F.30. pg_trgm

Un trigramme est un groupe de trois caractères consécutifs pris dans une chaîne. Nous pouvons mesurer la similarité de deux chaînes en comptant le nombre de trigrammes qu'elles partagent. Cette idée simple est très efficace pour mesurer la similarité des mots dans la plupart des langues.

Les fonctions fournies par le module pg_trgm sont affichées dans Tableau F.24, « Fonctions de pg_trgm » alors que les opérateurs sont indiqués dans Tableau F.25, « Opérateurs de pg_trgm ».

Le module pg_trgm fournit des classes d'opérateurs pour les index GiST et GIN qui vous permettent de créer un index sur une colonne de type text dans le but d'accélérer les recherches de similarité. Ces types d'index supportent les opérateurs de similarité décrits ci-dessus et supportent de plus les recherches basées sur des trigrammes pour les requêtes LIKE et ILIKE. (Ces index ne supportent pas les opérateurs d'égalité ou de comparaison simple, donc vous pouvez aussi avoir besoin d'un index B-tree).

Exemple :

CREATE TABLE test_trgm (t text);
CREATE INDEX trgm_idx ON test_trgm USING gist (t gist_trgm_ops);
  

ou

CREATE INDEX trgm_idx ON test_trgm USING gin (t gin_trgm_ops);
  

À ce point, vous aurez un index sur la colonne t que vous pouvez utiliser pour une recherche de similarité. Une requête typique est :

SELECT t, similarity(t, 'word') AS sml
  FROM test_trgm
  WHERE t % 'word'
  ORDER BY sml DESC, t;
  

Ceci renverra toutes les valeurs dans la colonne texte qui sont suffisamment similaire à word, triées de la meilleure correspondance à la pire. L'index sera utilisé pour accélérer l'opération même sur un grand ensemble de données.

Une variante de la requête ci-dessus est

SELECT t, t <-> 'word' AS dist
  FROM test_trgm
  ORDER BY dist LIMIT 10;

Ceci peut être implémenté assez efficacement par des index GiST, mais pas par des index GIN. Cela battra généralement la première formulation quand seulement un petit nombre de correspondances proches est demandé.

À partir de PostgreSQL™ 9.1, ces types d'index supportent aussi les recherches d'index pour LIKE et ILIKE, par exemple

SELECT * FROM test_trgm WHERE t LIKE '%foo%bar';

La recherche par index fonctionne par extraction des trigrammes à partir de la chaîne recherchée puis en les recherchant dans l'index. Plus le nombre de trigrammes dans la recherche est important, plus efficace sera la recherche. Contrairement à des recherches basées sur les B-tree, la chaîne de recherche ne doit pas avoir un signe de pourcentage sur le côté gauche.

Le choix d'un indexage GiST ou GIN dépend des caractéristiques relatives de performance qui sont discutées ailleurs. Comme règle de base, un index GIN est plus rapide pour la recherche qu'un index GiST mais plus lent pour la construction et la mise à jour ; donc GIN est préférable pour des données statiques et GiST pour des données souvent mises à jour.

La correspondance de trigramme est un outil très utile lorsqu'il est utilisé en conjonction avec un index plein texte. En particulier, il peut aider à la reconnaissance des mots mal orthographiés (ou tout simplement mal saisis), mots pour lesquels le mécanisme de recherche plein texte ne pourra pas faire une reconnaissance.

La première étape est la génération d'une table auxiliaire contenant tous les mots uniques dans les documents :

CREATE TABLE words AS SELECT word FROM
        ts_stat('SELECT to_tsvector(''simple'', bodytext) FROM documents');
  

où documents est une table qui a un champ texte bodytext où nous voulons faire nos recherches. La raison de l'utilisation de la configuration simple avec la fonction to_tsvector, au lieu d'une configuration spécifique à la langue, est que nous voulons une liste des mots originaux.

Ensuite, nous créons un index trigramme sur la colonne word :

CREATE INDEX words_idx ON words USING gin(word gin_trgm_ops);
  

Maintenant, une requête SELECT similaire à l'exemple précédent peut être utilisée pour suggérer des mots dans les termes de la recherche de l'utilisateur. Un test utile supplémentaire vient à demander que les mots sélectionnés soient aussi d'une longueur similaire au mot mal orthographié.

Site de développement de GiST

Site de développement de TSearch2

Oleg Bartunov <oleg@sai.msu.su>, Moscou, Université de Moscou, Russie

Teodor Sigaev <teodor@sigaev.ru>, Moscou, Delta-Soft Ltd., Russie

Documentation : Christopher Kings-Lynne

Ce module est sponsorisé par Delta-Soft Ltd., Moscou, Russie.