使用文本分析器

CREATE SEARCH INDEX DDL 语句、SEARCH 函数和 TEXT_ANALYZE 函数支持高级文本分析器配置选项。通过了解 BigQuery 的文本分析器及其选项，您可以优化搜索体验。

本文档简要介绍 BigQuery 中提供的不同文本分析器及其配置选项，以及文本分析器如何与 BigQuery 中的搜索搭配使用。如需详细了解文本分析器语法，请参阅文本分析。

文本分析器

BigQuery 支持以下文本分析器：

NO_OP_ANALYZER
LOG_ANALYZER
PATTERN_ANALYZER

`NO_OP_ANALYZER`

在预处理完您希望完全匹配的数据后，请使用 NO_OP_ANALYZER。系统不会对文本应用词元化或标准化。由于此分析器不执行词法单元化或标准化，因此不接受任何配置。如需详细了解 NO_OP_ANALYZER，请参阅 NO_OP_ANALYZER。

`LOG_ANALYZER`

LOG_ANALYZER 通过以下方式修改数据：

文本将变成小写。
大于 127 的 ASCII 值将保持不变。
文本由以下分隔符拆分为称为“词法单元”的单个术语：
```
[ ] < > ( ) { } | ! ; , ' " * & ? + / : = @ . - $ % \ _ \n \r \s \t %21 %26
%2526 %3B %3b %7C %7c %20 %2B %2b %3D %3d %2520 %5D %5d %5B %5b %3A %3a %0A
%0a %2C %2c %28 %29
```
如果您不想使用默认分隔符，则可以指定要用作文本分析器选项的分隔符。通过 LOG_ANALYZER，您可以配置特定的分隔符和令牌过滤器，以便更好地控制搜索结果。如需详细了解使用 LOG_ANALYZER 时可用的特定配置选项，请参阅 delimiters 分析器选项和 token_filters 分析器选项。

`PATTERN_ANALYZER`

PATTERN_ANALYZER 文本分析器使用正则表达式从文本中提取词法单元。与 PATTERN_ANALYZER 搭配使用的正则表达式引擎和语法为 RE2。PATTERN_ANALYZER 按以下顺序对模式进行词法单元化处理：

它会找到与字符串中的模式（从左侧起）匹配的第一个子字符串。这是要包含在输出中的词法单元。
它会从输入字符串中移除所有内容（直到第 1 步中发现的子字符串结尾）。
它会重复该过程，直到字符串为空。

下表提供了 PATTERN_ANALYZER 词法单元提取示例：

模式	输入文本	输出令牌
ab	ababab	ab
ab	abacad	ab
[a-z]{2}	abacad	ab ac ad
aaa	aaaaa	aaa
[a-z]/	a/b/c/d/e	a/ b/ c/ d/
/[^/]+/	aa/bb/cc	/bb/
[0-9]+	abc
(?:/?)[a-z]	/abc	/abc
(?:/)[a-z]	/abc	/abc
(?:[0-9]abc){3}(?:[a-z]000){2}	7abc7abc7abcx000y000	7abc7abc7abcx000y000
".+"	"cats" 和 "dogs"	"cats" 和 "dogs" 请注意，使用贪婪限定符 + 会匹配文本中可能的最长字符串，导致将“cats”和“dogs”作为文本中的词法单元进行提取。
".+?"	"cats" 和 "dogs"	"cats" "dogs" 请注意，使用延迟限定符 +? 会使正则表达式与文本中可能的最短字符串匹配，导致 '"cats"' 和 '"dogs"' 作为文本中的 2 个单独词法单元进行提取。

与 SEARCH 函数搭配使用时，使用 PATTERN_ANALYZER 文本分析器可让您更好地控制从文本中提取的词法单元。下表显示了不同的模式和结果如何生成不同的 SEARCH 结果：

模式	查询	文本	文本中的词法单元	SEARCH（文本、查询）	说明
abc	abcdef	abcghi	abcghi	TRUE	['abcghi'] 中的 'abc'
cd[a-z]	abcdef	abcghi	abcghi	FALSE	['abcghi'] 中的 'cde'
[a-z]/	a/b/	a/b/c/d/	a/ b/ c/ d/	TRUE	['a/', 'b/', 'c/', 'd/'] 中的 'a/' 和 ['a/', 'b/', 'c/', 'd/'] 中的 'b/'
/[^/]+/	aa/bb/	aa/bb/cc/	/bb/	TRUE	['/bb/'] 中的 '/bb/'
/[^/]+/	bb	aa/bb/cc/	/bb/	错误	在查询字词中找不到匹配项
[0-9]+	abc	abc123		错误	在查询字词中找不到匹配项
[0-9]+	`abc`	abc123		错误	在查询字词中找不到匹配项将反引号匹配为反引号，而不是特殊字符。
[a-z][a-z0-9]*@google\.com	This is my email: test@google.com	test@google.com	test@google.com	TRUE	'test@google.com' 中的 'test@google.com'
abc	abc\ abc	abc	abc	TRUE	['abc'] 中的 'abc' 请注意，'abc abc' 是一个由搜索查询解析器解析后的单个子查询，因为空间已转义。
(?i)(?:Abc)（无标准化）	aBcd	Abc	Abc	FALSE	['Abc'] 中的 'aBc'
(?i)(?:Abc) 标准化： lower_case = true	aBcd	Abc	abc	TRUE	['abc'] 中的 'abc'
(?:/?)abc	bc/abc	/abc/abc/	/abc	TRUE	['/abc'] 中的 '/abc'
(?:/?)abc	abc	d/abc	/abc	FALSE	['/abc'] 中的 'abc'
".+"	"cats"	"cats" 和 "dogs"	"cats" 和 "dogs"	FALSE	['"cats" and "dogs"] 中的 '"cats"' 请注意，使用贪婪限定符 + 会让正则表达式匹配文本中可能的最长字符串，导致将 '"cats" 和 "dogs"' 作为文本中的词法单元进行提取。
".+?"	"cats"	"cats" 和 "dogs"	"cats" "dogs"	TRUE	['"cats" and "dogs"] 中的 '"cats"' 请注意，使用延迟限定符 +? 会使正则表达式与文本中尽可能短的字符串匹配，导致 '"cats"'、'"dogs"' 在文本中被提取为 2 个单独的词法单元。

