Un trigramme est un groupe de trois caractères consécutifs pris dans une chaîne. Nous pouvons mesurer la similarité de deux chaînes en comptant le nombre de trigrammes qu'elles partagent. Cette idée simple est très efficace pour mesurer la similarité des mots dans la plupart des langues.

Les fonctions fournies par le module pg_trgm sont affichées dans Tableau F.24 alors que les opérateurs sont indiqués dans Tableau F.25.

Prenons l'exemple suivant :

# SELECT word_similarity('word', 'two words');
 word_similarity
-----------------
             0.8
(1 row)
   

Dans la première chaîne, l'ensemble de trigrammes est {" w"," wo","ord","wor","rd "}. Dans la seconde chaîne, l'ensemble trié de trigrammes est {" t"," tw","two","wo "," w"," wo","wor","ord","rds","ds "}. L'étendue la plus similaire d'un ensemble trié de trigrammes dans la seconde chaîne est {" w"," wo","wor","ord"}, et la similarité est 0.8.

Cette fonction renvoie une valeur qui peut être comprise approximativement comme la plus grande similarité entre la première chaîne et toute sous-chaîne de la deuxième chaîne. Néanmoins, cette fonction n'ajoute pas de remplissage aux limites de l'étendue. De ce fait, le nombre de caractères supplémentaires présents dans la deuxième chaîne n'est pas considéré, sauf pour les limites de mots sans correspondance.

En même temps, strict_word_similarity sélectionne une étendue de mots dans la deuxième chaîne. Dans l'exemple ci-dessus, strict_word_similarity sélectionnerait l'étendue d'un mot seul 'words', dont l'ensemble de trigrammes est {" w"," wo","wor","ord","rds","ds"}.

# SELECT strict_word_similarity('word', 'two words'), similarity('word', 'words');
 strict_word_similarity | similarity
------------------------+------------
               0.571429 |   0.571429
(1 row)
   

De ce fait, la fonction strict_word_similarity est utile pour trouver la similarité de mots entiers, alors que word_similarity est plus intéressant pour trouver la similarité de parties de mots.

Le module pg_trgm fournit des classes d'opérateurs pour les index GiST et GIN qui vous permettent de créer un index sur une colonne de type text dans le but d'accélérer les recherches de similarité. Ces types d'index supportent les opérateurs de similarité décrits ci-dessus et supportent de plus les recherches basées sur des trigrammes pour les requêtes LIKE, ILIKE, ~, ~* et =. Les opérateurs d'inégalité ne sont pas supportés. Notez que ces index peuvent ne pas être aussi efficaces que les index B-Tree pour l'opérateur d'égalité.

Exemple :

CREATE TABLE test_trgm (t text);
CREATE INDEX trgm_idx ON test_trgm USING GIST (t gist_trgm_ops);
   

ou

CREATE INDEX trgm_idx ON test_trgm USING GIN (t gin_trgm_ops);
   

L'opérateur de classe GiST gist_trgm_ops assimile un ensemble de trigrammes à une signature bitmap. Son paramètre entier optionnel siglen détermine la longueur de la signature en octets. La valeur par défaut est de 12 octets. Les valeurs valides vont de 1 à 2024 octets. Les signatures plus longues mènent à une recherche plus précise (parcourant une plus petite fraction de l'index et moins de pages de la table), au prix d'un index plus gros.

Exemple de création d'un tel index avec une longueur de signature de 32 octets :

CREATE INDEX trgm_idx ON test_trgm USING GIST (t gist_trgm_ops(siglen=32));
  

À ce point, vous aurez un index sur la colonne t que vous pouvez utiliser pour une recherche de similarité. Une requête typique est :

SELECT t, similarity(t, 'word') AS sml
  FROM test_trgm
  WHERE t % 'word'
  ORDER BY sml DESC, t;
  

Ceci renverra toutes les valeurs dans la colonne texte suffisamment similaires à word, triées de la meilleure correspondance à la pire. L'index sera utilisé pour accélérer l'opération même sur un grand ensemble de données.

Une variante de la requête ci-dessus est

SELECT t, t <-> 'word' AS dist
  FROM test_trgm
  ORDER BY dist LIMIT 10;
   

Ceci peut être implémenté assez efficacement par des index GiST, mais pas par des index GIN. Cela battra généralement la première formulation quand on demande juste un petit nombre de correspondances proches.

