Menggunakan penganalisis teks

Pernyataan DDL CREATE SEARCH INDEX, fungsi SEARCH, dan fungsi TEXT_ANALYZE mendukung opsi konfigurasi penganalisis teks lanjutan. Dengan memahami penganalisis teks BigQuery dan opsinya, Anda dapat mengoptimalkan pengalaman penelusuran.

Dokumen ini memberikan ringkasan tentang berbagai penganalisis teks yang tersedia di BigQuery dan opsi konfigurasinya, serta contoh cara kerja penganalisis teks dengan penelusuran di BigQuery. Untuk mengetahui informasi selengkapnya tentang sintaksis penganalisis teks, lihat Analisis teks.

Penganalisis teks

BigQuery mendukung penganalisis teks berikut:

NO_OP_ANALYZER
LOG_ANALYZER
PATTERN_ANALYZER

`NO_OP_ANALYZER`

Gunakan NO_OP_ANALYZER jika Anda memiliki data yang telah diproses sebelumnya yang ingin dicocokkan secara persis. Tidak ada tokenisasi atau normalisasi yang diterapkan pada teks. Karena tidak melakukan tokenisasi atau normalisasi, analyzer ini tidak menerima konfigurasi. Untuk mengetahui informasi selengkapnya tentang NO_OP_ANALYZER, lihat NO_OP_ANALYZER.

`LOG_ANALYZER`

LOG_ANALYZER mengubah data dengan cara berikut:

Teks dibuat huruf kecil.
Nilai ASCII yang lebih besar dari 127 akan dipertahankan apa adanya.
Teks dibagi menjadi istilah individual yang disebut token oleh pembatas berikut:
```
[ ] < > ( ) { } | ! ; , ' " * & ? + / : = @ . - $ % \ _ \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
```
Jika tidak ingin menggunakan pemisah default, Anda dapat menentukan pembatas yang ingin digunakan sebagai opsi penganalisis teks. LOG_ANALYZER memungkinkan Anda mengonfigurasi pemisah dan filter token tertentu untuk kontrol yang lebih besar atas hasil penelusuran. Untuk mengetahui informasi selengkapnya tentang opsi konfigurasi spesifik yang tersedia saat menggunakan LOG_ANALYZER, lihat opsi penganalisis delimiters dan opsi penganalisis token_filters.

`PATTERN_ANALYZER`

Penganalisis teks PATTERN_ANALYZER mengekstrak token dari teks menggunakan ekspresi reguler. Mesin ekspresi reguler dan sintaksis yang digunakan dengan PATTERN_ANALYZER adalah RE2. PATTERN_ANALYZER membuat token pola dalam urutan berikut:

Menemukan substring pertama yang cocok dengan pola (dari kiri) dalam string. Ini adalah token yang akan disertakan dalam output.
Fungsi ini menghapus semuanya dari string input hingga akhir substring yang ditemukan pada langkah 1.
Mengulangi proses sampai {i>string<i} kosong.

Tabel berikut menyediakan contoh ekstraksi token PATTERN_ANALYZER:

Pola	Memasukkan teks	Token output
ab	Ababab	ab
ab	Abacad	ab
[a-z]{2}	Abacad	ab AC iklan
aaa	aaaaa	aaa
[a-z]/	a/b/c/d/e	a/ b/ k/ h/
/[^/]+/	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
".+"	"kucing" dan ""	"kucing" dan "" Perhatikan bahwa penggunaan pengukur rakus + membuat pencocokan cocok dengan string terpanjang yang mungkin dalam teks, sehingga menyebabkan '"cats" dan "dogs"' diekstrak sebagai token dalam teks.
".+?"	"kucing" dan ""	"kucing" "" Perhatikan penggunaan pengukur lambat +? membuat ekspresi reguler cocok dengan string terpendek yang mungkin ada dalam teks, sehingga '"cats"', '"dogs"' diekstrak sebagai 2 token terpisah dalam teks.

