Limitar resultados da busca com RANK
Aplica-se a: 
SQL Server Banco de Dados SQL do Azure Instância Gerenciada de SQL do Azure
As funções CONTAINSTABLE e FREETEXTTABLE retornam uma coluna denominada RANK que contém valores ordinais de 0 a 1.000 (valores de classificação). Esses valores são usados para classificar as linhas retornadas de acordo com o grau de correspondência com os critérios de seleção. Os valores de classificação indicam apenas uma ordem relativa de relevância das linhas no conjunto de resultados, sendo que um valor inferior indica menor relevância. Os valores reais não são importantes e geralmente são diferentes em cada execução da consulta.
Observação
Os predicados CONTAINS e FREETEXT não retornam nenhum valor de classificação.
O número de itens que correspondem a uma condição de pesquisa geralmente é grande. Para impedir que as consultas CONTAINSTABLE ou FREETEXTTABLE retornem muitas correspondências, use o parâmetro top_n_by_rank opcional, que retorna apenas um subconjunto de linhas. top_n_by_rank é um valor inteiro, n, que especifica que somente as n maiores correspondências com classificação sejam retornadas, em ordem decrescente. Se top_n_by_rank for combinado com outros parâmetros, a consulta retornará menos linhas do que o número de linhas que corresponde de fato a todos os predicados.
O SQL Server ordena as correspondências por classificação e retorna somente o número especificado de linhas. Essa opção pode resultar em um aumento significativo no desempenho. Por exemplo, uma consulta que normalmente retornaria 100 mil linhas de uma tabela de 1 milhão de linhas será processada com muito mais rapidez se houver a solicitação apenas das 100 primeiras linhas.
Exemplos do uso de RANK para limitar os resultados da busca
Exemplo A: Pesquisando apenas as três primeiras correspondências
O exemplo a seguir usa CONTAINSTABLE para retornar apenas as três primeiras correspondências.
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
Veja a seguir o conjunto de resultados.
RANK Address City
----------- -------------------------------- ------------------------------
172 9005, rue des Bouchers Paris
172 5, rue des Bouchers Orleans
172 5, rue des Bouchers Metz
Exemplo B: pesquisando apenas as cinco primeiras correspondências
O exemplo a seguir usa CONTAINSTABLE para retornar a descrição dos cinco principais produtos cuja coluna Description contenha a palavra “aluminum” próxima às palavras light ou lightweight.
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
Como os resultados de consultas de pesquisa são classificados
A pesquisa de texto completo no SQL Server pode gerar uma pontuação (ou valor de classificação) opcional que indica a relevância dos dados retornados por uma consulta de texto completo. Este valor de classificação é calculado para cada linha e pode ser usado como critério de ordenação para classificar o conjunto de resultados de uma determinada consulta por relevância. Os valores de classificação indicam apenas uma ordem relativa de relevância das linhas do conjunto de resultados. Os valores reais não são importantes e geralmente são diferentes em cada execução da consulta. O valor de classificação não guarda nenhuma significância entre as consultas.
Estatísticas para a classificação
Quando um índice é criado, as estatísticas são coletadas para serem usadas na classificação. O processo de construir um catálogo de texto completo não resulta diretamente em uma única estrutura de índice. Em vez disso, o mecanismo de texto completo do SQL Server cria índices intermediários conforme os dados são indexados. O Mecanismo de Texto Completo então mescla esses índices em um índice maior, conforme necessário. Este processo pode ser repetido muitas vezes. Em seguida, o Mecanismo de Texto Completo conduz uma "mesclagem mestra" que combina todos os índices intermediários em um grande índice mestre.
As estatísticas são coletadas a cada nível de índice intermediário. As estatísticas são mescladas quando os índices são mesclados. Alguns valores estatísticos só podem ser gerados durante o processo de mesclagem mestra.
Ao classificar um conjunto de resultados da consulta, o SQL Server usa estatísticas do índice intermediário maior. Isso depende de os índices intermediários estarem mesclados ou não. Como resultado, as estatísticas de classificação poderão ter variação na precisão se os índices intermediários não estiverem mesclados. Isto explica porque a mesma consulta pode retornar diferentes resultados de classificação no decorrer do tempo conforme os dados indexados do texto completo são adicionados, modificados e excluídos; e conforme os índices menores são mesclados.
Para minimizar o tamanho do índice e a complexidade computacional, as estatísticas são sempre arredondadas.
A lista a seguir inclui alguns termos comumente usados e os valores estatísticos que são importantes para a classificação.
