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我们已经看到了前面两种，形式text @@ tsquery等价于to_tsvector(text) @@ tsquery，而text @@ text等价于to_tsvector(text) @@ plainto_tsquery(text)。函数to_tsquery和plainto_tsquery对于将用户书写文本转换成适合的tsquery是非常有用的，比如将文本中的词标准化。@@操作符也支持tex
全文检索概述文档概念基本文本匹配分词器。
在这种情况下，数据库可以用于存储全文索引并且执行搜索，同时可以使用一些唯一标识从文件系统中检索文档。搜索和相关性排序都是在tsvector形式的文档上执行的。因此，我们常将tsvector说成文档，但是很显然其实它只是完整文档的一种紧凑表示。在openGauss中，文档通常是一个数据库表中一行的文本字段，或者这些字段的可能组合（级联）。文档是全文搜索系统的搜索单元，例如：杂志上的一篇文章或电子邮件
文本搜索操作符在数据库中已存在多年。openGauss为文本数据类型提供~、~*、LIKE和ILIKE操作符；但它们缺乏现代信息系统所要求的许多必要属性。这些缺憾可以通过使用索引及词典进行解决。文本检索缺乏信息系统所要求的必要属性：没有语义支持，即使是英语。由于要识别派生词并不是那么容易，因此正则表达式也不能满足要求。如，satisfies和satisfy，当使用正则表达式寻找satisfy时，并
在安装期间选择一个合适的分词器，并且在postgresql.conf中相应的设置default_text_search_config。如果为了openGauss使用同一个文本搜索分词器可以使用postgresql.conf中的值。openGauss支持多语言的预定义的分词器，并且可以创建分词器（gsql的\dF命令显示了所有可用分词器）。每个依赖于分词器的文本搜索函数有一个可选的配置参数，用以明确
这场由云端主导的智算变革，不仅将为AI技术的创新提供强大引擎，更将深刻影响各行各业的数字化转型进程，塑造未来数字经济的核心竞争力。2025年的AI算力服务将建立在深度异构计算的基础之上，实现CPU、GPU、ASIC、FPGA等多种计算单元的高效协同。融合AI的HPC能力使得同时进行宏观尺度的物理模拟和微观尺度的机器学习成为可能，极大地推动了气候预测、新药研发、材料科学等领域的突破。面对日益复杂的算
