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SQL Academy · Lección

Introducción a la búsqueda de texto completo (tsvector, to_tsquery)

Indexe documentos con tsvector, ejecute consultas en lenguaje natural con to_tsquery y clasifique los resultados con ts_rank.

Introducción a la búsqueda de texto completo (tsvector, to_tsquery) es una lección gratuita de SQL Academy en CoddyKit. Esta es la lección 4 de 4. Puedes leer la lección completa abajo gratuitamente — luego la practicas en el navegador con un editor de código integrado y un tutor de IA 24/7. Forma parte de la ruta de aprendizaje de SQL Academy, y tu progreso se sincroniza en la web y la app de CoddyKit. El curso de SQL Academy incluye 4 lecciones en total.

¿Por qué usar búsqueda de texto completo?

LIKE/ILIKE encuentra subcadenas. La búsqueda de texto completo (FTS) entiende las palabras: derivación lingüística, palabras vacías, reglas del idioma y relevancia ordenada. Está integrada en PostgreSQL; no necesita ninguna extensión.

Dos tipos fundamentales

FTS se basa en dos tipos:

  • tsvector — un documento analizado: lexemas y posiciones
  • tsquery — una consulta analizada: lexemas y operadores booleanos

Puede compararlos con el operador @@.

Analizar un documento

Convierta texto sin procesar en un tsvector:

SELECT to_tsvector('english', 'The quick brown foxes jump over the lazy dogs');
-- 'brown':3 'dog':9 'fox':4 'jump':5 'lazi':8 'quick':2
-- Stop words ('the', 'over') dropped; words stemmed (foxes → fox)

Analizar una consulta

Y la entrada de búsqueda:

SELECT to_tsquery('english', 'foxes & dogs');
-- 'fox' & 'dog'

Comparar

Use @@ para comprobarlo:

SELECT to_tsvector('english', 'The lazy fox')
        @@ to_tsquery('english', 'fox');    -- TRUE

Indexar una tabla de documentos

Añada una columna tsvector y un índice GIN para acelerar las consultas:

CREATE TABLE articles (
  id BIGSERIAL PRIMARY KEY,
  title TEXT NOT NULL,
  body  TEXT NOT NULL
);

-- Either keep a generated tsvector column:
ALTER TABLE articles
  ADD COLUMN search_doc tsvector
    GENERATED ALWAYS AS (
      to_tsvector('english',
        coalesce(title,'') || ' ' || coalesce(body,'')
      )
    ) STORED;

CREATE INDEX articles_search_idx ON articles USING GIN (search_doc);

Buscar

Con el índice, las consultas son rápidas:

SELECT id, title
FROM articles
WHERE search_doc @@ to_tsquery('english', 'postgres & json')
ORDER BY id DESC;

Operadores booleanos en las consultas

tsquery admite & (AND), | (OR), ! (NOT) y agrupaciones:

to_tsquery('english', '(cat | dog) & !rabbit');

Búsqueda de frases

Use <-> para buscar palabras adyacentes:

to_tsquery('english', 'postgres <-> performance');
-- finds 'postgres performance', not 'postgres is great for performance'

Consultas web sencillas: websearch_to_tsquery

Acepte consultas con el estilo de Google:

SELECT websearch_to_tsquery('english', 'postgres "json indexing" -mongo');

Ordenar los resultados por relevancia

Calcule la relevancia con ts_rank o ts_rank_cd:

SELECT id, title,
       ts_rank(search_doc, query) AS rank
FROM articles, to_tsquery('english', 'postgres & json') AS query
WHERE search_doc @@ query
ORDER BY rank DESC
LIMIT 20;

Resaltar coincidencias

Muestre fragmentos coincidentes:

SELECT ts_headline('english', body,
  to_tsquery('english', 'postgres & json'),
  'StartSel=<mark>,StopSel=</mark>')
FROM articles
WHERE search_doc @@ to_tsquery('english', 'postgres & json');

Repaso

FTS está integrado en PostgreSQL.

  • tsvector + tsquery + @@
  • Índice GIN para obtener velocidad
  • websearch_to_tsquery para la entrada humana
  • ts_rank para ordenar por relevancia

Comprobación rápida

¿Qué operador compara un tsvector con un tsquery?

Preguntas frecuentes

¿La lección «Introducción a la búsqueda de texto completo (tsvector, to_tsquery)» es gratis?

Sí — el texto completo de «Introducción a la búsqueda de texto completo (tsvector, to_tsquery)» es gratis para leer aquí en la web. Para practicarla de forma interactiva (editor de código integrado y tutor de IA 24/7) y desbloquear el resto del curso de SQL Academy, actualiza a CoddyKit PRO. El curso de SQL Academy incluye 4 lecciones en total.

¿Qué aprenderé en «Introducción a la búsqueda de texto completo (tsvector, to_tsquery)»?

Indexe documentos con tsvector, ejecute consultas en lenguaje natural con to_tsquery y clasifique los resultados con ts_rank. Practicas SQL Academy con código real que ejecutas directamente en el navegador, y un tutor de IA 24/7 responde tus preguntas mientras trabajas en la lección.

¿Necesito experiencia previa para empezar SQL Academy?

No se requiere experiencia previa. SQL Academy en CoddyKit está estructurado para principiantes hasta estudiantes avanzados, así que puedes empezar aquí o desde el inicio y avanzar a tu ritmo. Esta es la lección 4 de 4.

¿Cuánto tiempo toma la lección «Introducción a la búsqueda de texto completo (tsvector, to_tsquery)»?

La mayoría de las lecciones de CoddyKit toman alrededor de 5–10 minutos. Cada una es compacta e interactiva, así que avanzas constantemente y retomas exactamente por donde dejaste en la web y la app.

¿Puedo escribir y ejecutar código en esta lección de SQL Academy?

Sí. Cada lección de SQL Academy incluye un editor de código integrado, así que escribes y ejecutas código real directamente en tu navegador y obtienes retroalimentación instantánea de IA — sin configuración local necesaria.

Todas las lecciones de este curso

  1. Concatenación: || y CONCAT
  2. UPPER, LOWER, SUBSTRING y REPLACE
  3. TRIM, LPAD y RPAD
  4. Introducción a la búsqueda de texto completo (tsvector, to_tsquery)
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