如何在delphi中实现对文件进行base64编码

Posted 2023-05-11

在 CnPack 的免费开源组件包中，提供了 Base64 编码、解码功能函数，在单元文件 CnBase64.pas 中：

建议下载后，安装使用。

参考技术A EncdDecd.pas

如何在 Postgresql 中实现对复杂嵌套 JSONB 的全文搜索

【中文标题】如何在 Postgresql 中实现对复杂嵌套 JSONB 的全文搜索

【英文标题】：How to implement full text search on complex nested JSONB in Postgresql

【发布时间】：2018-01-22 16:06:21

【问题描述】：

我将相当复杂的 JSONB 存储在一个 jsonb 列中。

数据库表如下：

 CREATE TABLE sites (
   id text NOT NULL,
   doc jsonb,
   PRIMARY KEY (id)
 )

我们存储在doc 列中的数据是一个复杂的嵌套JSONB 数据：

   
      "_id": "123",
      "type": "Site",
      "identification": "Custom ID",
      "title": "SITE 1",
      "address": "UK, London, Mr Tom's street, 2",
      "buildings": [
          
               "uuid": "12312",
               "identification": "Custom ID",
               "name": "BUILDING 1",
               "deposits": [
                   
                      "uuid": "12312",
                      "identification": "Custom ID",             
                      "audits": [
                          
                             "uuid": "12312",         
                              "sample_id": "SAMPLE ID"                
                          
                       ]
                   
               ]
           
       ]
    

所以我的JSONB 的结构如下：

SITE 
  -> ARRAY OF BUILDINGS
     -> ARRAY OF DEPOSITS
       -> ARRAY OF AUDITS

我们需要通过每种类型的条目中的一些值来实现全文搜索：

SITE (identification, title, address)
BUILDING (identification, name)
DEPOSIT (identification)
AUDIT (sample_id)

SQL 查询应仅在这些字段值中运行全文搜索。

我猜需要使用GIN 索引和tsvector 之类的东西，但没有足够的Postgresql 背景。

那么，我的问题是可以索引然后查询这种嵌套的JSONB 结构吗？

【问题讨论】：

第一个镜头是“非规范化”存储：为了简洁而牺牲一些存储空间。在单独的字段中提取所需的数据：站点、建筑物、存款、审计，包含所需字段的纯字符串连接，即building.identification ||';'||building.title||';'||building.address 等（这可以使用 postgres 的函数作为默认值或基于触发器来完成，如果您的数据已修改）。然后在这些字段上创建 GIN 索引 -> 然后在这些字段上构建相应的全文查询

谢谢@IlyaDyoshin。我喜欢你的想法 - 将尝试尝试它。

或者你可以等到 10.0 版本发布 - json/jsonb FTS 将成为一等公民postgresql.org/docs/10/static/release-10.html

哇，感谢@IlyaDyoshin 提供的信息：啤酒：

伙计们，请参阅下面的@Nick 方法。我测试了它 - 效果很好 + 1

【参考方案1】：

让我们添加tsvector类型的新列：

alter table sites add column tsvector tsvector;

现在让我们创建一个触发器来收集词法，组织它们并放入我们的 tsvector。我们将使用 4 个组（A、B、C、D）——这是 tsvector 的一个特殊功能，允许您稍后在搜索时区分词法（参见手册中的示例https://www.postgresql.org/docs/current/static/textsearch-controls.html；不幸的是，此功能最多支持 4组，因为开发人员只为此保留了 2 位，但我们很幸运，我们只需要 4 个组）：

create or replace function t_sites_tsvector() returns trigger as $$
declare
  dic regconfig;
  part_a text;
  part_b text;
  part_c text;
  part_d text;
begin
  dic := 'simple'; -- change if you need more advanced word processing (stemming, etc)

  part_a := coalesce(new.doc->>'identification', '') || ' ' || coalesce(new.doc->>'title', '') || ' ' || coalesce(new.doc->>'address', '');

  select into part_b string_agg(coalesce(a, ''), ' ') || ' ' || string_agg(coalesce(b, ''), ' ')
  from (
    select 
      jsonb_array_elements((new.doc->'buildings'))->>'identification',
      jsonb_array_elements((new.doc->'buildings'))->>'name'
  ) _(a, b);

