7.13.1. クエリー構文#
クエリー構文は一般的なWebの検索フォームで検索条件を指定するための構文です。Googleの検索フォームで使われている構文に似ています。例えば、 word1 word2 は word1 と word2 の両方の単語を含んだレコードを検索するという意味です。 word1 OR word2 は word1 または word2 のどちらかの単語を含んだレコードを検索します。
クエリー構文は 条件式 、 結合式 、 代入式 で構成されます。通常 代入式 は無視できます。なぜなら select の query オプションは 代入式 を無効にしているからです。 query_flags オプションに ALLOW_UPDATE を指定すると有効にできます。
条件式 specifies an condition. 結合式 consists of one or more 条件式, 結合式 or 代入式. 代入式 can assigns a value to a column.
7.13.1.1. サンプルデータ#
Here are a schema definition and sample data to show usage.
実行例:
table_create Entries TABLE_PAT_KEY ShortText
# [[0,1337566253.89858,0.000355720520019531],true]
column_create Entries content COLUMN_SCALAR Text
# [[0,1337566253.89858,0.000355720520019531],true]
column_create Entries n_likes COLUMN_SCALAR UInt32
# [[0,1337566253.89858,0.000355720520019531],true]
table_create Terms TABLE_PAT_KEY ShortText --default_tokenizer TokenBigram --normalizer NormalizerAuto
# [[0,1337566253.89858,0.000355720520019531],true]
column_create Terms entries_key_index COLUMN_INDEX|WITH_POSITION Entries _key
# [[0,1337566253.89858,0.000355720520019531],true]
column_create Terms entries_content_index COLUMN_INDEX|WITH_POSITION Entries content
# [[0,1337566253.89858,0.000355720520019531],true]
load --table Entries
[
{"_key": "The first post!",
"content": "Welcome! This is my first post!",
"n_likes": 5},
{"_key": "Groonga",
"content": "I started to use Groonga. It's very fast!",
"n_likes": 10},
{"_key": "Mroonga",
"content": "I also started to use Mroonga. It's also very fast! Really fast!",
"n_likes": 15},
{"_key": "Good-bye Senna",
"content": "I migrated all Senna system!",
"n_likes": 3},
{"_key": "Good-bye Tritonn",
"content": "I also migrated all Tritonn system!",
"n_likes": 3}
]
# [[0,1337566253.89858,0.000355720520019531],5]
ブログエントリ用の Entries テーブルがあります。各エントリはタイトルと内容と「いいね！」数を持っています。タイトルは Entries のキーとします。内容は Entries.content カラムの値とします。「いいね！」数は Entries.n_likes カラムの値とします。
Entries._key カラムと Entries.content カラムには TokenBigram トークナイザーを使ったインデックスを作成します。そのため、 Entries._key と Entries.content は両方とも全文検索できます。
これで例を示すためのスキーマとデータの準備ができました。
7.13.1.2. エスケープ#
クエリー構文には特別な文字があります。特別な文字それ自体を使うためには文字の前に \ をつけてエスケープしなければいけません。例えば、 " は特別な文字です。これは \" というようにエスケープします。
以下が特別な文字のリストです:
[space]（[backslash][space]とエスケープする。）（[space]をASCIIで言えば0x20の空白文字に置き換えて、[backslash]を\\に置き換えてください。）"（\"とエスケープする。）(（\(とエスケープする。）)（\)とエスケープする。）\（\\とエスケープする。）
\ （バックスラッシュ）以外はエスケープする代わりにクォートすることもできます。クォート中でバックスラッシュをエスケープするときは \\ というようにバックスラッシュを使います。
クォート構文は "..." です。 "..." クォート構文中では " を \" にエスケープする必要があります。例えば、 You say "Hello Alice!" は "You say \"Hello Alice!\"" とクォートします。
なお、 '...' はクエリー構文では使えません。
注釈
注意しなければならない大事な点があります。\ (バックスラッシュ)はコマンドラインシェルが解釈します。それゆえ例えば ( それ自体を検索したいならシェルでは二重にエスケープ (\\() しなければなりません。コマンドラインシェルは \\( を \( と解釈してからGroongaに渡します。Groongaは \( を ( とみなし、( 自体をデータベースから検索します。もし意図した検索がGroongaで行えないなら、特別な文字を正しくエスケープしているか確認します。
7.13.1.3. 条件式#
以下は利用可能な条件式の一覧です。
7.13.1.3.1. 全文検索条件#
構文は keyword です。
全文検索条件 はデフォルトのマッチカラムに対して全文検索するという条件を指定します。マッチカラムとは全文検索対象のカラムのことです。
全文検索に使うデフォルトのマッチカラムを指定する必要があります。マッチカラムは select の --match_columns オプションで指定します。デフォルトのマッチカラムを指定していない場合、この条件式は失敗します。
この条件式は keyword で全文検索をします。 keyword には空白を含めることはできません。 search keyword というように空白を含んでいる場合は、 search と keyword という2つの全文検索条件を指定したことになります。もし、キーワードに空白を含めたい場合は以下で説明する フレーズ検索条件 を使ってください。
以下は簡単な使用例です。
実行例:
select Entries --match_columns content --query fast
# [
# [
# 0,
# 1337566253.89858,
# 0.000355720520019531
# ],
# [
# [
# [
# 2
# ],
# [
# [
# "_id",
# "UInt32"
# ],
# [
# "_key",
# "ShortText"
# ],
# [
# "content",
# "Text"
# ],
# [
# "n_likes",
# "UInt32"
# ]
# ],
# [
# 2,
# "Groonga",
# "I started to use Groonga. It's very fast!",
# 10
# ],
# [
# 3,
# "Mroonga",
# "I also started to use Mroonga. It's also very fast! Really fast!",
# 15
# ]
# ]
# ]
# ]
この式は content カラムの値に fast という単語を含んでいるレコードにマッチします。
content カラムはデフォルトのマッチカラムです。
7.13.1.3.2. フレーズ検索条件#
構文は "search keyword" です。
フレーズ検索条件 はデフォルトのマッチカラムに対してフレーズ検索するという条件を指定します。
