Xây dựng công cụ tìm kiếm bằng PostgreSQL

• PostgreSQL cung cấp các thành phần để tự xây dựng một công cụ tìm kiếm
• Các thành phần chính gồm kiểu dữ liệu tsvector và tsquery, toán tử khớp @@, các hàm xếp hạng kết quả khớp và kiểu chỉ mục GIN
• tsvector lưu trữ từ vựng đã được chuẩn hóa và vị trí của chúng trong văn bản gốc
• tsquery biểu diễn truy vấn đã được chuẩn hóa và có thể kết hợp nhiều thuật ngữ bằng các toán tử logic
• Kiểu chỉ mục GIN được dùng để truy vấn tsvector hiệu quả
• ts_rank và ts_rank_cd là các hàm xếp hạng có xét đến tần suất thuật ngữ và độ gần nhau
• Có thể tùy biến kết quả tìm kiếm theo các tiêu chí cụ thể bằng cách điều chỉnh độ liên quan
• Có thể thêm các hệ số tăng cường cho số, ngày tháng và giá trị chính xác vào điểm xếp hạng
• Có thể gán trọng số cho các cột để ưu tiên một số thuật ngữ nhất định trong kết quả tìm kiếm
• Dùng setweight cho cột tiêu đề sẽ cải thiện thứ hạng của các tiêu đề phim có chứa từ "jedi"
• PostgreSQL không trực tiếp hỗ trợ tìm kiếm mờ hoặc chấp nhận lỗi gõ, nhưng có thể triển khai bằng độ tương tự hoặc khoảng cách Levenshtein
• Tìm kiếm theo facet, giúp người dùng thu hẹp phạm vi tìm kiếm, có thể được triển khai trong PostgreSQL bằng cách định nghĩa danh mục hoặc dùng thuật toán
• Bài viết kết lại bằng việc đề cập rằng phần 2 sẽ đi sâu so sánh chi tiết với Elasticsearch

[GN⁺]

Ý kiến Hacker News

• Mong chờ phần 2 so sánh PostgreSQL và Elasticsearch
• Tôi đã đánh giá thấp công sức cần thiết để đồng bộ PostgreSQL và Elasticsearch cho CRUD và tìm kiếm.
• Công cụ tìm kiếm cần tốc độ truy vấn nhanh. Đây không chỉ là điều quan trọng trên lý thuyết.
• Với các thuật toán CS cơ bản và việc tận dụng phần cứng, có thể dễ dàng tạo ra cơ sở dữ liệu và công cụ tìm kiếm cơ bản.
• Tính chủ quan của tìm kiếm là thách thức lớn nhất.
• Postgres có thể kết hợp với pgvector để tìm nội dung liên quan thông qua embedding.
• Tìm kiếm bên trong Postgres gây tải CPU lớn, và cập nhật giao dịch nên được ưu tiên.
• Các cụm ES và Solr chạy với mức sử dụng CPU cao trong quá trình lập chỉ mục lại.
• Các extension của PG cho tìm kiếm, recursive join và vector rất thú vị và đơn giản cho các side project.
• SQLite cũng cung cấp các tính năng lập chỉ mục nâng cao và stemming.
• Bài viết trừu tượng hóa business logic vào cơ sở dữ liệu, nhưng không đề cập đến các trade-off.
• Tôi đang cân nhắc chạy một công cụ tìm kiếm tùy chỉnh cho các trang đã được đánh dấu.
• Tôi tò mò không biết nên chọn Postgres/Elasticsearch hay một giải pháp thương mại.
• Từ "nâng cao" được xem là một chỉ dấu tích cực.