示例

以下示例演示如何通过自定义选项使用文本分析来创建搜索索引、提取词法单元并返回搜索结果。

将 `LOG_ANALYZER` 与 NFKC ICU 标准化和停止字词搭配使用

以下示例使用 NFKC ICU 标准化和停止字词来配置 LOG_ANALYZER 选项。该示例假定以下数据表已填充数据：

CREATE TABLE dataset.data_table(
  text_data STRING
);

如需使用 NFKC ICU 标准化和停止字词列表创建搜索索引，请在 CREATE SEARCH INDEX DDL 语句的 analyzer_options 选项中创建 JSON 格式的字符串。如需查看使用 LOG_ANALYZER 创建搜索索引时可用的选项的完整列表，请参阅 LOG_ANALYZER。在本示例中，我们的停止字词是 "the", "of", "and", "for"。

CREATE OR REPLACE SEARCH INDEX `my_index` ON `dataset.data_table`(ALL COLUMNS) OPTIONS(
  analyzer='PATTERN_ANALYZER',
  analyzer_options= '''{
    "token_filters": [
      {
        "normalizer": {
          "mode": "ICU_NORMALIZE",
          "icu_normalize_mode": "NFKC",
          "icu_case_folding": true
        }
      },
      { "stop_words": ["the", "of", "and", "for"] }
    ]
  }''');

根据上例，下表介绍了 text_data 各种值的词法单元提取。请注意，在本文档中，双问号字符 (⁇) 已斜体处理，以区分两个问号 (??)：

数据文本	索引的词法单元	说明
The Quick Brown Fox	["quick", "brown", "fox"]	LOG_ANALYZER 词法单元化会生成词法单元 ["The", "Quick", "Brown", "Fox"]。接下来，设为 `icu_case_folding = true` 的 ICU 标准化会将词法单元小写，以生成 ["the", "quick", "brown", "fox"] 最后，停用字词过滤条件会从列表中移除“the”。
The Ⓠuick Ⓑrown Ⓕox	["quick", "brown", "fox"]	LOG_ANALYZER 词法单元化会生成词法单元 ["The", "Ⓠuick", "Ⓑrown", "Ⓕox"]。接下来，设为 `icu_case_folding = true` 的 NFKC ICU 标准化会将词法单元小写，以生成 ["the", "quick", "brown", "fox"] 最后，停用字词过滤条件会从列表中移除“the”。
Ⓠuick⁇Ⓕox	["quick??fox"]	LOG_ANALYZER 词法单元化会生成词法单元 ["The", "Ⓠuick⁇Ⓕox"]。接下来，设为 `icu_case_folding = true` 的 NFKC ICU 标准化并将令牌生成 ["quick??fox"]。请注意，双问号 Unicode 已标准化为 2 个问号 ASCII 字符。最后，停止字词过滤条件不执行任何操作，因为过滤条件列表中没有任何词法单元。

现在搜索索引已创建，接下来您可以使用 SEARCH 函数通过搜索索引中指定的相同分析器配置来搜索表。请注意，如果 SEARCH 函数中的分析器配置与搜索索引的配置不匹配，则不会使用搜索索引。使用以下查询：

SELECT
  SEARCH(
  analyzer => 'LOG_ANALYZER',
  analyzer_options => '''{
    "token_filters": [
      {
        "normalizer": {
          "mode": "ICU_NORMALIZE",
          "icu_normalize_mode": "NFKC",
          "icu_case_folding": true
        }
      },
      {
        "stop_words": ["the", "of", "and", "for"]
      }
    ]
  }''')

