全文检索
搜「包含某个词、支持分词、能按相关度排序」的需求，LIKE '%关键词%' 既慢又不智能（不分词、不匹配词形）。PG 内置了真正的全文检索：tsvector（文档）、tsquery（查询）、GIN 索引、ts_rank 相关度。
1. 两个核心类型
tsvector：把文本切成「词位（lexeme）+ 位置」的文档表示（已去停用词、归一化）。tsquery：查询条件，用&（与）、|（或）、!（非）、<->（距离）组合。
SELECT to_tsvector('english', 'The quick brown foxes') @@ to_tsquery('english', 'quick & fox');
-- true：foxes 归一成 fox，所以能匹配@@ 是「匹配」运算符。注意 to_tsvector 会做词形归一（foxes→fox），这是 LIKE 做不到的。
2. 给表加全文检索列
以 posts 表（title + body）为例：
ALTER TABLE core.posts ADD COLUMN search tsvector
GENERATED ALWAYS AS (
setweight(to_tsvector('english', coalesce(title,'')), 'A') ||
setweight(to_tsvector('english', coalesce(body,'')), 'B')
) STORED;setweight 给不同字段不同权重（A 最高），让标题命中比正文命中更重要。
3. GIN 索引加速
CREATE INDEX idx_posts_search ON core.posts USING gin (search);有了它，search @@ query 能走索引，亿级文本也不慌。
4. 查询与相关度排序
SELECT title, ts_rank(search, q) AS rank
FROM core.posts,
to_tsquery('english', 'postgres & index') AS q
WHERE search @@ q
ORDER BY rank DESC
LIMIT 10;ts_rank 越高越相关。还可用 ts_rank_cd（考虑词距离）获得更精细的排序。
5. 中文检索怎么办
默认词典（english/simple）对中文不友好。实用做法：
- 用
'simple'配置（不分词、按字符），配合ngram/zhparser扩展做中文分词。 - 或用
pg_jieba/zhparser（需安装扩展）得到中文词位。
💡全文检索 vs LIKE
LIKE '%词%'：慢（除非 trigram 索引）、不分词、不匹配词形、不能排序。- 全文检索：分词、词形归一、支持布尔/距离、能算相关度、GIN 索引快。
- 简单「是否包含某串」用
LIKE/ILIKE即可；要「搜得准、排得巧」用全文检索。
🎯动手
在 core.posts 上建一个 search tsvector 生成列（title 权重 A，body 权重 B）并建 GIN 索引，然后查询「title 或 body 含 postgres 且含 index」的前 5 条，按相关度排序。若 posts 表不存在，可先建一张 posts(id, title, body) 测试。