知识大全 SQL Server同Index Server的结合应用3/3

Posted 2022-07-15 文件

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　　　　通过SQL Server查询Index Server　　如果要通过SQL Server查询Index Server 须使用OPENQUERY函数其语法结构如下　　OPENQUERY(linked_server query )　　其中linked_server参数为连接的名称而query参数为要进行的查询它将以一个字符串的形式传送给OPENQUERY函数此函数返回的将是一个虚拟表从而可以让我们对其做进一步的查询　　　　下面的语句查找内容包含中SQL这个单词的所有文件　　SELECT *　　FROM OpenQuery(FileSystem 　　 SELECT Directory FileName DocAuthor Size Create　　FROM SCOPE()　　WHERE CONTAINS( Contents SQL ) )　　对于Index Server的查询其FROM语句的语法格式于普通的SQL语句是有所区别的其语法结构如下　　FROM [ Catalog_Name ] SCOPE( [ Scope_Arguments ] ) 　　其中的Catalog_Name参数用于指明要进行查询的索引目录由于我们在定义连接时只能选择一个索引目录所以此参数在此将被省略而SCOPE函数用于指明要进行查询的文件所在的目录 SCOPE函数的语法结构如下图所示　　　　其中DEEP TRAVERSAL OF关键字指明将查询目录中所有的文件包括其子目录中的所有文件而SHALLOW TRAVERSAL OF关键字则指明只查询顶级目录中的文件而不包括子目录中的那些文件如果不指明查询的目录深度则默认为DEEP TRAVERSAL OF 　　physical_path和virtual_directory分别为物理目录和虚拟目录其中各自的含义在图中已经标示的非常明白了在此就不再进一步说明了　　Index Server共支持种文件属性而可以用来作为查询条件或返回结果的常用文件属性:　　　　属性名称数据类型注释可否用于ORDER BY子句可否用于SELECT语句中　　Access datetime 文件的最后访问时间可可　　Characterization nvarchar或ntext 文档的描述或摘要由Index Server使用否可　　Create datetime 文件的创建时间可可　　Directory Nvarchar 文件的物理路径不包含文件名可可　　DocAppName nvarchar 创建文件的应用程序的名称如Microsoft Word 可可　　DocAuthor nvarchar 文档的作者可可　　DocComments nvarchar 关于文档的注释可可　　DocCompany nvarchar 写作文档的公司的名称可可　　DocLastAuthor nvarchar 最近编辑文档的用户可可　　DocLastPrinted datetime 文档的最近一次打印时间可否　　DocPageCount integer 文档的页数可否　　DocParaCount integer 文档的图形数量可否　　DocRevNumber integer 文档的当前版本可可　　DocSubject nvarchar 文档的主题可可　　DocTemplate nvarchar 文档的模板可可　　DocTitle nvarchar 文档的标题可可　　DocWordCount integer 文档的字数可否　　FileIndex Decimal( ) 文件的唯一标识可可　　FileName nvarchar 文件名可可　　HitCount integer 文件中的命中次数（单词匹配查询）即文件中有多少个查询条件中的单词可可　　Path nvarchar 文件的物理路径包含文件名可可　　Rank integer 行的等级范围从到数字越大表示越匹配可可　　ShortFileName nvarchar 短文件名( 格式) 可可　　Size Decimal( ) 文件大小单位是字节可可　　VPath nvarchar 指向文件的完整虚拟路径包括文件名如果有多个可能的路径将选择最符合查询的一个可可　　Write datetime 最近一次写文件的时间可可　　　　可以在Where子句中使用以上各种属性作为查询的条件当条件中包含全文检索条件时需要使用CONTAINS和FREETEXT语句其用法同SQL Server的全文检索相同要注意的是在对Index Server的查询中不能使用GROUP BY和HAVING子句因为这不被Index Server所支持　　此外在查询的SELECT子句中不能使用*来选择所有的属性 *只有在对视图进行查询时才可以使用视图实际上可以理解为从一个查询导出的虚拟表通过对视图的查询可以实现对查询结果的再次查询视图一般应用于需要经常被其他查询作为FROM子句中的数据源时使用建立视图使用CREATE VIEW语句其语法结构如下　　CREATE VIEW view_name [(column ][ n])]　　AS　　　　select_statement　　其中view_name为要建立的视图的名称而AS子句后面的就是建立视图的查询语句而此语句有以下限制不能包含ORDER BY PUTE和PUTE BY等子句不能包含INTO关键字不能涉及临时表　　