全文検索に使うデフォルトのマッチカラムを指定する必要があります。マッチカラムは select の --match_columns オプションで指定します。デフォルトのマッチカラムを指定していない場合、この条件式は失敗します。
この条件式は search keyword でフレーズ検索をします。フレーズ検索は search と keyword がこの順番で隣接して含まれているレコードにマッチします。つまり、 Put a search keyword in the form にはマッチしますが、 Search by the keyword や There is a keyword. Search by it! にはマッチしません。
以下は簡単な使用例です。
実行例:
select Entries --match_columns content --query '"I started"'
# [
# [
# 0,
# 1337566253.89858,
# 0.000355720520019531
# ],
# [
# [
# [
# 1
# ],
# [
# [
# "_id",
# "UInt32"
# ],
# [
# "_key",
# "ShortText"
# ],
# [
# "content",
# "Text"
# ],
# [
# "n_likes",
# "UInt32"
# ]
# ],
# [
# 2,
# "Groonga",
# "I started to use Groonga. It's very fast!",
# 10
# ]
# ]
# ]
# ]
この式は content カラムの値に I started というフレーズを含んでいるレコードにマッチします。 I also started にはマッチしません。これは I と started が隣接していないからです。
content カラムはデフォルトのマッチカラムです。
7.13.1.3.3. 全文検索条件（マッチカラム指定あり）#
構文は column:@keyword です。
これは 全文検索条件 と似ていますが、デフォルトのマッチカラムは必要ありません。全文検索用のマッチカラムは select の --match_columns オプションではなく column: で指定します。
この条件式は異なったカラムに対して複数の全文検索をしたい場合に便利です。 --match_columns オプションで指定するデフォルトのマッチカラムは複数回指定することができません。2つめのマッチカラムを指定するためにはこの条件式を使う必要があります。
全文検索条件 と 全文検索条件（マッチカラム指定あり） の違いは高度なマッチカラムをサポートしているかどうかです。 全文検索条件 は高度なマッチカラムをサポートしていますが、 全文検索条件（マッチカラム指定あり） はサポートしていません。高度なマッチカラムには以下の機能があります:
重みをサポートしている。
複数のカラムを指定できる。
マッチカラムとしてインデックスカラムを使える。
これらについては select の --match_columns オプションを参照してください。
以下は簡単な使用例です。
実行例:
select Entries --query content:@fast
# [
# [
# 0,
# 1337566253.89858,
# 0.000355720520019531
# ],
# [
# [
# [
# 2
# ],
# [
# [
# "_id",
# "UInt32"
# ],
# [
# "_key",
# "ShortText"
# ],
# [
# "content",
# "Text"
# ],
# [
# "n_likes",
# "UInt32"
# ]
# ],
# [
# 2,
# "Groonga",
# "I started to use Groonga. It's very fast!",
# 10
# ],
# [
# 3,
# "Mroonga",
# "I also started to use Mroonga. It's also very fast! Really fast!",
# 15
# ]
# ]
# ]
# ]
この式は content カラムの値に fast という単語を含んでいるレコードにマッチします。
7.13.1.3.4. フレーズ検索条件（マッチカラム指定あり）#
構文は column:@"search keyword" です。
これは フレーズ検索条件 に似ていますが、デフォルトのマッチカラムは必要ありません。フレーズ検索用のマッチカラムは select の --match_columns オプションではなく column: で指定します。
フレーズ検索条件 と フレーズ検索条件（マッチカラム指定あり） は 全文検索条件 と 全文検索条件（マッチカラム指定あり） の関係と似ています。 フレーズ検索条件 は高度なマッチカラムをサポートしていますが、 フレーズ検索条件（マッチカラム指定あり） はサポートしていません。高度なマッチカラムについては 全文検索条件（マッチカラム指定あり） を参照してください。
以下は簡単な使用例です。
実行例:
select Entries --query 'content:@"I started"'
# [
# [
# 0,
# 1337566253.89858,
# 0.000355720520019531
# ],
# [
# [
# [
# 1
# ],
# [
# [
# "_id",
# "UInt32"
# ],
# [
# "_key",
# "ShortText"
# ],
# [
# "content",
# "Text"
# ],
# [
# "n_likes",
# "UInt32"
# ]
# ],
# [
# 2,
# "Groonga",
# "I started to use Groonga. It's very fast!",
# 10
# ]
# ]
# ]
# ]
この式は content カラムの値に I started というフレーズを含んでいるレコードにマッチします。 I also started にはマッチしません。これは I と started が隣接していないからです。
7.13.1.3.5. 前方一致検索条件#
構文は column:^value または value* です。
この条件式は value で前方一致検索をします。前方一致検索は value で始まる単語を含むレコードを検索します。
カラムの値を高速に前方一致検索できます。ただし、そのカラムにはインデックスを作成し、そのインデックス用のテーブルをパトリシアトライ（ TABLE_PAT_KEY ）またはダブル配列トライ（ TABLE_DAT_KEY ）にしなければいけません。あるいは、パトリシアトライテーブルまたはダブル配列テーブルの _key も高速に前方一致検索できます。 _key にインデックスを作成する必要はありません。
他の種類のテーブルでも前方一致検索を使えますがレコード全件を処理します。レコード数が少ない場合には問題ありませんが、レコード数が多いと時間がかかります。
全文検索条件 や フレーズ検索条件 と異なり、デフォルトのマッチカラムは必要ありません。
以下は簡単な使用例です。
実行例:
select Entries --query '_key:^Goo'
# [
# [
# 0,
# 1337566253.89858,
# 0.000355720520019531
# ],
# [
# [
# [
# 2
# ],
# [
# [
# "_id",
# "UInt32"
# ],
# [
# "_key",
# "ShortText"
# ],
# [
# "content",
# "Text"
# ],
# [
# "n_likes",
# "UInt32"
# ]
# ],
# [
# 4,
# "Good-bye Senna",
# "I migrated all Senna system!",
# 3
# ],
# [
# 5,
# "Good-bye Tritonn",
# "I also migrated all Tritonn system!",
# 3
# ]
# ]
# ]
# ]
この式は _key カラムの値が Goo で始まる単語を含むレコードにマッチします。この式には Good-bye Senna と Good-bye Tritonn がマッチします。
7.13.1.3.6. 後方一致検索条件#
構文は column:$value です。
この条件式は value で後方一致検索します。後方一致検索は value で終わる単語を含むレコードを検索します。
カラムの値を高速に後方一致検索できます。ただし、そのカラムにはインデックスを作成し、そのインデックス用のテーブルを KEY_WITH_SIS フラグ付きのパトリシアトライテーブル（ TABLE_PAT_KEY ）にしなければいけません。 KEY_WITH_SIS フラグ付きのパトリシアトライテーブル（ TABLE_PAT_KEY ）の _key 擬似カラムの値も高速に後方一致検索できます。 _key にはインデックスを作成する必要はありません。 _key ベースの高速な後方一致検索よりもカラムベースの高速な後方一致検索を使うことをおすすめします。 _key ベースの高速な後方一致検索は自動的に登録された部分文字列も返ってきます。（TODO: 後方一致検索に関するドキュメントを書いてここからリンクを張る。）
