2026 全视角：PostgreSQL 中的 "Contains" 搜索与 AI 原生数据架构演进

2026-02-03 13:12:08 0条评论 3次阅读 0人点赞

在数据库技术飞速演进的 2026 年，虽然 PostgreSQL 依然没有直接命名为 CONTAINS 的函数，但它已经演变成了世界上最强大的文本检索引擎之一。作为开发者，我们不再仅仅是在寻找“包含某个字符串”的行，我们是在构建能够理解用户意图、支持模糊语义匹配的智能系统。

虽然 PostgreSQL 没有像某些其他数据库那样拥有直接的 INLINECODEa1d8c08b 函数，但它提供了强大的替代方案来实现类似的功能。通过使用 INLINECODE58fa09cf、INLINECODE01294e69 等运算符，以及高级的 全文搜索 (FTS) 函数，如 INLINECODE122ba113 和 to_tsquery，PostgreSQL 允许我们进行灵活且高效的文本搜索。

在 2026 年的今天，随着数据量的爆炸式增长和 AI 原生应用 的普及，如何高效地在数据库中进行文本检索变得尤为重要。这篇文章将引导我们如何在 PostgreSQL 中执行 类 CONTAINS 搜索，并结合最新的开发理念，提供详细的解释、示例和输出结果。

1 为什么要在 PostgreSQL 中使用 "Contains function"？
2 基础篇：在 PostgreSQL 中使用 INLINECODE4b96fc98 和 INLINECODE1437d397
3 进阶篇：全文搜索 (FTS) 的工程化实践
4 2026 技术趋势：AI 与数据库的深度融合
5 AI 辅助工作流：Vibe Coding 的最佳实践
6 生产环境实战：容灾与故障排查
7 结论

为什么要在 PostgreSQL 中使用 "Contains function"？

在我们构建现代应用时，数据检索的灵活性直接决定了用户体验的上限。在 PostgreSQL 中使用 类 CONTAINS 函数 对于在 大型数据集 中执行 灵活且高效的文本搜索 至关重要。它允许进行 模式匹配，例如在文本中查找部分或 完整子串，并支持使用 INLINECODE4dc16838、INLINECODEe757f1d2 或 全文搜索 等运算符进行 区分大小写 或 不区分大小写 的搜索。

PostgreSQL 的文本搜索功能 对于以下场景至关重要：

模式匹配：它允许用户在文本列中搜索特定模式，从而实现对部分匹配的灵活查询。
不区分大小写的搜索：通过 ILIKE 等运算符，我们可以执行不区分大小写的搜索，从而增强查询的灵活性。
全文搜索：PostgreSQL 提供了全文搜索功能，允许在大型数据集上进行复杂的文本搜索。

基础篇：在 PostgreSQL 中使用 INLINECODE4b96fc98 和 INLINECODE1437d397

在我们日常的开发工作中，最简单的“包含”需求通常是通过 INLINECODEcef8191a 运算符来解决的。PostgreSQL 中的 INLINECODE0df8f89f 和 ILIKE 运算符通常用于文本字符串内的 模式匹配，它提供了一种灵活的方式来搜索子串或部分匹配。

#### 语法：

-- 标准 SQL 风格，区分大小写
SELECT * 
FROM table_name
WHERE column_name LIKE ‘%search_term%‘;

-- PostgreSQL 特有风格，不区分大小写（推荐用于现代 Web 开发）
SELECT * 
FROM table_name
WHERE column_name ILIKE ‘%search_term%‘;

%：充当任意数量字符（包括无字符）的通配符。

示例 1：搜索部分匹配

在这个例子中，查询将从 INLINECODE118c3056 表 中检索 INLINECODEe57afdd1 包含子串 "phone" 的所有行。使用 % 通配符 允许进行 灵活匹配，这意味着在 产品名称 中，"phone" 前面或后面可以出现任何字符。

查询：

SELECT * 
FROM products
WHERE product_name LIKE ‘%phone%‘;

解释：

该查询会搜索任何包含 "phone" 作为子串的产品名称。
% 通配符允许匹配 "phone" 前后的任意数量的字符。

深入解析：LIKE 的性能陷阱与最佳实践

虽然 INLINECODEceea7653 很方便，但在我们处理 生产环境 中的百万级数据时，简单的 INLINECODE34a129f3 会导致全表扫描，这是一个典型的性能杀手。让我们来看一个我们在实际项目中遇到的场景。

假设我们有一张用户表 INLINECODE76e55678，字段 INLINECODE3db58bf6 需要搜索后缀：

-- 反面教材：可能导致数据库 CPU 飙升
SELECT * FROM users WHERE email LIKE ‘%@gmail.com‘;