而column则用于为视图中的各个字段命名一般只有在这些字段是表达式或函数及常数时才需要为其命名　　在SQL Server中也同样可以使用CREATE VIEW语句来建立视图　　下面我们通过一个例子来了解对Index Server查询的全部过程　　我们将在虚拟目录\\Corpus和C:\\temp目录中查找那些作者在writer表中存在记录且文档字数超过字的文件并返回作者的名字文档题目以及作者的身份其查询语句和具体操作过程如下图所示　　　　Index Server查询过程　　其中各个步骤的解释如下　　查询被提交到SQL Server 将分布式查询部分（包含在OPENQUERY函数之内的部分）传递给SQL Server分布式查询处理器　　分布式查询处理器将查询进一步传递给OLE DB Provider for Indexing Service（MSIDXS）由MSIDX连接到文件系统　　 MSIDXS分析查询语句并向文件索引服务发出相应的命令　　文件索引服务从一个结合了Web虚拟目录/Corpus和C:\\Temp目录的虚拟表中查找那些符合条件的文件并将其作为一个行集返回给MSIDX 　　 MSIDXS将行集返回给分布式查询处理器　　分布式查询处理器将返回的行集作为一个表同writers表进行结合查询并将最终结果返回给查询提交者　　　　在对Index Server的查询中还不能使用QUANTIFIED PARISON BEEEN EXISTS IN以及NULL等谓词因为这些都不被Index Server所支持但是它支持两个SQL Server所不直接支持的两个谓词 MATCHES和ARRAY 我们可以在对Index Server的查询语句中使用它们其含义和语法结构分别如下　　MATCHES 用于模式匹配其作用同Like相近但是功能更为强大它的语法结构如下 MATCHES (Column_Reference Grouped_Search_Pattern | Counted_Search_Pattern ) > 　　其中Column_Reference为指定的文件属性其数据类型必须同后面的Grouped_Search_Pattern相匹配　　Grouped_Search_Pattern为指定的匹配模式而Counted_Search_Pattern则用于对匹配的数量进行限定可以有三种限定方式　　严格匹配在查询的文件属性中包含指定数目的满足匹配条件的字串　　至少匹配在查询的文件属性中包含大于或等于指定数目的满足匹配条件的字串　　范围匹配在查询的文件属性中包含满足匹配条件的字串数目界于n～m之间　　MATCHES可以使用的模式匹配符及其含义见下表　　　　 符号描述　　* 包含指定的匹配字符串同时还包含其他个或更多的字符这同dir命令中使用的*十分类似如以b开头以d结尾的字符串的匹配条件为b|*d 　　? 包含指定的匹配字符串同时还包含其他个或一个字符如满足b|?d匹配条件的字串包括bd bad和bed等　　+ 包含指定的匹配字符串同时还包含其他个或更多的字符如满足b|+d匹配条件的字串包括bad bed和bond等　　( ) 用于界定模式匹配表明在其中的是模式匹配字符条件当条件多于一个时使用　　用于界定匹配数量表明在其中的是模式匹配数量条件　　[ ] 用来在模式条件中指明一个字符串的范围　　| 一个转义符要求在上面的每个符号前使用它从而将其同普通字符区别开来　　下面通过几个简单的例子来说明MATCHES谓词的使用方法　　查找文件内容中出现 SQL 三次的文件　　 WHERE MATCHES (DocText |(SQL|)| | ) > 　　查找文件内容中出现 SQL 三次以上的文件　　 WHERE MATCHES (DocText |(SQL|)| | ) > 　　查找文件内容中出现 SQL 三次到十次之间的文件　　 WHERE MATCHES (DocText |(Bora|)| | ) > 　　当你不能确定作者姓名中包含 Pellow 还是 Pelow 时可以使用下面的条件语句　　 WHERE MATCHES( DocAuthor * Pel| |ow ) > 　　ARRAY 用于在两个排列（也称为矢量）之间通过逻辑运算符来进行比较其语法结构如下　　　　Column_Reference Comparison_Operator [ ALL | SOME ] ARRAY [ Array_Elements ]　　其中Column_Reference用于比较的文件属性可以是多个属性但是要求其数据类型同后面的Array_Elements相匹配　　Comparison_Operator为比较运算符它可以是= !=（不等于） > => < <= 　　Array_Elements用于指明用于进行比较的排列其必须用 [] 括起来空的排列也是允许的比如下面的查询也是合法的　　SELECT foo FROM SCOPE() WHERE bar = ARRAY[]　　ALL和SOME则用来指明对Array_Elements使用不同的比较方式对于All 将会对左侧排列中的每个元素同右侧排列中相应的元素进行比较比如下面的表达式对于ALL 表达式结果为假　　[ ] > ALL ARRAY [ ]　　而对于SOME 则只要在左侧排列中有一个值同右侧排列中所有的值比较复合条件即可因此下面的表达式对于SOME 其表达式结果为真　　[ ] > SOME ARRAY [ ]　　因为在左侧排列中的比右侧排列中的和都大因此返回值为真　　如果不指 cha138/Article/program/SQLServer/201311/22036