前模糊匹配的原理是将数据反转存储，查询时字段需要反转，输入的值也需要反转。 原理和前模糊匹配一样。
全模糊匹配(%xxx%)-三元组匹配pg_trgm
使用场景：pg_trgm支持前模糊匹配，后模糊匹配以及全模糊匹配，但是全模糊匹配至少要三个字符才会走索引，在全模糊匹配不少于三个字符的场景才生效(abase一个汉字为一个字符)，也就是like '%xxx%'不能少于三个汉字。
pg_trgm扩展的前模糊匹配和后模糊匹配也均可走索引，后模糊匹配btree的效率比gin要高。
全文检索-zhparser使用场景：单个字段全文检索，多字段全文检索，行级全文检索
目前abase5.0自带了全文检索支持，使用select * from pg_extension可以看到zhparser的扩展。在abase5.0以前需要手动安装
全文检索查询 多字段全文检索前面是单个字段的全文检索，如果我需要对多个字段做全文检索如何做呢？ 比如我需要对案号，案件名称等字段 查询其中包含‘北京'的行。由于pg_trgm是三元组匹配，所以这个地方就不能实现。
行级全文检索[
权重排序
可以看出当查询的结果集大的时候排序是非常耗时的，因为它要求查询每一个匹配文档的tsvector，如果一行较大，可能存储在toast表中，这样就涉及到大量的随机访问
磁盘io会升高。不幸的是，这几乎不可能避免，因为实际查询常常导致巨大数目的匹配。
结语
1.后模糊匹配(xxx%)，可使用btree创建索引，效率比gin索引高，using btree(c_ajmc text_pattern_ops).
2.前模糊匹配(%xxx)，btree和gin的效率相差不大，但是gin创建耗费时间，且gin比btree索引大。所以推荐使用btree reverse函数创建索引。using btree(reverse(c_ajmc))
3.全模糊匹配(%xxx%),可使用gin创建索引，但是pg_trgm支持最少三个字符。using gin(c_ajmc gin_trgm_ops)
4.如果需要对多个字段的全文检索，比如查询案号，或者案件名称这两个字段中包含‘北京'的值，或者案件名称中包含‘北京'和‘华宇'可以使用全文检索，具体的创建参考上面的例子。
5.需要注意的是当全文检索返回的结果集很大时，按照权重排序效率会很低！！！
6.需要注意的是使用全模糊匹配，查询的字符太少返回的结果多，会影响查询效率！！！
7.如果该字段仅需要后模糊匹配只需要建索引：using btree(c_ajmc text_pattern_ops)。如果该字段仅需要前模糊匹配则建索引using btree(reverse(c_ajmc))。如果字段有全模糊匹配也有前后模糊匹配就只需要建一个gin索引即可。
7.pg_trgm
8.zhparser
参考资料
参考资料
ts_rank
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