Mit Sammlungen den Überblick behalten
Sie können Inhalte basierend auf Ihren Einstellungen speichern und kategorisieren.
Auf dieser Seite wird beschrieben, wie Sie eine Suche ausführen, bei der Volltext- und Nicht-Textdaten kombiniert werden.
Eine gemischte Volltext- und Nicht-Text-Suche durchführen
Suchindexe unterstützen Volltext-, exakte Übereinstimmung, numerische Spalten und JSON-/JSONB-Spalten. Ähnlich wie bei Suchanfragen mit mehreren Spalten können Sie in der WHERE-Klausel Text- und Nicht-Textbedingungen kombinieren. Die Abfrageoptimierung versucht, Prädikate ohne Text mit einem Suchindex zu optimieren. Ist das nicht möglich, prüft Spanner die Bedingung für jede Zeile, die mit dem Suchindex übereinstimmt. Auf Spalten, die nicht im Suchindex gespeichert sind, wird aus der Basistabelle zugegriffen.
Rating und Genres sind im Suchindex enthalten.
Spanner beschleunigt Bedingungen mithilfe von Suchindex-Postinglisten. ARRAY_INCLUDES_ANY und ARRAY_INCLUDES_ALL sind Google SQL-Funktionen und werden für den PostgreSQL-Dialekt nicht unterstützt.
In der Abfrage können Konjunktionen, Disjunktionen und Negationen beliebig kombiniert werden, einschließlich der Kombination von Volltext- und Nicht-Text-Prädikaten. Diese Abfrage wird vollständig durch den Suchindex beschleunigt.
Likes wird im Index gespeichert, aber das Schema fordert Spanner nicht auf, einen Tokenindex für die möglichen Werte zu erstellen.
Daher werden das Volltextprädikat für Title und das Nicht-Textprädikat für Rating beschleunigt, das Prädikat für Likes jedoch nicht. In Spanner werden mit der Abfrage alle Dokumente mit dem Begriff „Auto“ in der Title abgerufen, die eine Bewertung von über 4 erhalten haben. Anschließend werden Dokumente herausgefiltert, die nicht mindestens 1.000 „Mag ich“-Bewertungen haben. Diese Abfrage beansprucht viele Ressourcen, wenn fast alle Alben den Begriff „Auto“ im Titel haben und fast alle eine Bewertung von 5 Sternen haben, aber nur wenige Alben 1.000 Mag ich-Bewertungen haben. In solchen Fällen können Sie Ressourcen sparen, indem Sie Likes ähnlich wie Rating indexieren.
Cover ist nicht im Index gespeichert. Bei der folgenden Abfrage wird ein Back-Join zwischen AlbumsIndex und Albums ausgeführt, um Cover für alle übereinstimmenden Alben abzurufen.
[[["Leicht verständlich","easyToUnderstand","thumb-up"],["Mein Problem wurde gelöst","solvedMyProblem","thumb-up"],["Sonstiges","otherUp","thumb-up"]],[["Schwer verständlich","hardToUnderstand","thumb-down"],["Informationen oder Beispielcode falsch","incorrectInformationOrSampleCode","thumb-down"],["Benötigte Informationen/Beispiele nicht gefunden","missingTheInformationSamplesINeed","thumb-down"],["Problem mit der Übersetzung","translationIssue","thumb-down"],["Sonstiges","otherDown","thumb-down"]],["Zuletzt aktualisiert: 2025-08-11 (UTC)."],[],[],null,["# Mix full-text and non-text queries\n\n| **Note:** This feature is available with the Spanner Enterprise edition and Enterprise Plus edition. For more information, see the [Spanner editions overview](/spanner/docs/editions-overview).\n\n\u003cbr /\u003e\n\nThis page describes how to perform a search that mixes full-text and non-text\ndata.\n\nPerform a mixed full-text and non-text search\n---------------------------------------------\n\n[Search indexes](/spanner/docs/full-text-search/search-indexes) support\nfull-text, exact match, numeric columns, and JSON/JSONB columns. You can combine\ntext and non-text conditions in the `WHERE` clause similarly to multi-column\nsearch queries. The query optimizer tries to optimize non-text predicates with a\nsearch index. If that's not possible, Spanner evaluates the\ncondition for every row that matches the search index. Referenced columns not\nstored in the search index are fetched from the base table.