步处理。与 vector 中的任何词素不匹配的字符串将被忽略。
setweight('fat:2,4 cat:3 rat:5,6B'::tsvector, 'A', '{cat,rat}') → 'cat':3A 'fat':2,4 'rat':5A,6A
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strip ( tsvector ) → tsvector
从 tsvector 中移除位置和权重。
strip('fat:2,4 cat:3 rat:5A'::tsvector) → 'cat' 'fat' 'rat'
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to_tsquery ( [ config regconfig, ] query text ) → tsquery
根据指定的或默认配置对单词进行规范化，将文本转换为 tsquery。这些单词必须通过有效的 tsquery 运算符进行组合。
to_tsquery('english', 'The & Fat & Rats') → 'fat' & 'rat'
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to_tsvector ( [ config regconfig, ] document text ) → tsvector
根据指定的或默认配置对单词进行规范化，将文本转换为 tsvector。结果中包含位置信息。
to_tsvector('english', 'The Fat Rats') → 'fat':2 'rat':3
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to_tsvector ( [ config regconfig, ] document json ) → tsvector
to_tsvector ( [ config regconfig, ] document jsonb ) → tsvector
将 JSON 文档中的每个字符串值转换为 tsvector，根据指定的或默认配置对单词进行规范化。然后按文档顺序连接结果以生成输出。位置信息生成方式如下：每对字符串值之间存在一个停用词。（请注意，当输入为 jsonb 时，JSON 对象字段的““文档顺序””取决于实现；请注意示例中的差异。）
to_tsvector('english', '{"aa": "The Fat Rats", "b": "dog"}'::json) → 'dog':5 'fat':2 'rat':3
to_tsvector('english', '{"aa": "The Fat Rats", "b": "dog"}'::jsonb) → 'dog':1 'fat':4 'rat':5
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json_to_tsvector ( [ config regconfig, ] document json, filter jsonb ) → tsvector
jsonb_to_tsvector ( [ config regconfig, ] document jsonb, filter jsonb ) → tsvector
根据 filter 请求 JSON 文档中的每个项目，并将每个项目转换为 tsvector，根据指定或默认配置对单词进行规范化。然后按文档顺序连接结果以生成输出。位置信息生成方式如下：在每对选定项目之间存在一个停用词。（请注意，当输入为 jsonb 时，JSON 对象字段的“文档顺序”取决于实现。）filter 必须是一个 jsonb 数组，其中包含以下零个或多个关键字："string"（包含所有字符串值），"numeric"（包含所有数字值），"boolean"（包含所有布尔值），"key"（包含所有键）或 "all"（包含以上所有内容）。作为特殊情况，filter 还可以是这些关键字之一的简单 JSON 值。
json_to_tsvector('english', '{"a": "The Fat Rats", "b": 123}'::json, '["string", "numeric"]') → '123':5 'fat':2 'rat':3
json_to_tsvector('english', '{"cat": "The Fat Rats", "dog": 123}'::json, '"all"') → '123':9 'cat':1 'dog':7 'fat':4 'rat':5
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ts_delete ( vector tsvector, lexeme text ) → tsvector
从 vector 中删除给定 lexeme 的任何出现。将 lexeme 字符串视为一个词素，无需进一步处理。
ts_delete('fat:2,4 cat:3 rat:5A'::tsvector, 'fat') → 'cat':3 'rat':5A
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ts_delete ( vector tsvector, lexemes text[] ) → tsvector
从 vector 中删除 lexemes 中词素的任何出现。将 lexemes 中的字符串视为词素，无需进一步处理。不匹配 vector 中任何词素的字符串将被忽略。
ts_delete('fat:2,4 cat:3 rat:5A'::tsvector, ARRAY['fat','rat']) → 'cat':3
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ts_filter ( vector tsvector, weights "char"[] ) → tsvector
仅从 vector 中选择具有给定 weights 的元素。
ts_filter('fat:2,4 cat:3b,7c rat:5A'::tsvector, '{a,b}') → 'cat':3B 'rat':5A
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ts_headline ( [ config regconfig, ] document text, query tsquery [, options text ] ) → text
以缩略形式显示 document 中 query 的匹配项，document 必须是原始文本，而不是 tsvector。匹配查询之前，文档中的单词会根据指定或默认配置进行规范化。有关此函数的用法，请参阅 第 12.3.4 节，其中还介绍了可用的 options。
ts_headline('The fat cat ate the rat.', 'cat') → The fat <b>cat</b> ate the rat.
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ts_headline ( [ config regconfig, ] document json, query tsquery [, options text ] ) → text
ts_headline ( [ config regconfig, ] document jsonb, query tsquery [, options text ] ) → text
以缩略形式显示 JSON document 中字符串值中出现的 query 的匹配项。有关更多详细信息，请参阅 第 12.3.4 节。
ts_headline('{"cat":"raining cats and dogs"}'::jsonb, 'cat') → {"cat": "raining <b>cats</b> and dogs"}
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ts_rank ( [ weights real[], ] vector tsvector, query tsquery [, normalization integer ] ) → real
计算一个分数，显示 vector 与 query 的匹配程度。有关详细信息，请参阅 第 12.3.3 节。
ts_rank(to_tsvector('raining cats and dogs'), 'cat') → 0.06079271
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ts_rank_cd ( [ weights real[], ] vector tsvector, query tsquery [, normalization integer ] ) → real
计算一个分数，显示 vector 与 query 的匹配程度，使用覆盖密度算法。有关详细信息，请参阅 第 12.3.3 节。
ts_rank_cd(to_tsvector('raining cats and dogs'), 'cat') → 0.1
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ts_rewrite ( query tsquery, target tsquery, substitute tsquery ) → tsquery
在 query 中用 substitute 替换 target 的出现。有关详细信息，请参阅 第 12.4.2.1 节。
ts_rewrite('a & b'::tsquery, 'a'::tsquery, 'foo|bar'::tsquery) → 'b' & ( 'foo' | 'bar' )
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ts_rewrite ( query tsquery, select text ) → tsquery
根据通过执行 SELECT 命令获得的目标和替换，替换 query 的部分。有关详细信息，请参阅 第 12.4.2.1 节。
SELECT ts_rewrite('a & b'::tsquery, 'SELECT t,s FROM aliases') → 'b' & ( 'foo' | 'bar' )
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tsquery_phrase ( query1 tsquery, query2 tsquery ) → tsquery
构造一个短语查询，搜索 query1 和 query2 在连续词素（与 <-> 运算符相同）中的匹配项。
tsquery_phrase(to_tsquery('fat'), to_tsquery('cat')) → 'fat' <-> 'cat'
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tsquery_phrase ( query1 tsquery, query2 tsquery, distance integer ) → tsquery
构造一个短语查询，搜索 query1 和 query2 的匹配项，这些匹配项正好相隔 distance 个词素。
tsquery_phrase(to_tsquery('fat'), to_tsquery('cat'), 10) → 'fat' <10> 'cat'
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tsvector_to_array ( tsvector ) → text[]
将 tsvector 转换为词素数组。
tsvector_to_array('fat:2,4 cat:3 rat:5A'::tsvector) → {cat,fat,rat}
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unnest ( tsvector ) → setof record ( lexeme text, positions smallint[], weights text )
将 tsvector 扩展为一组行，每行一个词素。
select * from unnest('cat:3 fat:2,4 rat:5A'::tsvector) →
lexeme | positions | weights
--------+-----------+---------
cat | {3} | {D}
fat | {2,4} | {D,D}
rat | {5} | {A}
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