PostgreSQL全文检索利器:pg_bigm模块详解
2025-06-29 08:29:50作者:谭伦延
什么是pg_bigm
pg_bigm是PostgreSQL数据库的一个全文检索扩展模块,它采用2-gram(二元语法)分词技术为数据库提供高效的文本搜索能力。与PostgreSQL内置的pg_trgm(三元语法)模块相比,pg_bigm在处理亚洲语言(特别是日语和中文)时表现更优,且在短关键词搜索场景下性能更佳。
核心特性与技术原理
2-gram分词技术
pg_bigm的核心是2-gram分词算法,其工作原理如下:
- 对文本进行预处理,在开头和结尾添加空格
- 将文本按2个字符为单位进行切分
- 例如"数据库"会被切分为:" 数"、"数据"、"据库"、"库 "
这种分词方式特别适合处理没有明显分隔符的亚洲语言文本,相比基于空格的西方语言分词方法,2-gram能更准确地捕捉亚洲语言的语义特征。
与pg_trgm的对比
| 特性 | pg_trgm (3-gram) | pg_bigm (2-gram) |
|---|---|---|
| 分词方式 | 三元语法 | 二元语法 |
| 支持的索引类型 | GIN/GiST | 仅GIN |
| 支持的操作符 | LIKE/ILIKE/~/~* | 仅LIKE |
| 亚洲语言支持 | 有限支持 | 完整支持 |
| 短关键词搜索性能 | 较差 | 优秀 |
| 相似度搜索 | 支持 | 支持(1.1+) |
| 最大索引列大小 | ~228MB | ~102MB |
安装与配置指南
环境要求
pg_bigm支持以下环境:
- 操作系统:Linux、Mac OS X
- PostgreSQL版本:9.1及以上
安装步骤
-
编译安装PostgreSQL(如已安装可跳过)
tar zxf postgresql-X.Y.Z.tar.gz cd postgresql-X.Y.Z ./configure --prefix=/opt/pgsql-X.Y.Z make sudo make install -
安装pg_bigm模块
tar zxf pg_bigm-x.y-YYYYMMDD.tar.gz cd pg_bigm-x.y-YYYYMMDD make USE_PGXS=1 PG_CONFIG=/opt/pgsql-X.Y.Z/bin/pg_config sudo make USE_PGXS=1 PG_CONFIG=/opt/pgsql-X.Y.Z/bin/pg_config install -
数据库配置
- 修改postgresql.conf:
shared_preload_libraries = 'pg_bigm' - 对于PostgreSQL 9.1还需添加:
custom_variable_classes = 'pg_bigm'
- 修改postgresql.conf:
-
创建扩展
CREATE EXTENSION pg_bigm;
实际应用示例
全文检索实现
-
创建测试表并插入数据
CREATE TABLE products (name text, description text); INSERT INTO products VALUES ('智能手机', '高性能智能手机,配备最新处理器'), ('笔记本电脑', '轻薄笔记本电脑,超长续航'); -
创建GIN索引
CREATE INDEX products_idx ON products USING gin (description gin_bigm_ops); -
执行全文检索
SELECT * FROM products WHERE description LIKE '%笔记本%';
相似度搜索
pg_bigm提供了相似度搜索功能,可用于模糊匹配:
-- 设置相似度阈值
SET pg_bigm.similarity_limit TO 0.3;
-- 执行相似度搜索
SELECT name FROM products WHERE name =% '智能';
核心函数解析
likequery函数
将普通搜索字符串转换为LIKE操作符可识别的模式:
SELECT likequery('数据库性能');
-- 返回:%数据库性能%
show_bigm函数
显示字符串的2-gram分词结果:
SELECT show_bigm('全文检索');
-- 返回:{" 全","全文","文检","检索","索 "}
bigm_similarity函数
计算两个字符串的相似度(0-1):
SELECT bigm_similarity('数据库', '数据仓库');
-- 返回:0.4
性能调优参数
-
pg_bigm.enable_recheck
- 控制是否执行结果复核
- 生产环境应保持开启(默认on)
-
pg_bigm.gin_key_limit
- 限制用于索引搜索的2-gram数量
- 默认0(使用全部),可优化长文本搜索性能
-
pg_bigm.similarity_limit
- 设置相似度搜索的阈值(0-1)
- 默认0.3,值越大匹配越严格
注意事项
-
索引列大小限制
- 最大支持约102MB的列建立索引
- 超出限制会导致内存错误
-
与pg_trgm共存
- 1.1+版本可共存,1.0版本不可共存
-
大小写敏感
- 与pg_trgm不同,bigm_similarity区分大小写
适用场景推荐
pg_bigm特别适合以下应用场景:
- 亚洲语言(中日韩)的全文检索
- 短关键词搜索(1-2个字符)
- 需要高精度匹配的文本搜索
- 模糊搜索和相似度匹配需求
对于需要处理更大文本(>102MB)或需要GiST索引的场景,可考虑结合使用pg_trgm模块。
通过合理配置和使用pg_bigm,可以显著提升PostgreSQL在亚洲语言环境下的文本搜索体验和性能表现。
登录后查看全文
热门项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
26
9
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
420
3.22 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
230
261
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
689
330
暂无简介
Dart
685
160
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
266
326
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
65
19
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.22 K
666
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
136
869