~ubuntu-branches/ubuntu/karmic/postgresql-8.4/karmic-security

     useful to identify various classes of tokens, e.g. numbers, words,

    sophisticated parsing, e.g. parse based on more than just white space.

    therefore it requires C programming ability to develop new ones, and

    It is possible to do full text search with no index.  A simple query

WHERE to_tsvector(title || body) @@ to_tsquery('create & table')

ORDER BY last_mod_date DESC LIMIT 10;

    For clarity we omitted the <function>coalesce</function> function

    which would be needed to search rows that contain <literal>NULL</literal>

    queries that are to use the index must be phrased to match, e.g.

CREATE INDEX pgweb_idx ON pgweb USING gin(to_tsvector('english', title || body));

     to_tsvector('english', coalesce(title,'') || coalesce(body,''));

ORDER BY last_mod_date DESC LIMIT 10;

    e.g. document modification time.  The built-in ranking functions are only

        ts_rank_cd(<optional> <replaceable class="PARAMETER">weights</replaceable> <type>float4[]</>, </optional> <replaceable class="PARAMETER">vector</replaceable> <type>tsvector</>, <replaceable class="PARAMETER">query</replaceable> <type>tsquery</> <optional>, <replaceable class="PARAMETER">normalization</replaceable> <type>integer</> </optional>) returns <type>float4</>

    document, like the title or an initial abstract, so that they can be

    treated as more or less important than words in the document body.

    it is reasonable to take into account document size, e.g. a hundred-word

ORDER BY rank DESC LIMIT 10;

ORDER BY rank DESC LIMIT 10;

    practical queries often result in large numbers of matches.

    with a query, and returns an excerpt from

       <literal>StartSel</>, <literal>StopSel</literal>: the strings with which

       query words appearing in the document should be delimited to distinguish

       them from other excerpted words.

       value of three eliminates the English articles.

      </para>

     </listitem>

     <listitem>

      <para>

       <literal>MaxFragments</literal>: maximum number of text excerpts 

       or fragments that matches the query words. It also triggers a 

       different headline generation function than the default one. This

       function finds text fragments with as many query words as possible and 

       stretches  those fragments around the query words. As a result 

       query words are close to the middle of each fragment and have words on 

       each side. Each fragment will be of at  most MaxWords and will not 

       have words of size less than or equal to ShortWord at the start or 

       end of a  fragment. If all query words are not found in the document, 

       then  a single fragment of MinWords will be displayed.

      </para>

     </listitem>

     <listitem>

      <para>

       <literal>FragmentDelimiter</literal>: When more than one fragments are 

       displayed, then the fragments will be separated by this delimiter. This 

       option is effective only if MaxFragments is greater than 1 and there are

       more than one fragments to be diplayed. This option has no effect on the

       default headline generation function.

       <literal>true</literal> the whole document will be highlighted.

StartSel=&lt;b&gt;, StopSel=&lt;/b&gt;, MaxFragments=0, FragmentDelimiter=" ... ", MaxWords=35, MinWords=15, ShortWord=3, HighlightAll=FALSE

SELECT ts_headline('english', 'The most common type of search

query.', to_tsquery('query &amp; similarity'));

 given &lt;b&gt;query&lt;/b&gt; terms

SELECT ts_headline('english', 'The most common type of search

 given &lt;query&gt; terms

      ORDER BY rank DESC LIMIT 10) AS foo;

       This function returns a copy of the input vector in which every

     subquery, and replace each occurrence with another

UPDATE aliases SET s = to_tsquery('supernovae|sn &amp; !nebulae') WHERE t = to_tsquery('supernovae');

     checks every rule for a possible hit. To filter out obvious non-candidate

    A limitation of the built-in triggers is that they treat all the

    example, to weight title differently from body &mdash; it is necessary

    ts_stat(<replaceable class="PARAMETER">sqlquery</replaceable> <type>text</>, <optional> <replaceable class="PARAMETER">weights</replaceable> <type>text</>, </optional> OUT <replaceable class="PARAMETER">word</replaceable> <type>text</>, OUT <replaceable class="PARAMETER">ndoc</replaceable> <type>integer</>, OUT <replaceable class="PARAMETER">nentry</replaceable> <type>integer</>) returns <type>setof record</>

    <replaceable>sqlquery</replaceable> is a text value containing a SQL

    should always be treated alike.

   discarded and not indexed or searched for.

    ALTER MAPPING FOR asciiword WITH my_synonym, english_stem;

    ALTER MAPPING FOR asciiword, asciihword, hword_asciipart WITH thesaurus_simple;

    ALTER MAPPING FOR asciiword, asciihword, hword_asciipart WITH thesaurus_astro, english_stem;

    conjugations of the search term <literal>bank</literal>, e.g.

    Ispell dictionaries support splitting compound words.

    This is a nice feature and

    <productname>PostgreSQL</productname> supports it.

    The <application>Snowball</> dictionary template is based on the project

    of Martin Porter, inventor of the popular Porter's stemming algorithm

    <literal>pg</literal>, starting from a duplicate of the built-in

   complicated enough to be confusing or undesirable.  The functions described

   You can reduce the volume of output by explicitly specifying which columns

   ts_parse(<replaceable class="PARAMETER">parser_name</replaceable> <type>text</>, <replaceable class="PARAMETER">document</replaceable> <type>text</>, OUT <replaceable class="PARAMETER">tokid</> <type>integer</>, OUT <replaceable class="PARAMETER">token</> <type>text</>) returns <type>setof record</>

   ts_parse(<replaceable class="PARAMETER">parser_oid</replaceable> <type>oid</>, <replaceable class="PARAMETER">document</replaceable> <type>text</>, OUT <replaceable class="PARAMETER">tokid</> <type>integer</>, OUT <replaceable class="PARAMETER">token</> <type>text</>) returns <type>setof record</>

   ts_token_type(<replaceable class="PARAMETER">parser_name</> <type>text</>, OUT <replaceable class="PARAMETER">tokid</> <type>integer</>, OUT <replaceable class="PARAMETER">alias</> <type>text</>, OUT <replaceable class="PARAMETER">description</> <type>text</>) returns <type>setof record</>

   ts_token_type(<replaceable class="PARAMETER">parser_oid</> <type>oid</>, OUT <replaceable class="PARAMETER">tokid</> <type>integer</>, OUT <replaceable class="PARAMETER">alias</> <type>text</>, OUT <replaceable class="PARAMETER">description</> <type>text</>) returns <type>setof record</>

   There are two kinds of indexes that can be used to speed up full text

   cases where a column is searched on a regular basis, an index will

   usually be desirable.

   so it is important to understand which to use.

   index by a fixed-length signature. The signature is generated by hashing

   Lossiness causes performance degradation due to useless fetches of table

   The optional parameter <literal>PATTERN</literal> should be the name of

     earlier in this chapter.  There is not currently any automated