使用 RANK 限制搜尋結果

發行項
03/05/2025

適用於：SQL Server Azure SQL 資料庫 Azure SQL 受控執行個體

CONTAINSTABLE and FREETEXTTABLE 函數會傳回名為 RANK 的資料行，其中包含 0 到 1000 (順位值) 的序數值。這些值用於根據資料列符合選取準則的程度進行排序。等級值僅表示結果集中資料列相關性的相對順序，其值越低表示相關性越低。實際的值並不重要，而且每次執行查詢後該值通常會不一樣。

注意

CONTAINS 和 FREETEXT 述詞不會傳回任何排名值。

符合搜尋條件的項目數通常會很大。若要防止 CONTAINSTABLE 或 FREETEXTTABLE 查詢傳回太多相符項目，請使用可選用的 top_n_by_rank 參數，以便僅傳回資料列的子集。 top_n_by_rank 是整數值 n，其中指定依遞減順序僅傳回 n 個最高等級的相符項目。如果結合 top_n_by_rank 與其他參數，則查詢所傳回的資料列數目會少於實際符合所有述詞的資料列數目。

SQL Server 將依照等級將相符項目排序，並且最多只會傳回指定的資料列數。此選項可能大幅地增加效能。例如，通常從 1,000,000 個資料列中傳回 100,000 列的查詢，如果只要求前 100 個資料列的話，就會處理得更為快速。

使用 RANK 限制搜尋結果的範例

範例 A：只搜尋前三個相符項目

下列範例會使用 CONTAINSTABLE，以便只傳回前三個相符項目。

USE AdventureWorks2022;
GO

SELECT K.RANK,
    AddressLine1,
    City
FROM Person.Address AS A
INNER JOIN CONTAINSTABLE(Person.Address, AddressLine1, 'ISABOUT ("des*",
    Rue WEIGHT(0.5),
    Bouchers WEIGHT(0.9))', 3) AS K
    ON A.AddressID = K.[KEY];
GO

結果集如下所示。

RANK        Address                          City
----------- -------------------------------- ------------------------------
172         9005, rue des Bouchers           Paris
172         5, rue des Bouchers              Orleans
172         5, rue des Bouchers              Metz

範例 B：搜尋前五個相符項目

下列範例會使用 CONTAINSTABLE 傳回在 light 或 lightweight 字附近包含 "aluminum" 一字的前五項產品之描述。

USE AdventureWorks2022;
GO

SELECT FT_TBL.ProductDescriptionID,
    FT_TBL.Description,
    KEY_TBL.RANK
FROM Production.ProductDescription AS FT_TBL
INNER JOIN CONTAINSTABLE(Production.ProductDescription,
    Description, '(light NEAR aluminum) OR (lightweight NEAR aluminum)', 5) AS KEY_TBL
        ON FT_TBL.ProductDescriptionID = KEY_TBL.[KEY];
GO

搜尋查詢結果如何排序

SQL Server 中的全文檢索搜尋可以產生選擇性分數 (或等級值)，用於表示全文檢索查詢傳回資料的相關性。這個等級值是針對每個資料列計算的，而且可當做排序準則使用，以便依據相關性排序給定查詢的結果集。等級值僅表示結果集中資料列相關性的相對順序。實際的值並不重要，而且每次執行查詢後該值通常會不一樣。排序值在查詢中沒有任何重要意義。

排序的統計資料

建立索引時會收集統計資料供評定等級使用。建立全文檢索目錄的程序並不會直接導致單一索引結構。相反地，Full-Text Engine for SQL Server 會在編製資料索引時建立中繼索引。接著，全文檢索引擎會視需要將這些索引合併到較大的索引。此程序可以重複許多次。接著，全文檢索引擎會執行「主要合併」，將所有的中繼索引合併至較大的主索引。

統計資料是在每個中繼索引層級中收集。當索引被合併時，統計資料也會被合併。某些統計資料值只能在主要合併程序期間產生。

當 SQL Server 對查詢結果集進行排序時，會使用最大中繼索引的統計資料。需視中繼索引合併與否而定。因此，如果中繼索引並未合併，等級統計資料的精確度可能會有所變動。這能解釋為何在一段時間的新增、修改、刪除全文檢索索引資料，以及在合併較小的索引之後，相同的查詢會傳回不同的等級結果。

為了降低索引大小與計算的複雜度，通常會將統計資料四捨五入。

下列清單包含一些計算等級時常用的重要詞彙與統計資料值。

術語 / 值	描述
屬性	資料列中的一個全文索引的資料行。
Document	在查詢中傳回的實體。在 SQL Server 中，這會對應至資料列。文檔可以有多種屬性，就像資料列可以有多個全文檢索的索引欄位。
Index	一或多個文件的單一反向索引。它可能完全位於記憶體或磁碟中。許多查詢統計資料會與符合項目的個別索引有關。
全文檢索目錄	被視為查詢的一個實體的中繼索引集合。目錄是 SQL Server 管理員可看見的組織單位。
單字、語符或項目	全文檢索引擎中的比對單位。文件中的文字資料流會由語言特定的分詞器進行分詞，將其斷詞為字組或詞元。
出現次數	文件屬性中的文字位移，此文字位移由文字分隔來決定。第一個字在位置 1，下個字在位置 2，依此類推。為避免在片語和近似度查詢中出現偽陽性，句子和段落的結尾會加入較大的出現間距。
TermFrequency	資料列中索引鍵值出現的次數。
IndexedRowCount	已編製索引的資料列總數。此計算會根據中間索引中所維護的計數來進行。此數字在精確度上會有所不同。
KeyRowCount	含有指定索引鍵之全文檢索目錄的資料列總數。
MaxOccurrence	全文檢索目錄中針對特定屬性儲存在資料列中的發生次數最大值。
MaxQueryRank	全文檢索引擎傳回的最大等級為 1000。