注釈
高速な後方一致検索は日本語のひらがななど非ASCII文字にしか使えません。ASCII文字には高速な後方一致検索を使えません。
後方一致検索は他の種類のテーブルもしくはパトリシアトライを KEY_WITH_SIS フラグなしで使用しているテーブルに対しても使えますが、レコード全件を処理します。レコード数が少ない場合には問題ありませんが、レコード数が多いと時間がかかります。
全文検索条件 や フレーズ検索条件 と異なり、デフォルトのマッチカラムは必要ありません。
簡単な例です。ASCII文字ではない文字である日本語のひらがなに対して高速な後方一致検索をしています。
実行例:
table_create Titles TABLE_NO_KEY
# [[0,1337566253.89858,0.000355720520019531],true]
column_create Titles content COLUMN_SCALAR ShortText
# [[0,1337566253.89858,0.000355720520019531],true]
table_create SuffixSearchTerms TABLE_PAT_KEY|KEY_WITH_SIS ShortText
# [[0,1337566253.89858,0.000355720520019531],true]
column_create SuffixSearchTerms index COLUMN_INDEX Titles content
# [[0,1337566253.89858,0.000355720520019531],true]
load --table Titles
[
{"content": "ぐるんが"},
{"content": "むるんが"},
{"content": "せな"},
{"content": "とりとん"}
]
# [[0,1337566253.89858,0.000355720520019531],4]
select Titles --query 'content:$んが'
# [
# [
# 0,
# 1337566253.89858,
# 0.000355720520019531
# ],
# [
# [
# [
# 2
# ],
# [
# [
# "_id",
# "UInt32"
# ],
# [
# "content",
# "ShortText"
# ]
# ],
# [
# 2,
# "むるんが"
# ],
# [
# 1,
# "ぐるんが"
# ]
# ]
# ]
# ]
この式は content カラムの値が んが で終わるレコードにマッチします。この場合は ぐるんが と むるんが にマッチします。
7.13.1.3.7. 近傍検索条件#
構文は *N"トークン1 トークン2 ..." です。
この条件式は トークン1 と トークン2 と ... で近傍検索をします。近傍検索はすべての指定したトークンが最大でも10トークン以内に存在するレコードを検索します。たとえば、 *N"a b c" は a 1 2 3 4 5 b 6 7 8 9 10 c にマッチしますが a 1 2 3 4 5 b 6 7 8 9 10 11 c にはマッチしません。
実行例:
table_create NearTokens TABLE_NO_KEY
# [[0,1337566253.89858,0.000355720520019531],true]
column_create NearTokens content COLUMN_SCALAR ShortText
# [[0,1337566253.89858,0.000355720520019531],true]
table_create NearTokenTerms TABLE_PAT_KEY ShortText \
--default_tokenizer TokenNgram \
--normalizer NormalizerNFKC130
# [[0,1337566253.89858,0.000355720520019531],true]
column_create NearTokenTerms index COLUMN_INDEX|WITH_POSITION \
NearTokens content
# [[0,1337566253.89858,0.000355720520019531],true]
load --table NearTokens
[
{"content": "a 1 2 3 4 5 b 6 7 8 9 10 c"},
{"content": "a 1 2 3 4 5 b 6 7 8 9 10 11 c"},
{"content": "a 1 2 3 4 5 b 6 7 8 9 10 11 12 c"}
]
# [[0,1337566253.89858,0.000355720520019531],3]
select NearTokens --match_columns content --query '*N"a b c"'
# [
# [
# 0,
# 1337566253.89858,
# 0.000355720520019531
# ],
# [
# [
# [
# 1
# ],
# [
# [
# "_id",
# "UInt32"
# ],
# [
# "content",
# "ShortText"
# ]
# ],
# [
# 1,
# "a 1 2 3 4 5 b 6 7 8 9 10 c"
# ]
# ]
# ]
# ]
近傍検索に使うインデックスカラムには WITH_POSITION を指定しなければいけないことに注意してください。もし WITH_POSITION を指定しないと近傍検索で距離を正しく数えられません。
*N のあとに数値を指定すると指定されたトークン群の最大距離（デフォルトは 10 ）をカスタマイズできます。以下は指定されたトークン群の最大距離を 2 にする例です。:
*N2"..."
以下は指定されたトークン群の最大距離をカスタマイズする例です。
実行例:
select NearTokens --match_columns content --query '*N11"a b c"'
# [
# [
# 0,
# 1337566253.89858,
# 0.000355720520019531
# ],
# [
# [
# [
# 2
# ],
# [
# [
# "_id",
# "UInt32"
# ],
# [
# "content",
# "ShortText"
# ]
# ],
# [
# 1,
# "a 1 2 3 4 5 b 6 7 8 9 10 c"
# ],
# [
# 2,
# "a 1 2 3 4 5 b 6 7 8 9 10 11 c"
# ]
# ]
# ]
# ]
正確に言うと、近傍検索の条件にトークンではなく単語を指定することもできます。なぜなら指定されたテキストは近傍検索前にトークナイズされるからです。1つの単語は1つ以上のトークンになります。単語を指定すると期待した通りに動かないかもしれません。たとえば、 *N"a1b2c3d" は a 1 b 2 c 3 d にも a b c d 1 2 3 にもマッチします。
実行例:
load --table NearTokens
[
{"content": "groonga mroonga rroonga pgroonga"},
{"content": "groonga rroonga pgroonga mroonga"}
]
# [[0,1337566253.89858,0.000355720520019531],2]
select NearTokens \
--match_columns content \
--query '*NP"\\\"groonga mroonga\\\" pgroonga"'
# [
# [
# 0,
# 1337566253.89858,
# 0.000355720520019531
# ],
# [
# [
# [
# 1
# ],
# [
# [
# "_id",
# "UInt32"
# ],
# [
# "content",
# "ShortText"
# ]
# ],
# [
# 6,
# "groonga mroonga rroonga pgroonga"
# ]
# ]
# ]
# ]
なぜなら *N"a1b2c3d" は *N"a 1 b 2 c 3 d" と等しいからです。
単語を指定したい場合は 近傍フレーズ検索条件 を使ってください。
Added in version 12.0.1: 各トークン間の最大距離。
各トークンの最大距離を指定することもできます。デフォルトでは制限はありません。これは全体の最大距離が満たされていれば各トークン間の距離はどれだけ開いていてもよいということです。
以下は最初のトークン間の最大距離として 2 、2番目のトークン間の最大距離として 4 を使う例です。:
*N10,2|4"a b c"
10 は最大距離です。
各トークン間の最大距離は | で区切ります。
これは a x b x x x c にマッチします。しかし、a x x b c や a b x x x x c などにはマッチしません。なぜなら、前者は最初のトークン間の距離が 3 で 2 より大きいからです。後者は2番目のトークン間の距離が 5 で 4 より大きいです。
以下はトークン間の最大距離をカスタマイズする例です。
実行例:
select NearTokens --match_columns content --query '*N11,5|5"a b c"'
# [
# [
# 0,
# 1337566253.89858,
# 0.000355720520019531
# ],
# [
# [
# [
# 3
# ],
# [
# [
# "_id",
# "UInt32"
# ],
# [
# "content",
# "ShortText"
# ]
# ],
# [
# 1,
# "a 1 2 3 4 5 b 6 7 8 9 10 c"
# ],
# [
# 4,
# "a 1 b 2 c 3 d"
# ],
# [
# 5,
# "a b c d 1 2 3"
# ]
# ]
# ]
# ]
select NearTokens --match_columns content --query '*N11,5|6"a b c"'
# [
# [
# 0,
# 1337566253.89858,
# 0.000355720520019531
# ],
# [
# [
# [
# 4
# ],
# [
# [
# "_id",
# "UInt32"
# ],
# [
# "content",
# "ShortText"
# ]
# ],
# [
# 1,
# "a 1 2 3 4 5 b 6 7 8 9 10 c"
# ],
# [
# 2,
# "a 1 2 3 4 5 b 6 7 8 9 10 11 c"
# ],
# [
# 4,
# "a 1 b 2 c 3 d"
# ],
# [
# 5,
# "a b c d 1 2 3"
# ]
# ]
# ]
# ]
1つ以上のトークン間の最大距離の指定を省略することができます。省略されたトークン間の最大距離は -1 として処理されます。これは *N11,5 と *N11,5|-1 は同じだということです。 -1 は最大距離に制限がないという意味です。
以下は1つのトークン間の最大距離を省略する例です。
実行例:
select NearTokens --match_columns content --query '*N11,5"a b c"'
# [
# [
# 0,
# 1337566253.89858,
# 0.000355720520019531
# ],
# [
# [
# [
# 4
# ],
# [
# [
# "_id",
# "UInt32"
# ],
# [
# "content",
# "ShortText"
# ]
# ],
# [
# 1,
# "a 1 2 3 4 5 b 6 7 8 9 10 c"
# ],
# [
# 2,
# "a 1 2 3 4 5 b 6 7 8 9 10 11 c"
# ],
# [
# 4,
# "a 1 b 2 c 3 d"
# ],
# [
# 5,
# "a b c d 1 2 3"
# ]
# ]
# ]
# ]
select NearTokens --match_columns content --query '*N11,5|-1"a b c"'
# [
# [
# 0,
# 1337566253.89858,
# 0.000355720520019531
# ],
# [
# [
# [
# 4
# ],
# [
# [
# "_id",
# "UInt32"
# ],
# [
# "content",
# "ShortText"
# ]
# ],
# [
# 1,
# "a 1 2 3 4 5 b 6 7 8 9 10 c"
# ],
# [
# 2,
# "a 1 2 3 4 5 b 6 7 8 9 10 11 c"
# ],
# [
# 4,
# "a 1 b 2 c 3 d"
# ],
# [
# 5,
# "a b c d 1 2 3"
# ]
# ]
# ]
# ]
余分にトークン間の最大距離を指定することもできます。この場合は単に余分な指定が無視されます。
実行例:
select NearTokens --match_columns content --query '*N11,5|5|1|1|1"a b c"'
# [
# [
# 0,
# 1337566253.89858,
# 0.000355720520019531
# ],
# [
# [
# [
# 3
# ],
# [
# [
# "_id",
# "UInt32"
# ],
# [
# "content",
# "ShortText"
# ]
# ],
# [
# 1,
# "a 1 2 3 4 5 b 6 7 8 9 10 c"
# ],
# [
# 4,
# "a 1 b 2 c 3 d"
# ],
# [
# 5,
# "a b c d 1 2 3"
# ]
# ]
# ]
# ]
select NearTokens --match_columns content --query '*N11,5|5"a b c"'
# [
# [
# 0,
# 1337566253.89858,
# 0.000355720520019531
# ],
# [
# [
# [
# 3
# ],
# [
# [
# "_id",
# "UInt32"
# ],
# [
# "content",
# "ShortText"
# ]
# ],
# [
# 1,
# "a 1 2 3 4 5 b 6 7 8 9 10 c"
# ],
# [
# 4,
# "a 1 b 2 c 3 d"
# ],
# [
# 5,
# "a b c d 1 2 3"
# ]
# ]
# ]
# ]
7.13.1.3.8. 近傍フレーズ検索条件#
構文は *NP"phrase1 phrase2 ..." です。
この条件式は フレーズ1 と フレーズ2 と ... で近傍フレーズ検索をします。近傍フレーズ検索はすべてのフレーズが含まれていてかつすべてのフレーズが最大でも10トークン以内にあるレコードを検索します。たとえば、*NP"a1b2c3d" は a 1 b 2 c 3 d にマッチしますが a b c d 1 2 3 にはマッチしません。なぜなら後者は順序が違うからです。
実行例:
select NearTokens --match_columns content --query '*NP"a1b2c3d"'
# [
# [
# 0,
# 1337566253.89858,
# 0.000355720520019531
# ],
# [
# [
# [
# 1
# ],
# [
# [
# "_id",
# "UInt32"
# ],
# [
# "content",
# "ShortText"
# ]
# ],
# [
# 4,
# "a 1 b 2 c 3 d"
# ]
# ]
# ]
# ]
*NP"\"groonga mroonga\" pgroonga" というようにクォートすることでスペースを含んだフレーズを使うことができます。コマンド構文では *NP"\\\"groonga mroonga\\\" pgroonga" というように \" をエスケープしないといけないことに注意してください。このクエリーは groonga mroonga pgroonga にマッチしますが、 groonga pgroonga mroonga にはマッチしません。なぜなら mroonga が groonga のすぐ右にないからです。
実行例:
load --table NearTokens
[
{"content": "groonga mroonga rroonga pgroonga"},
{"content": "groonga rroonga pgroonga mroonga"}
]
# [[0,1337566253.89858,0.000355720520019531],2]
select NearTokens \
--match_columns content \
--query '*NP"\\\"groonga mroonga\\\" pgroonga"'
# [
# [
# 0,
# 1337566253.89858,
# 0.000355720520019531
# ],
# [
# [
# [
# 1
# ],
# [
# [
# "_id",
# "UInt32"
# ],
# [
# "content",
# "ShortText"
# ]
# ],
# [
# 6,
# "groonga mroonga rroonga pgroonga"
# ]
# ]
# ]
# ]
*NP のあとに数値を指定すると指定されたフレーズ群の最大距離（デフォルトは 10 ）をカスタマイズできます。以下は指定されたフレーズ群の最大距離を 2 にする例です。:
*NP2"..."
