7.15.17. prefix_rk_search#
7.15.17.1. 概要#
prefix_rk_search は 前方一致RK検索 を使ってレコードを選択します。
前方一致RK検索を使うには TABLE_PAT_KEY テーブルを作る必要があります。
シーケンシャルスキャンでは prefix_rk_search を使うことはできません。これはセレクターのみのプロシージャです。
7.15.17.2. 構文#
prefix_rk_search には2つ引数があります。 column と query です。
prefix_rk_search(column, query)
今のところ、 column は必ず _key にしなければいけません。
query は文字列です。
7.15.17.3. 使い方#
使い方を示すために使うスキーマ定義とサンプルデータは以下の通りです。
実行例:
table_create Readings TABLE_PAT_KEY ShortText --normalizer NormalizerAuto
# [[0, 1337566253.89858, 0.000355720520019531], true]
load --table Readings
[
{"_key": "ニホン"},
{"_key": "ニッポン"},
{"_key": "ローマジ"}
]
# [[0, 1337566253.89858, 0.000355720520019531], 3]
以下は簡単な prefix_rk_search() 関数の使い方です。この使い方では ni で ニホン と ニッポン を検索しています。
実行例:
select Readings --filter 'prefix_rk_search(_key, "ni")'
# [
# [
# 0,
# 1337566253.89858,
# 0.000355720520019531
# ],
# [
# [
# [
# 2
# ],
# [
# [
# "_id",
# "UInt32"
# ],
# [
# "_key",
# "ShortText"
# ]
# ],
# [
# 2,
# "ニッポン"
# ],
# [
# 1,
# "ニホン"
# ]
# ]
# ]
# ]
sub_filter と組み合わせることで 補完 のような機能を実現することができます。
レコードが補完候補となるテーブルを作成します。各レコードには0個以上の読みがあります。読みは Readings テーブルに格納します。 Readings テーブルに Items.readings 用のインデックスカラムを定義することを忘れないでください。このインデックスカラムは sub_filter で必要になります。
実行例:
table_create Items TABLE_HASH_KEY ShortText
# [[0, 1337566253.89858, 0.000355720520019531], true]
column_create Items readings COLUMN_VECTOR Readings
# [[0, 1337566253.89858, 0.000355720520019531], true]
column_create Readings items_index COLUMN_INDEX Items readings
# [[0, 1337566253.89858, 0.000355720520019531], true]
load --table Items
[
{"_key": "日本", "readings": ["ニホン", "ニッポン"]},
{"_key": "ローマ字", "readings": ["ローマジ"]},
{"_key": "漢字", "readings": ["カンジ"]}
]
# [[0, 1337566253.89858, 0.000355720520019531], 3]
niho で Items テーブルの中にある 日本 レコードを見つけることができます。なぜなら、 niho で前方一致RK検索をすると ニホン という読みが見つかり、 ニホン という読みは 日本 レコードの読みの1つだからです。
実行例:
select Items \
--filter 'sub_filter(readings, "prefix_rk_search(_key, \\"niho\\")")'
# [
# [
# 0,
# 1337566253.89858,
# 0.000355720520019531
# ],
# [
# [
# [
# 1
# ],
# [
# [
# "_id",
# "UInt32"
# ],
# [
# "_key",
# "ShortText"
# ],
# [
# "readings",
# "Readings"
# ]
# ],
# [
# 1,
# "日本",
# [
# "ニホン",
# "ニッポン"
# ]
# ]
# ]
# ]
# ]
読みがない補完候補をサポートするために 前方一致検索演算子 も組み合わせる必要があります。
読みがない補完候補を1つ追加します。
実行例:
load --table Items
[
{"_key": "nihon", "readings": []}
]
# [[0, 1337566253.89858, 0.000355720520019531], 1]
読みがない補完候補をサポートするために 前方一致検索演算子 を組み合わせます。
実行例:
select Items \
--filter 'sub_filter(readings, "prefix_rk_search(_key, \\"niho\\")") || _key @^ "niho"'
# [
# [
# 0,
# 1337566253.89858,
# 0.000355720520019531
# ],
# [
# [
# [
# 2
# ],
# [
# [
# "_id",
# "UInt32"
# ],
# [
# "_key",
# "ShortText"
# ],
# [
# "readings",
# "Readings"
# ]
# ],
# [
# 1,
# "日本",
# [
# "ニホン",
# "ニッポン"
# ]
# ],
# [
# 4,
# "nihon",
# []
# ]
# ]
# ]
# ]
多くの場合、補完時は大文字小文字を無視して検索したいものです。その場合は、 --normalizer NormalizerAuto と label カラムを使います。
実行例:
table_create LooseItems TABLE_HASH_KEY ShortText --normalizer NormalizerAuto
# [[0, 1337566253.89858, 0.000355720520019531], true]
column_create LooseItems label COLUMN_SCALAR ShortText
# [[0, 1337566253.89858, 0.000355720520019531], true]
column_create LooseItems readings COLUMN_VECTOR Readings
# [[0, 1337566253.89858, 0.000355720520019531], true]
column_create Readings loose_items_index COLUMN_INDEX LooseItems readings
# [[0, 1337566253.89858, 0.000355720520019531], true]
load --table LooseItems
[
{"_key": "日本", "label": "日本", "readings": ["ニホン", "ニッポン"]},
{"_key": "ローマ字", "label": "ローマ字", "readings": ["ローマジ"]},
{"_key": "漢字", "label": "漢字", "readings": ["カンジ"]},
{"_key": "Nihon", "label": "日本", "readings": []}
]
# [[0, 1337566253.89858, 0.000355720520019531], 4]
表示するときは LooseItems.label を使います。
実行例:
select LooseItems \
--filter 'sub_filter(readings, "prefix_rk_search(_key, \\"nIhO\\")") || _key @^ "nIhO"' \
--output_columns '_key,label'
# [
# [
# 0,
# 1337566253.89858,
# 0.000355720520019531
# ],
# [
# [
# [
# 2
# ],
# [
# [
# "_key",
# "ShortText"
# ],
# [
# "label",
# "ShortText"
# ]
# ],
# [
# "日本",
# "日本"
# ],
# [
# "nihon",
# "日本"
# ]
# ]
# ]
# ]
7.15.17.4. 引数#
必須引数は二つあります。 column と query です。
7.15.17.4.1. column#
今のところ、常に _key を指定してください。
7.15.17.4.2. query#
クエリー文字列をローマ字、カタカナ、ひらがなのどれかで指定します。
7.15.17.5. 戻り値#
prefix_rk_search 関数はマッチしたレコードを返します。