等級計算問題

計算等級的程序取決於許多因素。不同語言的文字在分隔 Token 化文字的方式上會有所差異。例如，使用某種分詞工具時會將 "dog-house" 字串分解成 "dog" "house"，而使用另一種分詞工具時會分解成 "dog-house"。這表示比對和等級會依據指定的語言而異，因為不僅單字不同，而且文件長度也不同。文件長度的差異會影響所有查詢的等級。

統計資料 (例如 IndexRowCount ) 可能會有很大的差異。例如，如果某個目錄在主索引中有 20 億個資料列，則將一篇新文件索引到記憶體中的中繼索引，而該文件的排名，依據記憶體索引中的文件數量，可能會與主索引中的文件排名產生偏差。因此，我們建議您在執行任何會導致大量資料列被編入索引或重新編製索引的過程後，使用 ALTER FULLTEXT CATALOG ... REORGANIZE Transact-SQL 陳述式將這些索引合併至主要索引。全文檢索引擎也會根據參數 (例如中繼索引的數目與大小) 來自動合併索引。

MaxOccurrence 值會正規化為 32 種範圍中的其中一種。這表示，會將長度 50 個字的文件視為與長度 100 個字的文件一樣。下表用於正規化操作。因為這兩份文件的長度在相鄰資料表值 32 到 128 的範圍內，因此會被視為長度同為 128 (32 <docLength<= 128)。

{ 16, 32, 128, 256, 512, 725, 1024, 1450, 2048, 2896, 4096, 5792, 8192, 11585,
16384, 23170, 28000, 32768, 39554, 46340, 55938, 65536, 92681, 131072, 185363,
262144, 370727, 524288, 741455, 1048576, 2097152, 4194304 };

CONTAINSTABLE 的等級

CONTAINSTABLE 等級會使用下列演算法：

StatisticalWeight = Log2( ( 2 + IndexedRowCount ) / KeyRowCount )
Rank = min( MaxQueryRank, HitCount * 16 * StatisticalWeight / MaxOccurrence )

片語比對會像個別索引鍵一樣來分級，但是會估計 KeyRowCount (含有片語的資料列數目)，而且該值可能不正確並高於實際數目。

NEAR 的等級

CONTAINSTABLE 支援使用 NEAR 選項來查詢彼此相近的兩個或多個搜尋字詞。每個傳回之資料列的等級值是以許多參數為基礎。其中一個主要排名因素是相對於文件長度的匹配項目 (或「命中次數」) 總數。因此，例如，如果 100 個字的文件和 900 個字的文件包含完全相同的符合項目，100 個字的文件就會具有較高的等級。

資料列中每個搜尋結果的總長度也會根據該搜尋結果中第一個和最後一個搜尋字詞之間的距離影響該資料列的排名。距離越小，命中對資料列的等級值貢獻就越大。如果全文檢索查詢沒有指定整數作為最大距離，那麼只包含距離大於 100 個邏輯詞彙的命中結果的文件，其排序等級為 0。

ISABOUT 的等級

CONTAINSTABLE 支援使用 ISABOUT 選項來查詢加權詞彙。 ISABOUT 是傳統資訊擷取詞彙中的向量空間查詢。預設使用的等級演算法是 Jaccard，這是一個相當有名的公式。會針對查詢中的每個詞彙計算等級，然後進行結合，如以下演算法所述。

ContainsRank = same formula used for CONTAINSTABLE ranking of a single term (above).
Weight = the weight specified in the query for each term. Default weight is 1.
WeightedSum = Σ[key=1 to n] ContainsRankKey * WeightKey
Rank =  ( MaxQueryRank * WeightedSum ) / ( ( Σ[key=1 to n] ContainsRankKey^2 )
      + ( Σ[key=1 to n] WeightKey^2 ) - ( WeightedSum ) )

FREETEXTTABLE 的等級

FREETEXTTABLE 等級是以 OKAPI BM25 等級公式為基礎。 FREETEXTTABLE 查詢會透過屈折生成（原始查詢字詞的屈折形式）將字詞加入查詢中。這些字詞會被視為獨立的，與其來源字詞沒有特殊的關聯性。由「同義字」功能產生的同義字會被視為獨立、且權重相等的詞彙。查詢中的每個單字都是計算等級的基礎。

Rank = Σ[Terms in Query] w ( ( ( k1 + 1 ) tf ) / ( K + tf ) ) * ( ( k3 + 1 ) qtf / ( k3 + qtf ) ) )
Where:
w is the Robertson-Sparck Jones weight.
In simplified form, w is defined as:
w = log10 ( ( ( r + 0.5 ) * ( N - R + r + 0.5 ) ) / ( ( R - r + 0.5 ) * ( n - r + 0.5 ) )
N is the number of indexed rows for the property being queried.
n is the number of rows containing the word.
K is ( k1 * ( ( 1 - b ) + ( b * dl / avdl ) ) ).
dl is the property length, in word occurrences.
avdl is the average length of the property being queried, in word occurrences.
k1, b, and k3 are the constants 1.2, 0.75, and 8.0, respectively.
tf is the frequency of the word in the queried property in a specific row.
qtf is the frequency of the term in the query.

使用全文檢索搜尋查詢

共用方式為

使用 RANK 限制搜尋結果

使用 RANK 限制搜尋結果的範例

範例 A：只搜尋前三個相符項目

範例 B：搜尋前五個相符項目

搜尋查詢結果如何排序

排序的統計資料

等級計算問題

CONTAINSTABLE 的等級

NEAR 的等級

ISABOUT 的等級

FREETEXTTABLE 的等級

意見反應

其他資源

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