  select into part_c string_agg(coalesce(c, ''), ' ')
  from (
    select jsonb_array_elements(b)->>'identification' from (
      select jsonb_array_elements((new.doc->'buildings'))->'deposits'
    ) _(b)
  ) __(c);

  select into part_d string_agg(coalesce(d, ''), ' ')
  from (
    select jsonb_array_elements(c)->>'sample_id'
    from (
      select jsonb_array_elements(b)->'audits' from (
        select jsonb_array_elements((new.doc->'buildings'))->'deposits'
      ) _(b)
    ) __(c)
  ) ___(d);

  new.tsvector := setweight(to_tsvector(dic, part_a), 'A')
    || setweight(to_tsvector(dic, part_b), 'B')
    || setweight(to_tsvector(dic, part_c), 'C')
    || setweight(to_tsvector(dic, part_d), 'D')
  ;
  return new;
end;
$$ language plpgsql immutable;

create trigger t_sites_tsvector
  before insert or update on sites for each row execute procedure t_sites_tsvector();

^^ -- 滚动它，这个 sn-p 比它看起来要大（尤其是你有没有滚动条的 MacOS...）

现在让我们创建 GIN 索引来加速搜索查询（如果您有很多行 - 例如，超过数百或数千行，这很有意义）：

create index i_sites_fulltext on sites using gin(tsvector);

现在我们插入一些东西来检查：

insert into sites select 1, '
      "_id": "123",
      "type": "Site",
      "identification": "Custom ID",
      "title": "SITE 1",
      "address": "UK, London, Mr Tom''s street, 2",
      "buildings": [
          
               "uuid": "12312",
               "identification": "Custom ID",
               "name": "BUILDING 1",
               "deposits": [
                   
                      "uuid": "12312",
                      "identification": "Custom ID",
                      "audits": [
                          
                             "uuid": "12312",
                              "sample_id": "SAMPLE ID"
                          
                       ]
                   
               ]
          
       ]
    '::jsonb;

检查select * from sites; - 您必须看到tsvector 列填充了一些数据。

现在让我们查询它：

select * from sites where tsvector @@ to_tsquery('simple', 'sample');

-- 它必须返回我们的记录。在这种情况下，我们搜索 'sample' 单词，我们不关心它会在哪个组中找到。

让我们更改它并尝试仅在 A 组中搜索（“SITE（标识、标题、地址）”，如您所描述的）：

select * from sites where tsvector @@ to_tsquery('simple', 'sample:A');

-- 这必须不返回任何内容，因为单词 'sample' 仅位于 D 组（“AUDIT (sample_id)”）中。确实：

select * from sites where tsvector @@ to_tsquery('simple', 'sample:D');

-- 将再次返回我们的记录。

注意，您需要使用 to_tsquery(..)，而不是 plainto_tsquery(..) 才能寻址 4 个组。所以你需要自己清理你的输入（避免使用或删除像&和|这样的特殊字符，因为它们在tsquery值中有特殊含义）。

好消息是您可以在一个查询中组合不同的组，如下所示：

select * from sites where tsvector @@ to_tsquery('simple', 'sample:D & london:A');

另一种方法（例如，如果您必须使用 4 个以上的组）是拥有多个 tsvector，每个都位于单独的列中，使用单个查询构建它们，创建索引（您可以在多个tsvector 列）和查询寻址单独的列。它与我上面解释的类似，但效率可能较低。

希望这会有所帮助。

【讨论】：

非常感谢@Nick。很快就会考虑您的建议。

嘿@Nick 我忘了说你非常感谢）我测试了你的方法，效果很好！非常感谢你的朋友

【参考方案2】：

在 Postgres 10 中，事情似乎更简单了，因为 to_tsvector 函数支持 json。例如，这很好用：

UPDATE dataset SET search_vector = to_tsvector('english',
'
  "abstract":"Abstract goes here",
  "useConstraints":"None",
  "dataQuality":"Good",
  "Keyword":"historic",
  "topicCategory":"Environment",
  "responsibleOrganisation":"HES"
'::json)
where dataset_id = 4;

请注意，我没有在深度嵌套的结构上尝试过这个，但不明白为什么它不起作用