2026 年的现代优化思路：

反转列索引：我们可以利用 PostgreSQL 的函数索引来优化后缀匹配。

    -- 1. 创建一个存储反转邮箱的生成列
    ALTER TABLE users ADD COLUMN email_rev TEXT GENERATED ALWAYS AS (reverse(email)) STORED;
    
    -- 2. 为反转列创建 B-Tree 索引
    CREATE INDEX idx_users_email_rev ON users(email_rev);
    
    -- 3. 查询时反转搜索词，从而可以使用索引
    SELECT * FROM users WHERE email_rev LIKE reverse(‘%@gmail.com‘); -- 即 ‘moc.liamg@%‘

这种技巧在处理日志分析或特定后缀匹配时，能带来数百倍的性能提升。

pgtrgm 模块：对于模糊匹配，我们通常会开启 INLINECODEbc6b125c 扩展。这允许 LIKE 查询利用 GIN 或 GiST 索引，实现类似搜索引擎的速度。

    CREATE EXTENSION pg_trgm;
    -- 为支持 LIKE 的模糊搜索创建 GIN 索引
    CREATE INDEX idx_products_name_trgm ON products USING gin (product_name gin_trgm_ops);
    
    -- 现在这个查询可以利用索引，而不是全表扫描
    SELECT * FROM products WHERE product_name LIKE ‘%phone%‘;

进阶篇：全文搜索 (FTS) 的工程化实践

为了获得更高级和强大的文本搜索功能，PostgreSQL 提供了 全文搜索 (FTS)，使用 INLINECODE4b4d37b5 和 INLINECODEad93fad4 等函数。这允许高效地搜索大量文本数据，支持 短语搜索 和 关键字匹配。在构建现代知识库或文档管理系统时，FTS 是必不可少的。

示例 2：针对特定术语的全文搜索

在这个例子中，我们利用 PostgreSQL 的全文搜索 功能在 documents 表 上执行更复杂的搜索。

查询：

SELECT * 
FROM documents
WHERE to_tsvector(‘english‘, content) @@ to_tsquery(‘english‘, ‘search & term‘);

解释：

INLINECODEfa008499：将 INLINECODE4de5c31c 列转换为用于 全文搜索 的向量，并应用英语词干提取。词干提取意味着 "running" 会被匹配为 "run"。
INLINECODE8f854130：将搜索词表示为查询，INLINECODE47ad6aee 表示 AND 操作（必须同时包含 search 和 term）。@@ 是全文匹配的操作符。

工程化实战：构建企业级智能搜索服务

在我们最近的一个 企业级 Wiki 系统 开发中，我们不仅需要精确匹配，还需要处理用户输入的拼写错误和相关性排序。仅仅使用 to_tsvector 是不够的，我们需要排名。

让我们看一个生产级的代码示例，展示如何结合排名和标题高亮：

-- 预处理：为 content 和 title 创建组合的 tsvector 列以加速查询
ALTER TABLE articles 
ADD COLUMN tsv_content tsvector 
GENERATED ALWAYS AS (setweight(to_tsvector(‘english‘, coalesce(title, ‘‘)), ‘A‘) || setweight(to_tsvector(‘english‘, coalesce(content, ‘‘)), ‘B‘)) STORED;

-- 创建索引
CREATE INDEX idx_articles_tsv ON articles USING gin(tsv_content);

-- 高级查询：返回结果并按相关性排序，同时高亮显示匹配片段
SELECT 
    id, 
    title,
    ts_headline(‘english‘, content, to_tsquery(‘english‘, ‘PostgreSQL & Database‘), ‘StartSel=, StopSel=‘) as highlighted_snippet,
    ts_rank(tsv_content, to_tsquery(‘english‘, ‘PostgreSQL & Database‘)) as relevance_score
FROM articles
WHERE tsv_content @@ to_tsquery(‘english‘, ‘PostgreSQL & Database‘)
ORDER BY relevance_score DESC
LIMIT 20;

这段代码的价值在于：

性能优化：我们使用了 GENERATED ... STORED 列，这避免了每次查询时都要重新计算向量，写操作的开销被摊销了，读取速度极快。
相关性排序：利用 ts_rank，我们可以把最相关的文章放在前面，而不是仅仅返回乱序的结果。
用户体验 (UX)：ts_headline 函数可以直接在数据库层面生成高亮片段，节省了应用层的计算资源。

2026 技术趋势：AI 与数据库的深度融合

随着 Agentic AI 和 Vibe Coding 的兴起，我们作为开发者的角色正在从“代码编写者”转变为“系统编排者”。在 PostgreSQL 的文本搜索领域，这意味着我们需要重新思考搜索的定义。

语义搜索的兴起与向量数据库

传统的 CONTAINS 或 FTS 基于关键词。但在 2026 年，用户期望的是语义。例如，用户搜索“如何修复无法启动的汽车”，传统的 FTS 可能找不到包含“引擎故障”的文档，除非关键词完全匹配。