替换以下内容：

search_query：您要搜索的文本。

下表根据不同的搜索文本和不同的 search_query 值演示了各种结果：

text_data	`search_query`	结果	说明
The Quick Brown Fox	`"Ⓠuick"`	`TRUE`	从文本中提取的词法单元最终列表为 ["quick", "brown", "fox"]。从文本查询中提取的词法单元的最终列表为 ["quick"]。列表查询标记都可以在文本词法单元中找到。
The Ⓠuick Ⓑrown Ⓕox	`"quick"`	`TRUE`	从文本中提取的词法单元最终列表为 ["quick", "brown", "fox"]。从文本查询中提取的词法单元的最终列表为 ["quick"]。列表查询标记都可以在文本词法单元中找到。
Ⓠuick⁇Ⓕox	`"quick"`	`FALSE`	从文本中提取的词法单元的最终列表为 ["quick??fox"]。从文本查询中提取的词法单元的最终列表为 ["quick"]。 “quick”不在文本的词法单元列表中。
Ⓠuick⁇Ⓕox	`"quick⁇fox"`	`TRUE`	从文本中提取的词法单元的最终列表为 ["quick??fox"]。从文本查询中提取的词法单元的最终列表为 ["quick??fox"]。 “quick??fox”位于文本的词法单元列表中。
Ⓠuick⁇Ⓕox	"`quick⁇fox`"	`FALSE`	在 `LOG_ANALYZER` 中，反引号需要完全匹配文本。

`PATTERN_ANALYZER`，用于具有停止字词的 IPv4 搜索

以下示例将 PATTERN_ANALYZER 文本分析器配置为搜索特定模式，同时过滤特定停止字词。在此示例中，模式与 IPv4 地址匹配，并忽略 localhost 值 (127.0.0.1)。

此示例假定下表填充了数据：

CREATE TABLE dataset.data_table(
  text_data STRING
);

如需创建搜索索引 pattern 选项和停止字词列表，请在 CREATE SEARCH INDEX DDL 语句的 analyzer_options 选项中创建 JSON 格式的字符串如需查看使用 PATTERN_ANALYZER 创建搜索索引时可用的选项的完整列表，请参阅 PATTERN_ANALYZER。在本示例中，我们的停止字词是 localhost 地址 127.0.0.1。

CREATE SEARCH INDEX my_index
ON dataset.data_table(text_data)
OPTIONS (analyzer = 'PATTERN_ANALYZER', analyzer_options = '''{
  "patterns": [
    "(?:(?:25[0-5]|2[0-4][0-9]|[01]?[0-9][0-9]?)[.]){3}(?:25[0-5]|2[0-4][0-9]|[01]?[0-9][0-9]?)"
  ],
  "token_filters": [
    {
      "stop_words": [
        "127.0.0.1"
      ]
    }
  ]
}'''
);

将正则表达式与 analyzer_options 搭配使用时，请包含三个前导 \ 符号，以正确转义包含 \ 符号的正则表达式，例如 \d 或 \b。

下表介绍了 text_data 各种值的词法单元化选项

数据文本	索引的词法单元	说明
abc192.168.1.1def 172.217.20.142	["192.168.1.1", "172.217.20.142"]	即使地址和文本之间没有空格，IPv4 模式也会捕获 IPv4 地址。
104.24.12.10abc 127.0.0.1	["104.24.12.10"]	“127.0.0.1”已被滤除，因为它位于停止字词列表中。

搜索索引现已创建，您可以使用 SEARCH 函数根据 analyzer_options 中指定的词法单元化来搜索表。使用以下查询：

SELECT
  SEARCH(dataset.data_table.text_data
  "search_data",
  analyzer => 'PATTERN_ANALYZER',
  analyzer_options => '''{
    "patterns": [
      "(?:(?:25[0-5]|2[0-4][0-9]|[01]?[0-9][0-9]?)[.]){3}(?:25[0-5]|2[0-4][0-9]|[01]?[0-9][0-9]?)"
      ],
    "token_filters": [
      {
        "stop_words": [
          "127.0.0.1"
        ]
      }
    ]
  }'''
);

替换以下内容：

search_query：您要搜索的文本。

下表根据不同的搜索文本和不同的 search_query 值演示了各种结果：

text_data	`search_query`	结果	说明
128.0.0.2	"127.0.0.1"	错误	查询中没有搜索词法单元。查询会经过文本分析器，它会过滤掉“127.0.0.1”词法单元。
abc192.168.1.1def 172.217.20.142	"192.168.1.1abc"	TRUE	从查询中提取的词法单元列表为 ["192.168.1.1"]。从文本中提取的词法单元列表为 ["192.168.1.1", "172.217.20.142"]。
abc192.168.1.1def 172.217.20.142	"`192.168.1.1`"	TRUE	从查询中提取的词法单元列表为 ["192.168.1.1"]。从文本中提取的词法单元列表为 ["192.168.1.1", "172.217.20.142"]。请注意，反引号被视为 PATTERN_ANALYZER 的常规字符。

后续步骤

如需简要了解搜索索引用例、价格、所需权限和限制，请参阅 BigQuery 搜索简介。
如需了解如何高效搜索已编入索引的列，请参阅使用索引进行搜索。

使用文本分析器

文本分析器

NO_OP_ANALYZER

LOG_ANALYZER

PATTERN_ANALYZER

示例

将 LOG_ANALYZER 与 NFKC ICU 标准化和停止字词搭配使用

PATTERN_ANALYZER，用于具有停止字词的 IPv4 搜索