以下は指定されたフレーズ群の最大距離をカスタマイズする例です。
実行例:
select NearTokens --match_columns content --query '*NP1"groonga pgroonga"'
# [
# [
# 0,
# 1337566253.89858,
# 0.000355720520019531
# ],
# [
# [
# [
# 1
# ],
# [
# [
# "_id",
# "UInt32"
# ],
# [
# "content",
# "ShortText"
# ]
# ],
# [
# 7,
# "groonga rroonga pgroonga mroonga"
# ]
# ]
# ]
# ]
最後のフレーズにだけ距離を追加することができます。つまり、最後から2番目のフレーズと最後のフレーズの間だけより多くの距離を許容できるということです。これは同一文内での近傍フレーズ検索を実装するときに便利です。最後のフレーズとして 。 （文末のフレーズ）を指定し、最後の追加距離として -1 を指定すると、 。 の前に他のすべてのフレーズが出現しなければいけません。最後のフレーズには 。$ というように最後に $ をつけなければいけません。
以下は指定されたフレーズ群の最後の追加距離として -1 を使う例です。:
*NP10,-1"a b .$"
以下は指定したフレーズ群の最後の追加距離をカスタマイズする例です。
実行例:
load --table NearTokens
[
{"content": "x 1 y 2 3 4 . x 1 2 y 3 z 4 5 6 7 ."},
{"content": "x 1 2 y 3 4 . x 1 2 y 3 z 4 5 6 7 ."},
{"content": "x 1 2 3 y 4 . x 1 y 2 z 3 4 5 6 7 ."},
]
# [[0,1337566253.89858,0.000355720520019531],3]
select NearTokens --match_columns content --query '*NP2,-1"x y .$"'
# [
# [
# 0,
# 1337566253.89858,
# 0.000355720520019531
# ],
# [
# [
# [
# 3
# ],
# [
# [
# "_id",
# "UInt32"
# ],
# [
# "content",
# "ShortText"
# ]
# ],
# [
# 8,
# "x 1 y 2 3 4 . x 1 2 y 3 z 4 5 6 7 ."
# ],
# [
# 9,
# "x 1 2 y 3 4 . x 1 2 y 3 z 4 5 6 7 ."
# ],
# [
# 10,
# "x 1 2 3 y 4 . x 1 y 2 z 3 4 5 6 7 ."
# ]
# ]
# ]
# ]
最後の追加距離に正の数を指定することもできます。最後の追加距離に正の数を指定した場合、次のすべての条件を満たす必要があります。
最初のフレーズと最後から2番目のフレーズの距離は
最大距離以下でなければいけない。最初のフレーズと最後のフレーズの距離は
最大距離+最後の追加距離以下でなければいけない。
最後の追加距離に負の数を指定した場合は2番目の条件を満たさなくてもよいです。最後のフレーズが出現するだけでよいです。
以下は最後の追加距離として正の数を指定する例です。
実行例:
select NearTokens --match_columns content --query '*NP2,4"x y .$"'
# [
# [
# 0,
# 1337566253.89858,
# 0.000355720520019531
# ],
# [
# [
# [
# 2
# ],
# [
# [
# "_id",
# "UInt32"
# ],
# [
# "content",
# "ShortText"
# ]
# ],
# [
# 8,
# "x 1 y 2 3 4 . x 1 2 y 3 z 4 5 6 7 ."
# ],
# [
# 9,
# "x 1 2 y 3 4 . x 1 2 y 3 z 4 5 6 7 ."
# ]
# ]
# ]
# ]
Added in version 12.0.1: 各フレーズ間の最大距離。
近傍検索条件 のように各フレーズ間の最大距離を指定することもできます。
以下は使用例です。
実行例:
select NearTokens --match_columns content --query '*NP11,0,5|5"a b c"'
# [
# [
# 0,
# 1337566253.89858,
# 0.000355720520019531
# ],
# [
# [
# [
# 3
# ],
# [
# [
# "_id",
# "UInt32"
# ],
# [
# "content",
# "ShortText"
# ]
# ],
# [
# 1,
# "a 1 2 3 4 5 b 6 7 8 9 10 c"
# ],
# [
# 4,
# "a 1 b 2 c 3 d"
# ],
# [
# 5,
# "a b c d 1 2 3"
# ]
# ]
# ]
# ]
select NearTokens --match_columns content --query '*NP11,0,5|6"a b c"'
# [
# [
# 0,
# 1337566253.89858,
# 0.000355720520019531
# ],
# [
# [
# [
# 3
# ],
# [
# [
# "_id",
# "UInt32"
# ],
# [
# "content",
# "ShortText"
# ]
# ],
# [
# 1,
# "a 1 2 3 4 5 b 6 7 8 9 10 c"
# ],
# [
# 4,
# "a 1 b 2 c 3 d"
# ],
# [
# 5,
# "a b c d 1 2 3"
# ]
# ]
# ]
# ]
7.13.1.3.9. 近傍フレーズ直積検索条件#
Added in version 11.1.1.
構文は *NPP"(フレーズ1-1 フレーズ1-2 ...) (フレーズ2-1 フレーズ2-2 ...) ..." です。
この条件式は複数の 近傍フレーズ検索条件 をします。各 近傍フレーズ検索条件 が使うフレーズ群は {フレーズ1-1, フレーズ1-2, ...} と {フレーズ2-1, フレーズ2-2, ...} と ... の直積として計算します。たとえば、 *NPP"(a b c) (d e)" は以下のフレーズ群のリストで近傍フレーズ検索をします。
a da eb db ec dc e
以下は簡単な使用例です。
実行例:
select NearTokens --match_columns content --query '*NPP"(a x) (b y)"'
# [
# [
# 0,
# 1337566253.89858,
# 0.000355720520019531
# ],
# [
# [
# [
# 8
# ],
# [
# [
# "_id",
# "UInt32"
# ],
# [
# "content",
# "ShortText"
# ]
# ],
# [
# 1,
# "a 1 2 3 4 5 b 6 7 8 9 10 c"
# ],
# [
# 2,
# "a 1 2 3 4 5 b 6 7 8 9 10 11 c"
# ],
# [
# 3,
# "a 1 2 3 4 5 b 6 7 8 9 10 11 12 c"
# ],
# [
# 4,
# "a 1 b 2 c 3 d"
# ],
# [
# 5,
# "a b c d 1 2 3"
# ],
# [
# 8,
# "x 1 y 2 3 4 . x 1 2 y 3 z 4 5 6 7 ."
# ],
# [
# 9,
# "x 1 2 y 3 4 . x 1 2 y 3 z 4 5 6 7 ."
# ],
# [
# 10,
# "x 1 2 3 y 4 . x 1 y 2 z 3 4 5 6 7 ."
# ]
# ]
# ]
# ]
最大距離や $ による最後のフレーズ指定や最後の追加距離など 近傍フレーズ検索条件 のすべての機能を使うことができます。
実行例:
select NearTokens --match_columns content --query '*NPP2,-1"(a x) (b c y) (d$ .$)"'
