Add ICU message format support
[chromium-blink-merge.git] / third_party / sqlite / src / ext / fts3 / README.syntax
blob01bc80c5fbe9fce601884bf9e6dec46dab62c97e
2 1. OVERVIEW
4   This README file describes the syntax of the arguments that may be passed to
5   the FTS3 MATCH operator used for full-text queries. For example, if table 
6   "t1" is an Fts3 virtual table, the following SQL query:
8     SELECT * FROM t1 WHERE <col> MATCH <full-text query>
10   may be used to retrieve all rows that match a specified for full-text query. 
11   The text "<col>" should be replaced by either the name of the fts3 table 
12   (in this case "t1"), or by the name of one of the columns of the fts3 
13   table. <full-text-query> should be replaced by an SQL expression that 
14   computes to a string containing an Fts3 query.
16   If the left-hand-side of the MATCH operator is set to the name of the
17   fts3 table, then by default the query may be matched against any column
18   of the table. If it is set to a column name, then by default the query
19   may only match the specified column. In both cases this may be overriden
20   as part of the query text (see sections 2 and 3 below).
22   As of SQLite version 3.6.8, Fts3 supports two slightly different query 
23   formats; the standard syntax, which is used by default, and the enhanced
24   query syntax which can be selected by compiling with the pre-processor
25   symbol SQLITE_ENABLE_FTS3_PARENTHESIS defined.
27     -DSQLITE_ENABLE_FTS3_PARENTHESIS
29 2. STANDARD QUERY SYNTAX
31   When using the standard Fts3 query syntax, a query usually consists of a 
32   list of terms (words) separated by white-space characters. To match a
33   query, a row (or column) of an Fts3 table must contain each of the specified
34   terms. For example, the following query:
36     <col> MATCH 'hello world'
38   matches rows (or columns, if <col> is the name of a column name) that 
39   contain at least one instance of the token "hello", and at least one 
40   instance of the token "world". Tokens may be grouped into phrases using
41   quotation marks. In this case, a matching row or column must contain each
42   of the tokens in the phrase in the order specified, with no intervening
43   tokens. For example, the query:
45     <col> MATCH '"hello world" joe"
47   matches the first of the following two documents, but not the second or
48   third:
50     "'Hello world', said Joe."
51     "One should always greet the world with a cheery hello, thought Joe."
52     "How many hello world programs could their be?"
54   As well as grouping tokens together by phrase, the binary NEAR operator 
55   may be used to search for rows that contain two or more specified tokens 
56   or phrases within a specified proximity of each other. The NEAR operator
57   must always be specified in upper case. The word "near" in lower or mixed
58   case is treated as an ordinary token. For example, the following query:
60     <col> MATCH 'engineering NEAR consultancy'
62   matches rows that contain both the "engineering" and "consultancy" tokens
63   in the same column with not more than 10 other words between them. It does
64   not matter which of the two terms occurs first in the document, only that
65   they be seperated by only 10 tokens or less. The user may also specify
66   a different required proximity by adding "/N" immediately after the NEAR
67   operator, where N is an integer. For example:
69     <col> MATCH 'engineering NEAR/5 consultancy'
71   searches for a row containing an instance of each specified token seperated
72   by not more than 5 other tokens. More than one NEAR operator can be used
73   in as sequence. For example this query:
75     <col> MATCH 'reliable NEAR/2 engineering NEAR/5 consultancy'
77   searches for a row that contains an instance of the token "reliable" 
78   seperated by not more than two tokens from an instance of "engineering",
79   which is in turn separated by not more than 5 other tokens from an
80   instance of the term "consultancy". Phrases enclosed in quotes may
81   also be used as arguments to the NEAR operator.
83   Similar to the NEAR operator, one or more tokens or phrases may be 
84   separated by OR operators. In this case, only one of the specified tokens
85   or phrases must appear in the document. For example, the query:
87     <col> MATCH 'hello OR world'
89   matches rows that contain either the term "hello", or the term "world",
90   or both. Note that unlike in many programming languages, the OR operator
91   has a higher precedence than the AND operators implied between white-space
92   separated tokens. The following query matches documents that contain the
93   term 'sqlite' and at least one of the terms 'fantastic' or 'impressive',
94   not those that contain both 'sqlite' and 'fantastic' or 'impressive':
96     <col> MATCH 'sqlite fantastic OR impressive'
98   Any token that is part of an Fts3 query expression, whether or not it is
99   part of a phrase enclosed in quotes, may have a '*' character appended to
100   it. In this case, the token matches all terms that begin with the characters
101   of the token, not just those that exactly match it. For example, the 
102   following query:
104     <col> MATCH 'sql*'
106   matches all rows that contain the term "SQLite", as well as those that
107   contain "SQL".