Dengan penganalisis teks PATTERN_ANALYZER, Anda dapat lebih leluasa mengontrol token yang diekstrak dari teks saat digunakan dengan fungsi SEARCH. Tabel berikut menunjukkan bagaimana pola dan hasil yang berbeda menghasilkan hasil SEARCH yang berbeda:

Pola	Kueri	Text	Token dari teks	SEARCH(teks, kueri)	Penjelasan
abc	abcdef	abcghi	abcghi	TRUE	'abc' dalam ['abcghi']
cd[a-z]	abcdef	abcghi	abcghi	FALSE	'cde' dalam ['abcghi']
[a-z]/	a/b/	a/b/c/d/	a/ b/ k/ h/	TRUE	'a/' dalam ['a/', 'b/', 'c/', 'd/'] DAN 'b/' dalam ['a/', 'b/', 'c/', 'd/']
/[^/]+/	aa/bb/	aa/bb/cc/	/bb/	TRUE	'/bb/' dalam ['/bb/']
/[^/]+/	bb	aa/bb/cc/	/bb/	ERROR	Tidak ditemukan kecocokan dalam istilah kueri
[0-9]+	abc	abc123		ERROR	Tidak ditemukan kecocokan dalam istilah kueri
[0-9]+	`abc`	abc123		ERROR	Tidak ditemukan kecocokan dalam istilah kueri Mencocokan {i>backtick<i} sebagai {i>backtick<i}, bukan karakter khusus.
[a-z][a-z0-9]*@google\.com	Ini adalah email saya: [email protected]	[email protected]	[email protected]	TRUE	'[email protected]' dalam '[email protected]'
abc	abc\ abc	abc	abc	TRUE	'abc' dalam ['abc'] Perhatikan bahwa 'abc abc' adalah satu subkueri(yaitu) setelah diurai oleh parser kueri penelusuran karena spasi di-escape.
(?i)(?:Abc) (tanpa normalisasi)	aBcd	ABC	ABC	FALSE	'aBc' dalam ['Abc']
(?i)(?:Abc) normalisasi: lower_case = true	aBcd	ABC	abc	TRUE	'abc' dalam ['abc']
(?:/?)abc	bc/abc	/abc/abc/	/abc	TRUE	'/abc' dalam ['/abc']
(?:/?)abc	abc	d/abc	/abc	FALSE	'abc' dalam ['/abc']
".+"	"kucing"	"kucing" dan ""	"kucing" dan ""	FALSE	'"cats"' dalam ['"cats" dan "dogs"] Perhatikan penggunaan greedy quantifiers + membuat ekspresi reguler cocok dengan string terpanjang yang mungkin dalam teks, sehingga '"cats" dan "dogs"' diekstrak sebagai token dalam teks.
".+?"	"kucing"	"kucing" dan ""	"kucing" ""	TRUE	'"cats"' in ['"cats"', '"dogs"] Perhatikan penggunaan lazy quantifiers +? membuat ekspresi reguler cocok dengan string terpendek yang mungkin ada dalam teks, sehingga '"cats"', '"dogs"' diekstrak sebagai 2 token terpisah dalam teks.

Contoh

Contoh berikut menunjukkan penggunaan analisis teks dengan opsi penyesuaian untuk membuat indeks penelusuran, mengekstrak token, dan menampilkan hasil penelusuran.

`LOG_ANALYZER` dengan normalisasi ICU NFKC dan kata perhentian.

