Возвращает абсолютное значение аргумента.

Возвращает арктангенс от двух аргументов, выраженный в радианах.

BITDOT(mask, w0, w1, ...) возвращает сумму произведений каждого бита маски на его вес. bit0*w0 + bit1*w1 + ...

Возвращает наименьшее целое значение, большее или равное аргументу.

Возвращает косинус аргумента.

Возвращает значение CRC32 строкового аргумента.

Возвращает экспоненту аргумента (e=2.718... в степени аргумента).

Возвращает N-е число Фибоначчи, где N — целочисленный аргумент. То есть аргументы от 0 и выше будут генерировать значения 0, 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13 и так далее. Обратите внимание, что вычисления выполняются с использованием 32-битной целочисленной арифметики, поэтому числа начиная с 48-го будут возвращены по модулю 2^32.

Возвращает наибольшее целое значение, меньшее или равное аргументу.

Функция GREATEST(attr_json.some_array) принимает в качестве аргумента массив JSON и возвращает наибольшее значение в этом массиве. Также работает для MVA.

Возвращает результат целочисленного деления первого аргумента на второй аргумент. Оба аргумента должны быть целочисленного типа.

Функция LEAST(attr_json.some_array) принимает в качестве аргумента массив JSON и возвращает наименьшее значение в этом массиве. Также работает для MVA.

Возвращает натуральный логарифм аргумента (с основанием e=2.718...).

Возвращает десятичный логарифм аргумента (с основанием 10).

Возвращает двоичный логарифм аргумента (с основанием 2).

Возвращает больший из двух аргументов.

Возвращает меньший из двух аргументов.

Возвращает первый аргумент, возведённый в степень второго аргумента.

Возвращает случайное число с плавающей запятой от 0 до 1. Может принимать необязательный seed (начальное значение), который может быть целочисленной константой или именем целочисленного атрибута.

Если вы используете seed, имейте в виду, что он сбрасывает начальную точку rand() отдельно для каждой обычной таблицы, RT-диска, RAM-чанка или псевдошарда. Поэтому запросы к распределённой таблице в любой форме могут возвращать несколько одинаковых случайных значений.

Возвращает синус аргумента.

Возвращает квадратный корень аргумента.

BM25A(k1,b) возвращает точное значение BM25A(). Требует использования ранкера expr и включенных index_field_lengths. Параметры k1 и b должны быть числами с плавающей точкой.

BM25F(k1, b, {field=weight, ...}) возвращает точное значение BM25F() и требует включения index_field_lengths. Также необходим ранкер expr. Параметры k1 и b должны быть числами с плавающей точкой.

Заменяет несуществующие столбцы значениями по умолчанию. Возвращает либо значение атрибута, указанного в 'attr-name', либо 'default-value', если этот атрибут не существует. Атрибуты STRING или MVA не поддерживаются. Эта функция полезна при поиске по нескольким таблицам с разными схемами.

SELECT *, EXIST('gid', 6) as cnd FROM i1, i2 WHERE cnd>5

Возвращает значение ключа сортировки худшего элемента в текущих top-N совпадениях, если ключ сортировки является числом с плавающей точкой, и 0 в противном случае.

Возвращает вес худшего элемента в текущих top-N совпадениях.

PACKEDFACTORS() может использоваться в запросах для отображения всех рассчитанных весовых коэффициентов при сопоставлении или для предоставления бинарного атрибута для создания пользовательской ранжирующей UDF. Эта функция работает только если указан ранкер выражений и запрос не является полным сканированием; в противном случае возвращается ошибка. PACKEDFACTORS() может принимать необязательный аргумент, отключающий расчет фактора ранжирования ATC: PACKEDFACTORS({no_atc=1}). Расчет ATC значительно замедляет обработку запроса, поэтому эта опция может быть полезна, если вам нужно увидеть факторы ранжирования, но ATC не требуется. PACKEDFACTORS() также может выводить данные в формате JSON: PACKEDFACTORS({json=1}). Соответствующие выводы в формате пар ключ-значение или JSON показаны ниже. (Обратите внимание, что примеры ниже перенесены для удобства чтения; фактические возвращаемые значения будут в одну строку.)