现代解决方案：

我们通常会使用 pgvector 扩展。PostgreSQL 不仅能存储文本，还能存储向量。

-- 1. 安装 pgvector 扩展
CREATE EXTENSION vector;

-- 2. 在表中添加向量列（假设我们用 OpenAI Embedding 模型生成了 1536 维向量）
ALTER TABLE documents ADD COLUMN content_embedding vector(1536);

-- 3. 创建 HNSW 索引以加速近似最近邻（ANN）搜索
CREATE INDEX ON documents USING hnsw (content_embedding vector_cosine_ops);

-- 4. 执行语义搜索（寻找意思最接近的文档，而不是字符匹配的）
-- 这里 :query_embedding 是应用层传入的查询文本的向量表示
SELECT id, content, 
       1 - (content_embedding  :query_embedding) as similarity
FROM documents
ORDER BY content_embedding  :query_embedding
LIMIT 5;

在我们的实践中，最佳的架构往往是 混合检索：先用 PostgreSQL 的 FTS 快速过滤出候选集（减少向量计算的范围），再用 pgvector 进行语义重排序。这样既保证了速度，又提供了 AI 级别的准确性。

AI 辅助工作流：Vibe Coding 的最佳实践

当我们编写这些复杂的 SQL 查询时，GitHub Copilot、 Cursor 或 Windsurf 等 AI 工具已经成为了我们的“结对编程伙伴”。

你可能会遇到这样的情况：当你不确定如何优化 INLINECODEa5861597 的语法，或者想生成一个复杂的 INLINECODE117d822a 配置时。
我们的建议：直接向 AI 描述需求：“给我一个 PostgreSQL 查询，在 articles 表中搜索 ‘java‘，忽略大小写，并高亮显示上下文”。AI 能瞬间生成 90% 的代码，我们作为专家只需要负责审查和微调。

这种 Vibe Coding 的模式让我们更专注于业务逻辑，而不是死记硬背 SQL 语法。例如，在我们最近的代码审查中，我们利用 AI 辅助发现了一个潜在的 N+1 问题，它建议我们将多次 INLINECODEd490b71d 查询合并为一次 INLINECODE8b46294e 操作，这正是由于我们与 AI 的紧密协作才得以快速发现。

生产环境实战：容灾与故障排查

在将搜索功能推向生产环境时，我们踩过很多坑。这里分享几点经验，希望能帮助你避开类似的陷阱。

1. 索引创建与锁表风险

在一个拥有数千万行数据的表上直接创建 GIN 索引（用于全文搜索或 pgvector）会导致长时间的锁表，这可能会导致业务停摆。

最佳实践 (2026 标准做法)：

-- 错误做法：会锁表
CREATE INDEX idx_articles_tsv ON articles USING gin(tsv_content);

-- 正确做法：使用 CONCURRENTLY，允许创建索引时不阻塞读写
CREATE INDEX CONCURRENTLY idx_articles_tsv ON articles USING gin(tsv_content);

2. 乱码与配置陷阱

在使用 to_tsvector 时，如果数据库的本地化配置与你的数据不匹配，搜索结果可能会让你大吃一惊。例如，对于中文内容，默认的 ‘english‘ 配置几乎无效。

解决方案：

-- 对于中文或其他多语言场景，需要配置专门的解析器
-- 或者使用 ‘simple‘ 配置进行精确匹配
SELECT to_tsvector(‘simple‘, ‘这是一个测试‘); 
-- 这会按空格或非字母字符分割，而不是进行复杂的词干提取

3. 停止词的“坑”

全文搜索默认会忽略常见的“停止词”（如英文中的 the, a, an）。在某些特定场景下（例如搜索歌名 "The Sound"），这会导致搜索不到结果。

我们的处理经验：如果搜索短语主要是专有名词或简短的关键字，建议使用 INLINECODE09ce206c 的短语搜索功能或回退到 INLINECODE01949684。

-- 使用短语搜索避免停止词被忽略
SELECT * FROM articles 
WHERE to_tsvector(‘english‘, title) @@ phraseto_tsquery(‘english‘, ‘The Sound‘);

结论

PostgreSQL 中虽然没有单一的 INLINECODE5b23b568 函数，但它提供了世界上最灵活的文本搜索工具箱。从简单的 INLINECODEe4a5b446 到强大的全文搜索，再到向量化的语义检索，我们拥有了构建现代应用所需的一切。

当我们结合 AI 辅助开发工具 和 云原生部署架构 时，掌握 PostgreSQL 的这些高级特性显得尤为重要。希望这篇文章不仅能帮助你解决当下的搜索需求，也能启发你在未来的项目中构建更智能、更高效的数据层。让我们继续探索 PostgreSQL 的无限可能吧！

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