\n\nConsider the following example: \n\n### GoogleSQL\n\n CREATE TABLE Albums (\n AlbumId STRING(MAX) NOT NULL,\n Title STRING(MAX),\n Rating FLOAT64,\n Genres ARRAY\u003cSTRING(MAX)\u003e,\n Likes INT64,\n Cover BYTES(MAX),\n Title_Tokens TOKENLIST AS (TOKENIZE_FULLTEXT(Title)) HIDDEN,\n Rating_Tokens TOKENLIST AS (TOKENIZE_NUMBER(Rating)) HIDDEN,\n Genres_Tokens TOKENLIST AS (TOKEN(Genres)) HIDDEN\n ) PRIMARY KEY(AlbumId);\n\n CREATE SEARCH INDEX AlbumsIndex\n ON Albums(Title_Tokens, Rating_Tokens, Genres_Tokens)\n STORING (Likes);\n\n### PostgreSQL\n\nSpanner PostgreSQL support has the following\nlimitations:\n\n- `spanner.tokenize_number` function only supports the `bigint` type.\n- `spanner.token` doesn't support tokenizing arrays.\n\n CREATE TABLE albums (\n albumid character varying NOT NULL,\n title character varying,\n rating bigint,\n genres character varying NOT NULL,\n likes bigint,\n cover bytea,\n title_tokens spanner.tokenlist AS (spanner.tokenize_fulltext(title)) VIRTUAL HIDDEN,\n rating_tokens spanner.tokenlist AS (spanner.tokenize_number(rating)) VIRTUAL HIDDEN,\n genres_tokens spanner.tokenlist AS (spanner.token(genres)) VIRTUAL HIDDEN,\n PRIMARY KEY(albumid));\n\n CREATE SEARCH INDEX albumsindex\n ON albums(title_tokens, rating_tokens, genres_tokens)\n INCLUDE (likes);\n\nThe behavior of queries on this table include the following:\n\n- `Rating` and `Genres` are included in the search index.\n Spanner accelerates conditions using search index posting\n lists. `ARRAY_INCLUDES_ANY`, `ARRAY_INCLUDES_ALL` are GoogleSQL\n functions and are not supported for PostgreSQL dialect.\n\n SELECT Album\n FROM Albums\n WHERE Rating \u003e 4\n AND ARRAY_INCLUDES_ANY(Genres, ['jazz'])\n\n- The query can combine conjunctions, disjunctions, and negations in any way,\n including mixing full-text and non-text predicates. This query is fully\n accelerated by the search index.\n\n SELECT Album\n FROM Albums\n WHERE (SEARCH(Title_Tokens, 'car')\n OR Rating \u003e 4)\n AND NOT ARRAY_INCLUDES_ANY(Genres, ['jazz'])\n\n- `Likes` is stored in the index, but the schema doesn't request\n Spanner to build a token index for its possible values.\n Therefore, the full-text predicate on `Title` and non-text predicate on\n `Rating` is accelerated, but the predicate on `Likes` isn't. In\n Spanner, the query fetches all documents with the term \"car\"\n in the `Title` and a rating more than 4, then it filters documents that\n don't have at least 1000 likes. This query uses a lot of resources if almost\n all albums have the term \"car\" in their title and almost all of them have a\n rating of 5, but few albums have 1000 likes. In such cases, indexing\n `Likes` similarly to `Rating` saves resources.\n\n ### GoogleSQL\n\n SELECT Album\n FROM Albums\n WHERE SEARCH(Title_Tokens, 'car')\n AND Rating \u003e 4\n AND Likes \u003e= 1000\n\n ### PostgreSQL\n\n SELECT album\n FROM albums\n WHERE spanner.search(title_tokens, 'car')\n AND rating \u003e 4\n AND likes \u003e= 1000\n\n- `Cover` isn't stored in the index. The following query does a\n [back join](/spanner/docs/query-execution-plans#index_and_back_join_queries)\n between `AlbumsIndex` and `Albums` to fetch `Cover` for all matching albums.\n\n ### GoogleSQL\n\n SELECT AlbumId, Cover\n FROM Albums\n WHERE SEARCH(Title_Tokens, 'car')\n AND Rating \u003e 4\n\n ### PostgreSQL\n\n SELECT albumid, cover\n FROM albums\n WHERE spanner.search(title_tokens, 'car')\n AND rating \u003e 4\n\nWhat's next\n-----------\n\n- Learn about [full-text search queries](/spanner/docs/full-text-search/query-overview).\n- Learn how to [rank search results](/spanner/docs/full-text-search/ranked-search).\n- Learn how to [perform a substring search](/spanner/docs/full-text-search/substring-search).\n- Learn how to [paginate search results](/spanner/docs/full-text-search/paginate-search-results).\n- Learn how to [search multiple columns](/spanner/docs/full-text-search/search-multiple-columns)."]]