mysql> SELECT id, PACKEDFACTORS() FROM test1
    -> WHERE MATCH('test one') OPTION ranker=expr('1') \G
*************************** 1\. row ***************************
             id: 1
packedfactors(): bm25=569, bm25a=0.617197, field_mask=2, doc_word_count=2,
    field1=(lcs=1, hit_count=2, word_count=2, tf_idf=0.152356,
        min_idf=-0.062982, max_idf=0.215338, sum_idf=0.152356, min_hit_pos=4,
        min_best_span_pos=4, exact_hit=0, max_window_hits=1, min_gaps=2,
        exact_order=1, lccs=1, wlccs=0.215338, atc=-0.003974),
    word0=(tf=1, idf=-0.062982),
    word1=(tf=1, idf=0.215338)
1 row in set (0.00 sec)

mysql> SELECT id, PACKEDFACTORS({json=1}) FROM test1
    -> WHERE MATCH('test one') OPTION ranker=expr('1') \G
*************************** 1\. row ***************************
                     id: 1
packedfactors({json=1}):
{
    "bm25": 569,
    "bm25a": 0.617197,
    "field_mask": 2,
    "doc_word_count": 2,
    "fields": [
        {
            "lcs": 1,
            "hit_count": 2,
            "word_count": 2,
            "tf_idf": 0.152356,
            "min_idf": -0.062982,
            "max_idf": 0.215338,
            "sum_idf": 0.152356,
            "min_hit_pos": 4,
            "min_best_span_pos": 4,
            "exact_hit": 0,
            "max_window_hits": 1,
            "min_gaps": 2,
            "exact_order": 1,
            "lccs": 1,
            "wlccs": 0.215338,
            "atc": -0.003974
        }
    ],
    "words": [
        {
            "tf": 1,
            "idf": -0.062982
        },
        {
            "tf": 1,
            "idf": 0.215338
        }
    ]
}
1 row in set (0.01 sec)

Эта функция может использоваться для реализации пользовательских функций ранжирования в UDF, как в:

SELECT *, CUSTOM_RANK(PACKEDFACTORS()) AS r
FROM my_index
WHERE match('hello')
ORDER BY r DESC
OPTION ranker=expr('1');

Где CUSTOM_RANK() — это функция, реализованная в UDF. Она должна объявлять структуру SPH_UDF_FACTORS (определена в sphinxudf.h), инициализировать эту структуру, распаковывать в нее факторы перед использованием и деинициализировать ее после использования, как показано ниже:

SPH_UDF_FACTORS factors;
sphinx_factors_init(&factors);
sphinx_factors_unpack((DWORD*)args->arg_values[0], &factors);
// ... can use the contents of factors variable here ...
sphinx_factors_deinit(&factors);

Данные PACKEDFACTORS() доступны на всех этапах запроса, а не только во время начального сопоставления и ранжирования. Это позволяет реализовать еще одно особенно интересное применение PACKEDFACTORS(): повторное ранжирование.

В примере выше мы использовали ранкер на основе выражений с фиктивным выражением и отсортировали результирующий набор по значению, вычисленному нашей UDF. Другими словами, мы использовали UDF для ранжирования всех наших результатов. Теперь, допустим для примера, что наша UDF чрезвычайно дорога в вычислении, с пропускной способностью всего 10 000 вызовов в секунду. Если наш запрос находит 1 000 000 документов, мы захотим использовать гораздо более простое выражение для выполнения большей части ранжирования, чтобы сохранить разумную производительность. Затем мы применим дорогую UDF только к нескольким лучшим результатам, скажем, к топ-100 результатам. Другими словами, мы построим топ-100 результатов с помощью более простой функции ранжирования, а затем переранжируем их с помощью более сложной. Это можно сделать с помощью подзапросов:

SELECT * FROM (
    SELECT *, CUSTOM_RANK(PACKEDFACTORS()) AS r
    FROM my_index WHERE match('hello')
    OPTION ranker=expr('sum(lcs)*1000+bm25')
    ORDER BY WEIGHT() DESC
    LIMIT 100
) ORDER BY r DESC LIMIT 10

В этом примере ранкер на основе выражений вызывается для каждого найденного документа для вычисления WEIGHT(), поэтому он вызывается 1 000 000 раз. Однако вычисление UDF может быть отложено до внешней сортировки, и оно будет выполнено только для топ-100 совпадений по WEIGHT(), согласно внутреннему лимиту. Это означает, что UDF будет вызвана только 100 раз. Наконец, выбираются топ-10 совпадений по значению UDF и возвращаются приложению.