# [
# [
# 0,
# 1337566253.89858,
# 0.000355720520019531
# ],
# [
# [
# [
# 5
# ],
# [
# [
# "_id",
# "UInt32"
# ],
# [
# "content",
# "ShortText"
# ]
# ],
# [
# 4,
# "a 1 b 2 c 3 d"
# ],
# [
# 5,
# "a b c d 1 2 3"
# ],
# [
# 8,
# "x 1 y 2 3 4 . x 1 2 y 3 z 4 5 6 7 ."
# ],
# [
# 9,
# "x 1 2 y 3 4 . x 1 2 y 3 z 4 5 6 7 ."
# ],
# [
# 10,
# "x 1 2 3 y 4 . x 1 y 2 z 3 4 5 6 7 ."
# ]
# ]
# ]
# ]
Added in version 12.0.1: 各フレーズ間の最大距離。
近傍検索条件 のように各フレーズ間の最大距離を指定することもできます。
以下は使用例です。
実行例:
select NearTokens --match_columns content --query '*NPP11,0,5|5"(a x) (b y) (c z)"'
# [
# [
# 0,
# 1337566253.89858,
# 0.000355720520019531
# ],
# [
# [
# [
# 6
# ],
# [
# [
# "_id",
# "UInt32"
# ],
# [
# "content",
# "ShortText"
# ]
# ],
# [
# 1,
# "a 1 2 3 4 5 b 6 7 8 9 10 c"
# ],
# [
# 4,
# "a 1 b 2 c 3 d"
# ],
# [
# 5,
# "a b c d 1 2 3"
# ],
# [
# 8,
# "x 1 y 2 3 4 . x 1 2 y 3 z 4 5 6 7 ."
# ],
# [
# 9,
# "x 1 2 y 3 4 . x 1 2 y 3 z 4 5 6 7 ."
# ],
# [
# 10,
# "x 1 2 3 y 4 . x 1 y 2 z 3 4 5 6 7 ."
# ]
# ]
# ]
# ]
select NearTokens --match_columns content --query '*NPP11,0,5|6"(a x) (b y) (c z)"'
# [
# [
# 0,
# 1337566253.89858,
# 0.000355720520019531
# ],
# [
# [
# [
# 6
# ],
# [
# [
# "_id",
# "UInt32"
# ],
# [
# "content",
# "ShortText"
# ]
# ],
# [
# 1,
# "a 1 2 3 4 5 b 6 7 8 9 10 c"
# ],
# [
# 4,
# "a 1 b 2 c 3 d"
# ],
# [
# 5,
# "a b c d 1 2 3"
# ],
# [
# 8,
# "x 1 y 2 3 4 . x 1 2 y 3 z 4 5 6 7 ."
# ],
# [
# 9,
# "x 1 2 y 3 4 . x 1 2 y 3 z 4 5 6 7 ."
# ],
# [
# 10,
# "x 1 2 3 y 4 . x 1 y 2 z 3 4 5 6 7 ."
# ]
# ]
# ]
# ]
これは複数の 近傍フレーズ検索条件 よりも効率的です。
7.13.1.3.10. 順序付き近傍フレーズ検索条件#
Added in version 11.0.9.
構文は *ONP"phrase1 phrase2 ..." です。
この条件式は フレーズ1 と フレーズ2 と ... で順序付き近傍フレーズ検索をします。順序付き近傍フレーズ検索は 近傍フレーズ検索条件 と似ていますが順序付き近傍フレーズ検索はフレーズの順番をチェックします。たとえば、 *ONP"groonga mroonga pgroonga" は groonga mroonga rroonga pgroonga にマッチしますが groonga rroonga pgroonga mroonga にはマッチしません。なぜなら後者は順序が違うからです。
実行例:
select NearTokens \
--match_columns content \
--query '*ONP"groonga mroonga pgroonga"'
# [
# [
# 0,
# 1337566253.89858,
# 0.000355720520019531
# ],
# [
# [
# [
# 1
# ],
# [
# [
# "_id",
# "UInt32"
# ],
# [
# "content",
# "ShortText"
# ]
# ],
# [
# 6,
# "groonga mroonga rroonga pgroonga"
# ]
# ]
# ]
# ]
最大距離や最後の追加距離といった 近傍フレーズ検索条件 のすべての機能を使えます。しかし、最後のフレーズに $ を指定する必要はありません。クエリー内の最後のフレーズが最後のフレーズになるからです。
Added in version 12.0.1: 各フレーズ間の最大距離。
近傍検索条件 のように各フレーズ間の最大距離を指定することもできます。
7.13.1.3.11. 順序付き近傍フレーズ直積検索条件#
Added in version 11.1.1.
構文は *ONPP"(フレーズ1-1 フレーズ1-2 ...) (フレーズ2-1 フレーズ2-2 ...) ..." です。
この条件式は順序付き近傍フレーズ直積検索をします。順序付き近傍フレーズ直積検索は 近傍フレーズ直積検索条件 と似ていますが、順序付き近傍フレーズ直積検索は 順序付き近傍フレーズ検索条件 のようにフレーズの順序をチェックします。たとえば、 *ONPP"(a b c) (d e)" は a 1 d にマッチしますが、 d 1 a にはマッチしません。なぜなら後者は順序が違うからです。
以下は簡単な使用例です。
実行例:
select NearTokens \
--match_columns content \
--query '*ONPP"(a x) (b y)"'