De plus, vous pouvez utiliser un index sur la colonne t pour la similarité, stricte ou pas, entre mots. Des requêtes typiques sont :

SELECT t, strict_word_similarity('word', t) AS sml
  FROM test_trgm
  WHERE 'word' <<% t
  ORDER BY sml DESC, t;
   

et

SELECT t, word_similarity('word', t) AS sml
  FROM test_trgm
  WHERE 'word' <% t
  ORDER BY sml DESC, t;
   

Ceci renverra toutes les valeurs dans la colonne texte pour lesquelles il existe une étendue continue de l'ensemble ordonné de trigrammes suffisamment similaire à l'ensemble de trigrammes de word, trié de la meilleure correspondance à la pire. L'index sera utilisé pour accélérer l'opération, y compris sur de très gros ensembles de données.

Les variations possibles des requêtes ci-dessus sont :

SELECT t, 'word' <<-> t AS dist
  FROM test_trgm
  ORDER BY dist LIMIT 10;
   

et

SELECT t, 'word' <<<-> t AS dist
  FROM test_trgm
  ORDER BY dist LIMIT 10;
   

Ceci peut être implémenté assez efficacement par des index GiST, mais pas par des index GIN.

À partir de PostgreSQL 9.1, ces types d'index supportent aussi les recherches d'index pour LIKE et ILIKE, par exemple

SELECT * FROM test_trgm WHERE t LIKE '%foo%bar';
   

La recherche par index fonctionne par extraction des trigrammes à partir de la chaîne recherchée, puis en les recherchant dans l'index. Plus le nombre de trigrammes dans la recherche est important, plus efficace sera la recherche. Contrairement à des recherches basées sur les B-tree, la chaîne de recherche n'a pas besoin d'un signe pourcentage sur le côté gauche.

À partir de PostgreSQL 9.3, ces types d'index supportent aussi les recherches de correspondances d'expressions rationnelles (opérateurs ~ et ~*). Par exemple

SELECT * FROM test_trgm WHERE t ~ '(foo|bar)';
   

La recherche dans l'index fonctionne en extrayant les trigrammes de l'expression rationnelles, puis en les recherchant dans l'index. Plus il est possible d'extraire de trigrammes de l'expression rationnelle, plus la recherche dans l'index sera efficace. Contrairement à des recherches basées sur les B-tree, la chaîne de recherche n'a pas besoin d'un signe pourcentage sur le côté gauche.

Pour les recherches LIKE comme avec des expressions rationnelles, gardez en tête qu'un motif sans trigramme extractible dégénérera en parcours complet de l'index.

Le choix d'un indexage GiST ou GIN dépend de leurs caractéristiques de performance relatives, qui sont discutées ailleurs.

La correspondance de trigrammes est un outil très utile lorsqu'il est utilisé en conjonction avec un index plein texte. En particulier, il peut aider à la reconnaissance des mots mal orthographiés, pour lesquels le mécanisme de recherche plein texte ne trouvera pas de correspondance.

La première étape est la génération d'une table auxiliaire contenant tous les mots uniques dans les documents :

CREATE TABLE words AS SELECT word FROM
        ts_stat('SELECT to_tsvector(''simple'', bodytext) FROM documents');
  

où documents est une table avec un champ texte bodytext, où nous voulons faire nos recherches. La raison de l'utilisation de la configuration simple dans la fonction to_tsvector est que nous voulons une liste des mots originaux (non réduits à leur racine), plutôt qu'une configuration spécifique à la langue.

Ensuite, nous créons un index trigramme sur la colonne word :

CREATE INDEX words_idx ON words USING GIN(word gin_trgm_ops);
  

Maintenant, une requête SELECT, similaire à l'exemple précédent, peut être utilisée pour suggérer des mots mal orthographiés dans la recherche de l'utilisateur. Un test utile supplémentaire est de demander aussi que les mots sélectionnés soient d'une longueur similaire au mot mal orthographié.

Site de développement de GiST

Site de développement de TSearch2

Oleg Bartunov <oleg@sai.msu.su>, Moscou, Université de Moscou, Russie

Teodor Sigaev <teodor@sigaev.ru>, Moscou, Delta-Soft Ltd., Russie

Alexander Korotkov <a.korotkov@postgrespro.ru>, Moscou, Postgres Professional, Russie

Documentation : Christopher Kings-Lynne

Ce module est sponsorisé par Delta-Soft Ltd., Moscou, Russie.