Для справки, в распределенной настройке данные PACKEDFACTORS() отправляются от агентов на главный узел в двоичном формате. Это технически позволяет реализовать дополнительные этапы повторного ранжирования на главном узле при необходимости.

При использовании в SQL, но не при вызове из каких-либо UDF, результат PACKEDFACTORS() форматируется как обычный текст, который можно использовать для ручной оценки факторов ранжирования. Обратите внимание, что эта функция в настоящее время не поддерживается API Manticore.

REMOVE_REPEATS ( result_set, column, offset, limit ) — удаляет повторяющиеся скорректированные строки с одинаковым значением 'column'.

SELECT REMOVE_REPEATS((SELECT * FROM dist1), gid, 0, 10)

Обратите внимание, что REMOVE_REPEATS не влияет на total_found в метаинформации поискового запроса.

Функция WEIGHT() возвращает рассчитанную оценку соответствия. Если порядок не указан, результат сортируется по убыванию оценки, предоставленной WEIGHT(). В этом примере мы сначала сортируем по весу, а затем по целочисленному атрибуту.

Приведенный выше поиск выполняет простое сопоставление, где все слова должны присутствовать. Однако мы можем сделать больше (и это всего лишь простой пример):

mysql> SELECT *,WEIGHT() FROM testrt WHERE MATCH('"list of business laptops"/3');
+------+------+-------------------------------------+---------------------------+----------+
| id   | gid  | title                               | content                   | weight() |
+------+------+-------------------------------------+---------------------------+----------+
|    1 |   10 | List of HP business laptops         | Elitebook Probook         |     2397 |
|    2 |   10 | List of Dell business laptops       | Latitude Precision Vostro |     2397 |
|    3 |   20 | List of Dell gaming laptops         | Inspirion Alienware       |     2375 |
|    5 |   30 | List of ASUS ultrabooks and laptops | Zenbook Vivobook          |     2375 |
+------+------+-------------------------------------+---------------------------+----------+
4 rows in set (0.00 sec)
mysql> SHOW META;
+----------------+----------+
| Variable_name  | Value    |
+----------------+----------+
| total          | 4        |
| total_found    | 4        |
| total_relation | eq       |
| time           | 0.000    |
| keyword[0]     | list     |
| docs[0]        | 5        |
| hits[0]        | 5        |
| keyword[1]     | of       |
| docs[1]        | 4        |
| hits[1]        | 4        |
| keyword[2]     | business |
| docs[2]        | 2        |
| hits[2]        | 2        |
| keyword[3]     | laptops  |
| docs[3]        | 5        |
| hits[3]        | 5        |
+----------------+----------+
16 rows in set (0.00 sec)

Здесь мы ищем четыре слова, но совпадение может произойти, даже если найдены только три из четырех слов. Поиск будет ранжировать документы, содержащие все слова, выше.

Функция ZONESPANLIST() возвращает пары совпавших зонных интервалов. Каждая пара содержит идентификатор совпавшего зонного интервала, двоеточие и порядковый номер совпавшего зонного интервала. Например, если документ гласит <emphasis role="bold"><i>text</i> the <i>text</i></emphasis>, и вы запрашиваете 'ZONESPAN:(i,b) text', то ZONESPANLIST() вернет строку "1:1 1:2 2:1", означающую, что первый зонный интервал совпал с "text" в интервалах 1 и 2, а второй зонный интервал — только в интервале 1.

QUERY() возвращает текущий поисковый запрос. QUERY() является выражением пост-лимита и предназначена для использования с SNIPPET().

Функции таблиц являются механизмом обработки набора результатов после запроса. Функции таблиц принимают произвольный набор результатов в качестве входных данных и возвращают новый, обработанный набор в качестве выходных данных. Первый аргумент должен быть входным набором результатов, но функция таблицы может дополнительно принимать и обрабатывать больше аргументов. Функции таблиц могут полностью изменить набор результатов, включая схему. В настоящее время поддерживаются только встроенные функции таблиц. Функции таблиц работают как для внешнего SELECT, так и для вложенного SELECT.