Lateral 是一家内容推荐服务提供商，其模拟程序使用 PostgreSQL 存储文档。每个文档包含一个 text 列和一个存储标题、日期和 URL 等元数据的 JSON 列。他们希望为模拟程序创建快速搜索功能，搜索文档全文和标题，生成推荐内容。近日，Lateral 首席技术官 Max撰文介绍了他们的做法。
为了实现这一目标，可以选择开源解决方案 Apache Solr 或 Elasticsearch ，也可以选择托管解决方案 Elastic 或 Algolia ，但出于以下考虑，他们选择了 PostgreSQL 的全文搜索功能：
- 不需要额外安装软件或库
- 可以重用他们在应用程序中使用的数据库接口
- 不需要配置额外的服务器
- 不增加成本
- 数据可以存储在可控的地方
- 不需要在不同的数据源之间同步数据
虽然 PostgreSQL 搜索的精度和大规模查询速度存在缺陷，但 Max 认为，它可以满足他们的应用场景。以下是他们的做法：
- 创建一个列 tsv，存储 tsvector 值；
- 在新建的列上创建索引，并用下面的语句填充列：
复制代码
UPDATE data_rows SET tsv =setweight(to_tsvector(coalesce(meta->>'title','')), 'A') ||setweight(to_tsvector(coalesce(text,'')), 'D');
此处需要注意，JSON 列的权重为 A，text 列的权重为 D；
3. 创建 tsv 列更新函数；
4. 在表上创建触发器，当更新和新增行时，执行 tsv 列更新函数。
当一切就绪后，替换下面代码中的“你的查询”并执行：
复制代码
SELECT id, meta->>'title' as title, meta FROM ( SELECT id, meta, tsv FROM data_rows, plainto_tsquery('你的查询') AS q WHERE (tsv @@ q) ) AS t1 ORDER BY ts_rank_cd(t1.tsv, plainto_tsquery('你的查询')) DESC LIMIT 5;
经测试，该查询大约 50 毫秒即可完成。如果返回文档全文，则会增加大约 350 毫秒，这更多的可能是受网络负载影响。如果只返回文档中的 200 个字符，则仅仅增加大约 100 毫秒。
感谢崔康对本文的审校。
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