# [
# [
# 0,
# 1337566253.89858,
# 0.000355720520019531
# ],
# [
# [
# [
# 8
# ],
# [
# [
# "_id",
# "UInt32"
# ],
# [
# "content",
# "ShortText"
# ]
# ],
# [
# 1,
# "a 1 2 3 4 5 b 6 7 8 9 10 c"
# ],
# [
# 2,
# "a 1 2 3 4 5 b 6 7 8 9 10 11 c"
# ],
# [
# 3,
# "a 1 2 3 4 5 b 6 7 8 9 10 11 12 c"
# ],
# [
# 4,
# "a 1 b 2 c 3 d"
# ],
# [
# 5,
# "a b c d 1 2 3"
# ],
# [
# 8,
# "x 1 y 2 3 4 . x 1 2 y 3 z 4 5 6 7 ."
# ],
# [
# 9,
# "x 1 2 y 3 4 . x 1 2 y 3 z 4 5 6 7 ."
# ],
# [
# 10,
# "x 1 2 3 y 4 . x 1 y 2 z 3 4 5 6 7 ."
# ]
# ]
# ]
# ]
最大距離や最後の追加距離といった 近傍フレーズ検索条件 のすべての機能を使えます。しかし、最後のフレーズに $ を指定する必要はありません。クエリー内の最後のフレーズが最後のフレーズになるからです。
Added in version 12.0.1: 各フレーズ間の最大距離。
近傍検索条件 のように各フレーズ間の最大距離を指定することもできます。
7.13.1.3.12. 類似文書検索条件#
TODO
7.13.1.3.13. 等価条件#
構文は column:value です。
column の値が value と等しいレコードにマッチします。
全文検索条件 や フレーズ検索条件 と異なり、デフォルトのマッチカラムは必要ありません。
以下は簡単な使用例です。
実行例:
select Entries --query _key:Groonga
# [
# [
# 0,
# 1337566253.89858,
# 0.000355720520019531
# ],
# [
# [
# [
# 1
# ],
# [
# [
# "_id",
# "UInt32"
# ],
# [
# "_key",
# "ShortText"
# ],
# [
# "content",
# "Text"
# ],
# [
# "n_likes",
# "UInt32"
# ]
# ],
# [
# 2,
# "Groonga",
# "I started to use Groonga. It's very fast!",
# 10
# ]
# ]
# ]
# ]
この式は _key カラムの値が Groonga のレコードにマッチします。
7.13.1.3.14. 不等価条件#
構文は column:!value です。
column の値が value と等しくないレコードにマッチします。
全文検索条件 や フレーズ検索条件 と異なり、デフォルトのマッチカラムは必要ありません。
以下は簡単な使用例です。
実行例:
select Entries --query _key:!Groonga
# [
# [
# 0,
# 1337566253.89858,
# 0.000355720520019531
# ],
# [
# [
# [
# 4
# ],
# [
# [
# "_id",
# "UInt32"
# ],
# [
# "_key",
# "ShortText"
# ],
# [
# "content",
# "Text"
# ],
# [
# "n_likes",
# "UInt32"
# ]
# ],
# [
# 4,
# "Good-bye Senna",
# "I migrated all Senna system!",
# 3
# ],
# [
# 5,
# "Good-bye Tritonn",
# "I also migrated all Tritonn system!",
# 3
# ],
# [
# 3,
# "Mroonga",
# "I also started to use Mroonga. It's also very fast! Really fast!",
# 15
# ],
# [
# 1,
# "The first post!",
# "Welcome! This is my first post!",
# 5
# ]
# ]
# ]
# ]
この式は _key カラムの値が Groonga ではないレコードにマッチします。
7.13.1.3.15. 小なり条件#
構文は column:<value です。
column の値が value 未満のレコードにマッチします。
column の型が Int32 などの数値型の場合、 column の値と value は数値として比較します。もし、 column の型が ShortText のような文字列型の場合は column の値と value はビット列として比較します。
全文検索条件 や フレーズ検索条件 と異なり、デフォルトのマッチカラムは必要ありません。
以下は簡単な使用例です。
実行例:
select Entries --query n_likes:<10
# [
# [
# 0,
# 1337566253.89858,
# 0.000355720520019531
# ],
# [
# [
# [
# 3
# ],
# [
# [
# "_id",
# "UInt32"
# ],
# [
# "_key",
# "ShortText"
# ],
# [
# "content",
# "Text"
# ],
# [
# "n_likes",
# "UInt32"
# ]
# ],
# [
# 4,
# "Good-bye Senna",
# "I migrated all Senna system!",
# 3
# ],
# [
# 5,
# "Good-bye Tritonn",
# "I also migrated all Tritonn system!",
# 3
# ],
# [
# 1,
# "The first post!",
# "Welcome! This is my first post!",
# 5
# ]
# ]
# ]
# ]
この式は n_likes カラムの値が 10 より小さいレコードにマッチします。
7.13.1.3.16. 大なり条件#
構文は column:>value です。
column の値が value より大きいレコードにマッチします。
column の型が Int32 などの数値型の場合、 column の値と value は数値として比較します。もし、 column の型が ShortText のような文字列型の場合は column の値と value はビット列として比較します。
全文検索条件 や フレーズ検索条件 と異なり、デフォルトのマッチカラムは必要ありません。
以下は簡単な使用例です。
実行例:
select Entries --query n_likes:>10
# [
# [
# 0,
# 1337566253.89858,
# 0.000355720520019531
# ],
# [
# [
# [
# 1
# ],
# [
# [
# "_id",
# "UInt32"
# ],
# [
# "_key",
# "ShortText"
# ],
# [
# "content",
# "Text"
# ],
# [
# "n_likes",
# "UInt32"
# ]
# ],
# [
# 3,
# "Mroonga",
# "I also started to use Mroonga. It's also very fast! Really fast!",
# 15
# ]
# ]
# ]
# ]
この式は n_likes カラムの値が 10 より大きいレコードにマッチします。
7.13.1.3.17. 以下条件#
構文は column:<=value です。
column の値が value 以下のレコードにマッチします。
column の型が Int32 などの数値型の場合、 column の値と value は数値として比較します。もし、 column の型が ShortText のような文字列型の場合は column の値と value はビット列として比較します。
全文検索条件 や フレーズ検索条件 と異なり、デフォルトのマッチカラムは必要ありません。
以下は簡単な使用例です。
実行例:
select Entries --query n_likes:<=10
# [
# [
# 0,
# 1337566253.89858,
# 0.000355720520019531
# ],
# [
# [
# [
# 4
# ],
# [
# [
# "_id",
# "UInt32"
# ],
# [
# "_key",
# "ShortText"
# ],
# [
# "content",
# "Text"
# ],
# [
# "n_likes",
# "UInt32"
# ]
# ],
# [
# 4,
# "Good-bye Senna",
# "I migrated all Senna system!",
# 3
# ],
# [
# 5,
# "Good-bye Tritonn",
# "I also migrated all Tritonn system!",
# 3
# ],
# [
# 2,
# "Groonga",
# "I started to use Groonga. It's very fast!",
# 10
# ],
# [
# 1,
# "The first post!",
# "Welcome! This is my first post!",
# 5
# ]
# ]
# ]
# ]
この式は n_likes カラムの値が 10 以下のレコードにマッチします。
7.13.1.3.18. 以上条件#
構文は column:>=value です。
column の値が value 以上のレコードにマッチします。
column の型が Int32 などの数値型の場合、 column の値と value は数値として比較します。もし、 column の型が ShortText のような文字列型の場合は column の値と value はビット列として比較します。
全文検索条件 や フレーズ検索条件 と異なり、デフォルトのマッチカラムは必要ありません。
以下は簡単な使用例です。
実行例:
select Entries --query n_likes:>=10
# [
# [
# 0,
# 1337566253.89858,
# 0.000355720520019531
# ],
# [
# [
# [
# 2
# ],
# [
# [
# "_id",
# "UInt32"
# ],
# [
# "_key",
# "ShortText"
# ],
# [
# "content",
# "Text"
# ],
# [
# "n_likes",
# "UInt32"
# ]
# ],
# [
# 2,
# "Groonga",
# "I started to use Groonga. It's very fast!",
# 10
# ],
# [
# 3,
# "Mroonga",
# "I also started to use Mroonga. It's also very fast! Really fast!",
# 15
# ]
# ]
# ]
# ]
この式は n_likes カラムの値が 10 以上のレコードにマッチします。
7.13.1.3.19. 正規表現条件#
Added in version 5.0.1.