Contoh berikut mengonfigurasi opsi LOG_ANALYZER dengan normalisasi NFKC ICU dan kata perhentian. Contoh ini mengasumsikan tabel data berikut dengan data yang sudah diisi:

CREATE TABLE dataset.data_table(
  text_data STRING
);

Untuk membuat indeks penelusuran dengan normalisasi ICU NFKC dan daftar kata perhentian, buat string berformat JSON dalam opsi analyzer_options dari pernyataan DDL CREATE SEARCH INDEX. Untuk daftar lengkap opsi yang tersedia saat membuat indeks penelusuran dengan LOG_ANALYZER, lihat LOG_ANALYZER. Untuk contoh ini, kata perhentiannya adalah "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"] }
    ]
  }''');

Dengan contoh sebelumnya, tabel berikut menjelaskan ekstraksi token untuk berbagai nilai text_data. Perhatikan bahwa dalam dokumen ini, karakter tanda tanya ganda (⁇) dicetak miring untuk membedakan antara dua tanda tanya (??):

Teks Data	Token untuk indeks	Penjelasan
Rubah Cokelat Cepat	["cepat", "cokelat", "rubah"]	Tokenisasi LOG_ANALYZER menghasilkan token ["The", "Quick", "Brown", "Fox"]. Selanjutnya, normalisasi ICU dengan `icu_case_folding = true` huruf kecil token untuk menghasilkan ["the", "quick", "brown", "fox"] Terakhir, filter kata perhentian menghapus "the" dari daftar.
Rubah Cokelat Cepat	["cepat", "cokelat", "rubah"]	Tokenisasi LOG_ANALYZER menghasilkan token ["The", "Quick", "Brown", "Fox"]. Selanjutnya, normalisasi ICU NFKC dengan `icu_case_folding = true` huruf kecil menjadi token untuk menghasilkan ["the", "quick", "brown", "fox"] Terakhir, filter kata perhentian akan menghapus "the" dari daftar.
Rubah⁇Cepat	["cepat??fox"]	Tokenisasi LOG_ANALYZER menghasilkan token ["The", "Quick⁇Fox"]. Selanjutnya, normalisasi ICU NFKC dengan `icu_case_folding = true` huruf kecil token untuk menghasilkan ["quick??fox"]. Perhatikan bahwa unicode tanda tanya ganda telah dinormalisasi menjadi 2 karakter ASCII tanda tanya. Terakhir, filter kata perhentian tidak melakukan apa pun karena tidak ada token yang ada dalam daftar filter.

Setelah indeks penelusuran dibuat, Anda dapat menggunakan fungsi SEARCH untuk menelusuri tabel menggunakan konfigurasi analyzer yang sama dengan yang ditetapkan dalam indeks penelusuran. Perhatikan bahwa jika konfigurasi analyzer dalam fungsi SEARCH tidak cocok dengan konfigurasi indeks penelusuran, indeks penelusuran tidak akan digunakan. Gunakan kueri berikut:

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"]
      }
    ]
  }''')

Ganti kode berikut:

search_query: Teks yang ingin Anda telusuri.

Tabel berikut menunjukkan berbagai hasil berdasarkan teks penelusuran yang berbeda dan nilai search_query yang berbeda:

text_data	`search_query`	Hasil	Penjelasan
Rubah Cokelat Cepat	`"Ⓠuick"`	`TRUE`	Daftar akhir token yang diekstrak dari teks adalah ["quick", "brown", "fox"]. Daftar akhir token yang diekstrak dari kueri teks adalah ["quick"]. Semua token kueri daftar dapat ditemukan di token teks.
Rubah Cokelat Cepat	`"quick"`	`TRUE`	Daftar akhir token yang diekstrak dari teks adalah ["quick", "brown", "fox"]. Daftar akhir token yang diekstrak dari kueri teks adalah ["quick"]. Semua token kueri daftar dapat ditemukan di token teks.
Rubah⁇Cepat	`"quick"`	`FALSE`	Daftar akhir token yang diekstrak dari teks adalah ["quick??fox"]. Daftar akhir token yang diekstrak dari kueri teks adalah ["quick"]. "quick" tidak ada dalam daftar token dari teks.
Rubah⁇Cepat	`"quick⁇fox"`	`TRUE`	Daftar akhir token yang diekstrak dari teks adalah ["quick??fox"]. Daftar akhir token yang diekstrak dari kueri teks adalah ["quick??fox"]. "quick??fox" ada dalam daftar token dari teks tersebut.
Rubah⁇Cepat	"`quick⁇fox`"	`FALSE`	Di `LOG_ANALYZER`, aksen nontirus memerlukan pencocokan teks yang sama persis.