| Termo/valor | Descrição |
|---|---|
| Propriedade | Uma coluna indexada de texto completo da linha. |
| Documento | A entidade retornada em consultas. No SQL Server, isso corresponde a uma linha. Um documento pode ter diversas propriedades, assim como uma linha pode ter diversas colunas indexadas de texto completo. |
| Index | Um único índice invertido de um ou mais documentos. Pode estar totalmente na memória ou no disco. Muitas estatísticas de consulta são relativas ao índice individual onde a correspondência ocorreu. |
| Catálogo de texto completo | Uma coleção de índices intermediários tratada como uma entidade para consultas. Catálogos são a unidade de organização visível para o administrador do SQL Server. |
| Palavra, token ou item | A unidade de correspondência no mecanismo de texto completo. Fluxos de texto de documentos são convertidos em palavras ou tokens por separadores de palavras de um determinado idioma. |
| Ocorrência | O deslocamento da palavra em uma propriedade de documento como determinado pelo separador de palavras. A primeira palavra está na ocorrência 1, a próxima na 2, e assim por diante. A fim de evitar falsos positivos em frase e consultas por proximidade, o término da oração e término do parágrafo introduz intervalos maiores de ocorrência. |
| TermFrequency | O número de vezes que o valor da chave ocorre em uma linha. |
| IndexedRowCount | Número total de linhas indexadas. Isto é computado com base nas contagens mantidas nos índices intermediários. Este número pode variar em precisão. |
| KeyRowCount | Total de linhas no catálogo de texto completo que contém uma dada chave. |
| MaxOccurrence | A maior ocorrência armazenada em um catálogo de texto completo a uma determinada propriedade em uma linha. |
| MaxQueryRank | A classificação máxima, 1000, retornada pelo Mecanismo de Texto Completo. |
Problemas na computação da classificação
O processo de computação da classificação depende de diversos fatores. Separadores de palavra de idiomas diferentes convertem o texto em token de forma diferente. Por exemplo, a cadeia de caracteres “casa de cachorro” pode ser quebrada em “casa” “cachorro” por um separador de palavra e em “casa de cachorro” por outro separador de palavra. Isso significa que a correspondência e a classificação variam de acordo com o idioma especificado, porque não só as palavras são diferentes, como também o tamanho do documento. A diferença de tamanho do documento pode afetar a classificação para todas as consultas.
Estatísticas como IndexRowCount podem variar muito. Por exemplo, se um catálogo tem 2 bilhões de linhas no índice mestre, um novo documento será indexado no índice intermediário da memória, e a classificação daquele documento será com base no número de documentos no índice da memória que poderão ser inclinados quando comparados às classificações dos documentos do índice mestre. Por esse motivo, recomendamos que, após qualquer população que resulte na indexação ou reindexação de em um número grande de linhas, você mescle os índices em um índice mestre usando a instrução Transact-SQL ALTER FULLTEXT CATALOG ... REORGANIZE. O Mecanismo de Texto Completo também mescla automaticamente os índices com base em parâmetros como o número e o tamanho dos índices intermediários.
Os valoresMaxOccurrence são normalizados em 1 de 32 intervalos. Isso significa, por exemplo, que um documento de 50 palavras é tratado da mesma forma que um documento de 100 palavras. Veja abaixo a tabela usada para normalização. Como os tamanhos dos documentos estão no intervalo entre os valores 32 e 128 da tabela adjacente, eles são tratados como se tivessem o mesmo tamanho, 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 };
Classificação de CONTAINSTABLE
A classificação de CONTAINSTABLE usa o seguinte algoritmo:
StatisticalWeight = Log2( ( 2 + IndexedRowCount ) / KeyRowCount )
Rank = min( MaxQueryRank, HitCount * 16 * StatisticalWeight / MaxOccurrence )
As correspondências de frase são classificadas exatamente como as chaves individuais, com exceção da KeyRowCount (o número de linhas contendo a frase) que é estimada e pode não ser precisa e ser maior do que o número real.
Classificação de NEAR
CONTAINSTABLE oferece suporte a consultas de dois ou mais termos de pesquisa próximos entre si usando a opção NEAR. O valor de classificação de cada linha retornada baseia-se em vários parâmetros. Um fator de classificação principal é o número total de correspondências (ou ocorrências) relativo ao tamanho do documento. Dessa forma, se, por exemplo, um documento de 100 palavras e um documento de 900 palavras contiverem correspondências idênticas, o documento de 100 palavras terá uma classificação mais alta.
O comprimento total de cada ocorrência em uma linha também contribui para a classificação dessa linha com base na distância entre o primeiro e o último termos de pesquisa daquela ocorrência. Quanto menor a distância, mais a ocorrência contribuirá para o valor de classificação da linha. Se uma consulta de texto completo não especificar um valor inteiro como a distância máxima, um documento contendo apenas ocorrências cujas distâncias sejam separadamente maiores que 100 condições lógicas, terá uma classificação de 0.
Classificação de ISABOUT
CONTAINSTABLE oferece suporte a consultas de termos ponderados usando a opção ISABOUT. ISABOUT é uma consulta do espaço de vetor na terminologia de recuperação de informações tradicionais. O algoritmo padrão de classificação usado é Jaccard, uma fórmula muito conhecida. A classificação é computada para cada termo na consulta e combinada conforme descrito no algoritmo abaixo.
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 ) )
Classificação de FREETEXTTABLE
A classificação de FREETEXTTABLE tem como base a fórmula de classificação OKAPI BM25. As consultas FREETEXTTABLE adicionam palavras à consulta por meio de geração inflexional (formas inflexionadas das palavras originais da consulta). Essas palavras são tratadas como palavras separadas, sem nenhuma relação especial com as palavras das quais foram geradas. Sinônimos gerados do recurso Thesaurus serão tratados como palavras separadas, em condições de igual equilíbrio. Cada palavra na consulta contribui para a classificação.
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.