構文は column:~pattern です。
column の値が pattern にマッチするレコードにマッチします。 pattern は正しい 正規表現 でなければいけません。
以下の例はパターンとして .roonga を使っています。このパターンは Groonga 、 Mroonga といった文字列にマッチします。
実行例:
select Entries --query content:~.roonga
# [
# [
# 0,
# 1337566253.89858,
# 0.000355720520019531
# ],
# [
# [
# [
# 2
# ],
# [
# [
# "_id",
# "UInt32"
# ],
# [
# "_key",
# "ShortText"
# ],
# [
# "content",
# "Text"
# ],
# [
# "n_likes",
# "UInt32"
# ]
# ],
# [
# 2,
# "Groonga",
# "I started to use Groonga. It's very fast!",
# 10
# ],
# [
# 3,
# "Mroonga",
# "I also started to use Mroonga. It's also very fast! Really fast!",
# 15
# ]
# ]
# ]
# ]
多くの場合、各レコードに対して順に正規表現を評価します。そのため、多くのレコードがある場合は遅くなるかもしれません。
いくつかのケースでは、Groongaはインデックスを使って正規表現を評価します。これはとても高速です。詳細は 正規表現 を参照してください。
7.13.1.4. 結合式#
以下は利用可能な結合式のリストです。
7.13.1.4.1. 論理和#
構文は a OR b です。
a と b は条件式または結合式または代入式です。
a と b のうち少なくともひとつの式がマッチすれば a OR b はマッチします。
以下は簡単な使用例です。
実行例:
select Entries --query 'n_likes:>10 OR content:@senna'
# [
# [
# 0,
# 1337566253.89858,
# 0.000355720520019531
# ],
# [
# [
# [
# 2
# ],
# [
# [
# "_id",
# "UInt32"
# ],
# [
# "_key",
# "ShortText"
# ],
# [
# "content",
# "Text"
# ],
# [
# "n_likes",
# "UInt32"
# ]
# ],
# [
# 3,
# "Mroonga",
# "I also started to use Mroonga. It's also very fast! Really fast!",
# 15
# ],
# [
# 4,
# "Good-bye Senna",
# "I migrated all Senna system!",
# 3
# ]
# ]
# ]
# ]
この式は n_likes カラムの値が 10 より大きいか content カラムの値に senna という単語を含んでいるレコードにマッチします。
7.13.1.4.2. 論理積#
構文は a + b です。あるいは単に a b と書くこともできます。
a と b は条件式または結合式または代入式です。
a と b の両方にマッチすれば a + b はマッチします。
+a というように最初の式に + を指定することもできます。この場合は + は単に無視されます。
以下は簡単な使用例です。
実行例:
select Entries --query 'n_likes:>=10 + content:@groonga'
# [
# [
# 0,
# 1337566253.89858,
# 0.000355720520019531
# ],
# [
# [
# [
# 1
# ],
# [
# [
# "_id",
# "UInt32"
# ],
# [
# "_key",
# "ShortText"
# ],
# [
# "content",
# "Text"
# ],
# [
# "n_likes",
# "UInt32"
# ]
# ],
# [
# 2,
# "Groonga",
# "I started to use Groonga. It's very fast!",
# 10
# ]
# ]
# ]
# ]
この式は n_likes カラムの値が 10 以上で content カラムの値に groonga という単語を含むレコードにマッチします。
7.13.1.4.3. 論理差#
構文は a - b です。
a と b は条件式または結合式または代入式です。
a にマッチして b にマッチしなければ、 a - b はマッチします。
-a というように最初の式に - を指定することはできません。この場合は構文エラーになります。
以下は簡単な使用例です。
実行例:
select Entries --query 'n_likes:>=10 - content:@groonga'
# [
# [
# 0,
# 1337566253.89858,
# 0.000355720520019531
# ],
# [
# [
# [
# 1
# ],
# [
# [
# "_id",
# "UInt32"
# ],
# [
# "_key",
# "ShortText"
# ],
# [
# "content",
# "Text"
# ],
# [
# "n_likes",
# "UInt32"
# ]
# ],
# [
# 3,
# "Mroonga",
# "I also started to use Mroonga. It's also very fast! Really fast!",
# 15
# ]
# ]
# ]
# ]
この式は n_likes カラムの値が 10 以上で content カラムの値に groonga という単語を含まないレコードにマッチします。
7.13.1.4.4. グループ化#
構文は (...) です。 ... は空白区切りの式のリストです。
(...) は1つ以上の式をグループ化します。グループ化された式は1つの式として処理されます。 a b OR c は a と b の両方がマッチするか、 c がマッチすれば式全体がマッチする、という意味になります。 a (b OR c) は a がマッチして b と c はどちらか一方がマッチすれば式全体がマッチする、という意味になります。
以下は簡単な使用例です。
実行例:
select Entries --query 'n_likes:<5 content:@senna OR content:@fast'
# [
# [
# 0,
# 1337566253.89858,
# 0.000355720520019531
# ],
# [
# [
# [
# 3
# ],
# [
# [
# "_id",
# "UInt32"
# ],
# [
# "_key",
# "ShortText"
# ],
# [
# "content",
# "Text"
# ],
# [
# "n_likes",
# "UInt32"
# ]
# ],
# [
# 4,
# "Good-bye Senna",
# "I migrated all Senna system!",
# 3
# ],
# [
# 2,
# "Groonga",
# "I started to use Groonga. It's very fast!",
# 10
# ],
# [
# 3,
# "Mroonga",
# "I also started to use Mroonga. It's also very fast! Really fast!",
# 15
# ]
# ]
# ]
# ]
select Entries --query 'n_likes:<5 (content:@senna OR content:@fast)'
# [
# [
# 0,
# 1337566253.89858,
# 0.000355720520019531
# ],
# [
# [
# [
# 1
# ],
# [
# [
# "_id",
# "UInt32"
# ],
# [
# "_key",
# "ShortText"
# ],
# [
# "content",
# "Text"
# ],
# [
# "n_likes",
# "UInt32"
# ]
# ],
# [
# 4,
# "Good-bye Senna",
# "I migrated all Senna system!",
# 3
# ]
# ]
# ]
# ]
最初の式はグループ化していません。この式は n_likes:<5 と content:@senna の両方がマッチするか content:@fast がマッチするレコードにマッチします。
2番目の式はグループ化しています。この式は n_likes:<5 にマッチして、 content:@senna と content:@fast は少なくともどちらか一方にマッチするレコードにマッチします。
7.13.1.5. 代入式#
このセクションは高度なユーザー向けです。それは、代入式は select の --query オプションではデフォルトでは無効になっているからです。代入式を有効にするには --query_flags オプションに ALLOW_COLUMN|ALLOW_UPDATE を指定してください。
クエリー構文における代入式にはいくつか制限があります。代入にはクエリー構文の代りに スクリプト構文 を使ってください。
代入式の構文は1つだけです。 column:=value となります。
value は column に代入されます。 value は常にクエリー構文では文字列として扱われます。 value は column の型へと自動的にキャストされます。 キャストにはいくつか制限があります。例えば true や false といった真偽値のリテラルを Bool 型のカラムに使用することができません。 false については空文字列を使う必要がありますが、クエリー構文は column:= 構文をサポートしていません。
キャストについては Cast を参照してください。