`PATTERN_ANALYZER` untuk penelusuran IPv4 dengan kata perhentian

Contoh berikut mengonfigurasi penganalisis teks PATTERN_ANALYZER untuk menelusuri pola tertentu sekaligus memfilter kata perhentian tertentu. Dalam contoh ini, pola cocok dengan alamat IPv4 dan mengabaikan nilai localhost (127.0.0.1).

Contoh ini mengasumsikan bahwa tabel berikut telah diisi dengan data:

CREATE TABLE dataset.data_table(
  text_data STRING
);

Untuk membuat indeks penelusuran, opsi pattern dan daftar kata perhentian, buat string berformat JSON di opsi analyzer_options dari pernyataan DDL CREATE SEARCH INDEX. Untuk daftar lengkap opsi yang tersedia saat membuat indeks penelusuran dengan PATTERN_ANALYZER, lihat PATTERN_ANALYZER. Untuk contoh ini, kata perhentian kita adalah alamat localhost, 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"
      ]
    }
  ]
}'''
);

Saat menggunakan ekspresi reguler dengan analyzer_options, sertakan tiga simbol \ utama untuk meng-escape ekspresi reguler dengan benar yang menyertakan simbol \, seperti \d atau \b.

Tabel berikut menjelaskan opsi tokenisasi untuk berbagai nilai text_data

Teks Data	Token untuk indeks	Penjelasan
abc192.168.1.1def 172.217.20.142	["192.168.1.1", "172.217.20.142"]	Pola IPv4 ini menangkap alamat IPv4 bahkan jika tidak ada ruang antara alamat dan teks.
104.24.12.10abc 127.0.0.1	["104.24.12.10"]	“127.0.0.1” disaring karena ada dalam daftar kata-kata perhentian.

Setelah indeks penelusuran dibuat, Anda dapat menggunakan fungsi SEARCH untuk menelusuri tabel berdasarkan tokenisasi yang ditentukan di analyzer_options. Gunakan kueri berikut:

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"
        ]
      }
    ]
  }'''
);

Ganti kode berikut:

search_query: Teks yang ingin Anda telusuri.

Tabel berikut menunjukkan berbagai hasil berdasarkan teks penelusuran yang berbeda dan nilai search_query yang berbeda:

text_data	`search_query`	Hasil	Penjelasan
128.0.0.2	"127.0.0.1"	ERROR	Tidak ada token penelusuran dalam kueri. Kueri melewati penganalisis teks, yang memfilter token "127.0.0.1".
abc192.168.1.1def 172.217.20.142	"192.168.1.1abc"	TRUE	Daftar token yang diekstrak dari kueri adalah ["192.168.1.1"]. Daftar token yang diekstrak dari teks adalah ["192.168.1.1", "172.217.20.142"].
abc192.168.1.1def 172.217.20.142	"`192.168.1.1`"	TRUE	Daftar token yang diekstrak dari kueri adalah ["192.168.1.1"]. Daftar token yang diekstrak dari teks adalah ["192.168.1.1", "172.217.20.142"]. Perhatikan bahwa tanda kutip terbalik diperlakukan sebagai karakter reguler untuk pattern_ANALYZER.

Langkah selanjutnya

Untuk mengetahui ringkasan kasus penggunaan, harga, izin yang diperlukan, dan batasan indeks penelusuran, lihat Pengantar penelusuran di BigQuery.
Untuk mengetahui informasi tentang penelusuran kolom yang diindeks secara efisien, lihat Menelusuri dengan indeks.

Menggunakan penganalisis teks

Penganalisis teks

NO_OP_ANALYZER

LOG_ANALYZER

PATTERN_ANALYZER