考虑这个复杂的查询示例：
"hello world" @title "example program"~5 @body python -(php|perl) @* code此搜索的完整含义是：
- 在文档的任何字段中定位相邻出现的单词“hello”和“world”；
- 此外，同一文档的标题字段中必须包含单词“example”和“program”，且它们之间最多（但不包括）有5个单词；（例如，“example PHP program”会匹配，但“example script to introduce outside data into the correct context for your program”则不会，因为这两个术语之间有5个或更多单词）
- 再者，同一文档的正文字段中必须包含单词“python”，同时排除“php”或“perl”；
- 最后，同一文档必须在任何字段中包含单词“code”。
OR运算符的优先级高于AND，因此“looking for cat | dog | mouse”意味着“looking for (cat | dog | mouse)”，而不是“(looking for cat) | dog | mouse”。
为了理解查询将如何执行，Manticore Search提供了查询性能分析工具来检查查询表达式生成的查询树。
要通过SQL语句启用全文查询性能分析，必须在执行目标查询前激活它：
SET profiling =1;
SELECT * FROM test WHERE MATCH('@title abc* @body hey');要查看查询树，请在运行查询后立即执行SHOW PLAN命令：
SHOW PLAN;此命令将返回已执行查询的结构。请注意，这3条语句——SET profiling、查询本身和SHOW——必须在同一会话中执行。
使用HTTP JSON协议时，我们只需启用"profile":true即可在响应中获取全文查询树结构。
{
"table":"test",
"profile":true,
"query":
{
"match_phrase": { "_all" : "had grown quite" }
}
}响应将包含一个profile对象，其中有一个query成员。
query属性保存转换后的全文查询树。每个节点包含：
type：节点类型，可以是AND、OR、PHRASE、KEYWORD等。description：此节点的查询子树，以字符串形式表示（采用SHOW PLAN格式）children：存在的任何子节点max_field_pos：字段内的最大位置
关键字节点还将额外包括：
word：转换后的关键字。querypos：此关键字在查询中的位置。excluded：从查询中排除的关键字。expanded：通过前缀扩展添加的关键字。field_start：关键字必须出现在字段的开头。field_end：关键字必须出现在字段的末尾。boost：此关键字的IDF将乘以该值。
- SQL
- JSON
- PHP
- Python
- Python-asyncio
- javascript
- Java
- C#
- Rust
- TypeScript
- Go
📋
SET profiling=1;
SELECT * FROM test WHERE MATCH('@title abc* @body hey');
SHOW PLAN \GResponse
*************************** 1\. row ***************************
Variable: transformed_tree
Value: AND(
OR(fields=(title), KEYWORD(abcx, querypos=1, expanded), KEYWORD(abcm, querypos=1, expanded)),
AND(fields=(body), KEYWORD(hey, querypos=2)))
1 row in set (0.00 sec)在某些情况下，由于扩展和其他转换，评估后的查询树可能与原始查询树有显著差异。
- SQL
- JSON
- PHP
- Python
- Python-asyncio
- javascript
- Java
- C#
- Rust
- TypeScript
- Go
📋
SET profiling=1;
SELECT id FROM forum WHERE MATCH('@title way* @content hey') LIMIT 1;
SHOW PLAN;Response
Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)
+--------+
| id |
+--------+
| 711651 |
+--------+
1 row in set (0.04 sec)
+------------------+-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+
| Variable | Value |
+------------------+-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+
| transformed_tree | AND(
OR(
OR(
AND(fields=(title), KEYWORD(wayne, querypos=1, expanded)),
OR(
AND(fields=(title), KEYWORD(ways, querypos=1, expanded)),
AND(fields=(title), KEYWORD(wayyy, querypos=1, expanded)))),
AND(fields=(title), KEYWORD(way, querypos=1, expanded)),
OR(fields=(title), KEYWORD(way*, querypos=1, expanded))),
AND(fields=(content), KEYWORD(hey, querypos=2))) |
+------------------+-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+
1 row in set (0.00 sec)SQL语句EXPLAIN QUERY允许显示给定全文查询的执行树，而无需对表执行实际的搜索查询。
- SQL
SQL
📋
EXPLAIN QUERY index_base '@title running @body dog'\GResponse
EXPLAIN QUERY index_base '@title running @body dog'\G
*************************** 1\. row ***************************
Variable: transformed_tree
Value: AND(
OR(
AND(fields=(title), KEYWORD(run, querypos=1, morphed)),
AND(fields=(title), KEYWORD(running, querypos=1, morphed))))
AND(fields=(body), KEYWORD(dog, querypos=2, morphed)))EXPLAIN QUERY ... option format=dot允许以分层格式显示所提供全文查询的执行树，适合通过现有工具（如https://dreampuf.github.io/GraphvizOnline）进行可视化：
- SQL
SQL
📋
EXPLAIN QUERY tbl 'i me' option format=dot\GResponse
EXPLAIN QUERY tbl 'i me' option format=dot\G
*************************** 1. row ***************************
Variable: transformed_tree
Value: digraph "transformed_tree"
{
0 [shape=record,style=filled,bgcolor="lightgrey" label="AND"]
0 -> 1
1 [shape=record,style=filled,bgcolor="lightgrey" label="AND"]
1 -> 2
2 [shape=record label="i | { querypos=1 }"]
0 -> 3
3 [shape=record,style=filled,bgcolor="lightgrey" label="AND"]
3 -> 4
4 [shape=record label="me | { querypos=2 }"]
}使用表达式排序器时，可以通过PACKEDFACTORS()函数显示计算出的因子值。
该函数返回：
- 文档级别因素的值（如bm25、field_mask、doc_word_count）
- 每个生成命中结果的字段列表（包括lcs、hit_count、word_count、sum_idf、min_hit_pos等）
- 查询中每个关键词及其tf和idf值的列表
这些值可以用于理解某些文档在搜索中为何获得较低或较高的分数，或者用于细化现有的排名表达式。
- SQL
SQL
📋
SELECT id, PACKEDFACTORS() FROM test1 WHERE MATCH('test one') OPTION ranker=expr('1')\GResponse
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)Last modified: August 28, 2025