109   A token that is not part of a quoted phrase may be preceded by a '-'
110   character, which indicates that matching rows must not contain the 
111   specified term. For example, the following:
113     <col> MATCH '"database engine" -sqlite'
115   matches rows that contain the phrase "database engine" but do not contain
116   the term "sqlite". If the '-' character occurs inside a quoted phrase,
117   it is ignored. It is possible to use both the '-' prefix and the '*' postfix
118   on a single term. At this time, all Fts3 queries must contain at least
119   one term or phrase that is not preceded by the '-' prefix.
121   Regardless of whether or not a table name or column name is used on the 
122   left hand side of the MATCH operator, a specific column of the fts3 table
123   may be associated with each token in a query by preceding a token with
124   a column name followed by a ':' character. For example, regardless of what
125   is specified for <col>, the following query requires that column "col1"
126   of the table contains the term "hello", and that column "col2" of the
127   table contains the term "world". If the table does not contain columns
128   named "col1" and "col2", then an error is returned and the query is
129   not run.
131     <col> MATCH 'col1:hello col2:world'
133   It is not possible to associate a specific table column with a quoted 
134   phrase or a term preceded by a '-' operator. A '*' character may be
135   appended to a term associated with a specific column for prefix matching.
137 3. ENHANCED QUERY SYNTAX
139   The enhanced query syntax is quite similar to the standard query syntax,
140   with the following four differences:
142   1) Parenthesis are supported. When using the enhanced query syntax,
143      parenthesis may be used to overcome the built-in precedence of the
144      supplied binary operators. For example, the following query:
146        <col> MATCH '(hello world) OR (simple example)'
148      matches documents that contain both "hello" and "world", and documents
149      that contain both "simple" and "example". It is not possible to forumlate
150      such a query using the standard syntax.
152   2) Instead of separating tokens and phrases by whitespace, an AND operator
153      may be explicitly specified. This does not change query processing at
154      all, but may be used to improve readability. For example, the following
155      query is handled identically to the one above:
157        <col> MATCH '(hello AND world) OR (simple AND example)'
159      As with the OR and NEAR operators, the AND operator must be specified
160      in upper case. The word "and" specified in lower or mixed case is 
161      handled as a regular token.
163   3) The '-' token prefix is not supported. Instead, a new binary operator,
164      NOT, is included. The NOT operator requires that the query specified
165      as its left-hand operator matches, but that the query specified as the
166      right-hand operator does not. For example, to query for all rows that
167      contain the term "example" but not the term "simple", the following
168      query could be used:
170        <col> MATCH 'example NOT simple'
172      As for all other operators, the NOT operator must be specified in
173      upper case. Otherwise it will be treated as a regular token.
175   4) Unlike in the standard syntax, where the OR operator has a higher
176      precedence than the implicit AND operator, when using the enhanced
177      syntax implicit and explict AND operators have a higher precedence
178      than OR operators. Using the enhanced syntax, the following two
179      queries are equivalent:
181        <col> MATCH 'sqlite fantastic OR impressive'
182        <col> MATCH '(sqlite AND fantastic) OR impressive'
184      however, when using the standard syntax, the query:
186        <col> MATCH 'sqlite fantastic OR impressive'
188      is equivalent to the enhanced syntax query:
190        <col> MATCH 'sqlite AND (fantastic OR impressive)'
192      The precedence of all enhanced syntax operators, in order from highest
193      to lowest, is:
195        NEAR       (highest precedence, tightest grouping)
196        NOT
197        AND
198        OR         (lowest precedence, loosest grouping)
200   Using the advanced syntax, it is possible to specify expressions enclosed
201   in parenthesis as operands to the NOT, AND and OR operators. However both
202   the left and right hand side operands of NEAR operators must be either
203   tokens or phrases. Attempting the following query will return an error:
205     <col> MATCH 'sqlite NEAR (fantastic OR impressive)'
207   Queries of this form must be re-written as:
209     <col> MATCH 'sqlite NEAR fantastic OR sqlite NEAR impressive'