Cuando necesitamos buscar un texto dentro de un string podemos usar LIKE ‘%TextoBuscado%’ o también podemos usar CONTAINING. Ambos funcionarán muy bien, pero tienen un problema: si la cantidad de filas es muy grande o la columna donde puede encontrarse el texto que buscamos tiene muchos caracteres, puede ser muy lento, a veces inclusive extremadamente lento.
La idea para este artículo la obtuve de aquí:
https://blog.cincura.net/233577-poor-mans-full-text-using-psql-only-on-firebird/
Listado 1.
SELECT * FROM MiTabla WHERE MiColumna LIKE '%Asunción%'
Listado 2.
SELECT * FROM MiTabla WHERE MiColumna CONTAINING 'Asunción'
Tanto el SELECT del Listado 1. como el SELECT del Listado 2. harán bien su trabajo, pero como ya dijimos antes, si la cantidad de filas de MiTabla es muy grande o la cantidad de caracteres en MiColumna es muy grande, pueden ser muy lentos. ¿Por qué? Porque el Firebird nunca usará un índice en esos casos y por lo tanto deberá buscar secuencialmente en cada columna de cada fila la palabra que deseamos encontrar.
Si necesitamos gran velocidad en la búsqueda entonces debemos emplear otro aprovechamiento: usar un diccionario de palabras.
La idea es la siguiente: cada palabra que aparece en la columna MiColumna la guardamos en otra tabla, junto con su correspondiente Identificador. A esa columna le definiremos un índice y de esa manera las búsquedas serán rapidísimas.
Desde luego que hacer eso solamente se justificará si las búsquedas realizadas mediante el Listado 1. o el Listado 2. son lentas, en otro caso no vale la pena tomarse la molestia de hacerlo.
Para que nuestra técnica sea más inteligente también debemos tener en cuenta que a veces los usuarios se equivocan al escribir las palabras que están buscando. Por ejemplo, quieren buscar ‘Asunción’ pero escribieron ‘Asuncion’; o sea, sin el acento sobre la letra ‘o’. O escribieron ‘ASUNCION’, o sea todo en mayúsculas; o escribieron ‘Asumción’, o sea que en lugar de la letra ‘n’ pusieron la letra ‘m’.
Entonces lo que haremos será lo siguiente:
- Crear un dominio que acepte tanto mayúsculas como mínusculas (case insensitive) y que acepte tanto palabras acentuadas como no acentuadas (accent insensitive)
- Crear una tabla donde se guardarán las palabras y en la cual usaremos el dominio creado
- Crear un índice normal que usaremos para buscar palabras normales
- Crear un índice inverso que usaremos para buscar palabras invertidas
- Crear un stored procedure seleccionable que servirá para extraer todas las palabras de un texto
- Crear un trigger que ejecutará al stored procedure seleccionable y luego guardará cada palabra distinta en la tabla, junto con el Identificador de la fila donde se encuentra
Paso 1. Crear un dominio
Listado 3.
CREATE DOMAIN D_PALABRAS_CI_AI AS VARCHAR(40) CHARACTER SET ISO8859_1 COLLATE ES_ES_CI_AI;
Definimos este dominio como VARCHAR(40) porque suponemos que ninguna de las palabras tendrá más de 40 caracteres, si eso pudiera ocurrir entonces tendrías que aumentar el tamaño.
Paso 2. Crear la tabla donde se guardarán las palabras
Captura 1. Si haces clic en la imagen la verás más grande
Nuestra tabla (bastante apropiadamente) se llama DICCIONARIO porque contendrá una lista de palabras.
En la columna DIC_TABLAX se guardará el nombre de la tabla que contiene las palabras que podríamos buscar. Eso porque podríamos tener varias tablas en las cuales sería útil realizar esta búsqueda.
En la columna DIC_COLUMN se guardará el nombre de la columna que contiene las palabras que podríamos buscar. Eso porque dentro de una misma tabla podríamos tener varias columnas que nos interesan.
En la columna DIC_IDECAB se guardará el Identificador de la fila que corresponde a la tabla DIC_TABLAX. De esa manera podremos saber en cual fila de la tabla DIC_TABLAX se encuentra la palabra buscada.
En la columna DIC_PALABR se guardará la palabra que puede ser buscada.
Paso 3. Crear un índice normal
Listado 4.
CREATE INDEX IDX_DICCIONARIO ON DICCIONARIO COMPUTED BY (DIC_TABLAX || DIC_COLUMN || UPPER(DIC_PALABR) );
Paso 4. Crear un índice inverso
Listado 5.
CREATE INDEX IDX_DICCIONARIO1 ON DICCIONARIO COMPUTED BY (DIC_TABLAX || DIC_COLUMN || REVERSE(UPPER(DIC_PALABR)) );
Paso 5. Crear un stored procedure seleccionable
Listado 6.
CREATE PROCEDURE SPG_HALLAR_PALABRAS(
ftcTexto VARCHAR(32765))
RETURNS(
ftcPalabra TYPE OF D_NOMBRE40)
AS
DECLARE VARIABLE lnI SMALLINT;
DECLARE VARIABLE lnInicio SMALLINT;
DECLARE VARIABLE lnLongitud SMALLINT;
BEGIN
lnI = 1;
lnInicio = 1;
ftcTexto = ftcTexto || ' ';
lnLongitud = CHARACTER_LENGTH(ftcTexto);
WHILE (lnI <= lnLongitud) DO BEGIN
IF(CAST(SUBSTRING(ftcTexto FROM lnI FOR 1) AS D_PALABRAS_CI_AI) NOT SIMILAR TO '[[:ALNUM:]]' AND POSITION(SUBSTRING(ftcTexto FROM lnI FOR 1) IN 'áéíóúñÁÉÍÓÚÑ') = 0) THEN BEGIN
IF(lnI > lnInicio) THEN BEGIN
ftcPalabra = SUBSTRING(ftcTexto FROM lnInicio FOR lnI - lnInicio);
SUSPEND;
END
lnInicio = lnI + 1;
END
lnI = lnI + 1;
END
END;
El stored procedure SPG_HALLAR_PALABRAS hallará cada una de las palabras contenidas en el texto que se le envíe como parámetro de entrada. Veamos algunos ejemplos:
Listado 7.
SELECT
*
FROM
SPG_HALLAR_PALABRAS('Hoy es un día lluvioso')
Listado 8.
SELECT
*
FROM
SPG_HALLAR_PALABRAS(' Hoy es un día lluvioso')
Listado 9.
SELECT
*
FROM
SPG_HALLAR_PALABRAS(' Hoy es un día lluvioso')
Listado 10.
SELECT
*
FROM
SPG_HALLAR_PALABRAS(' Hoy es un día lluvioso ')
Tanto si ejecutamos el Listado 7., como el Listado 8., como el Listado 9., como el Listado 10., siempre obtendremos el mismo resultado, aún cuando a la frase original se le hayan agregado espacios en blanco al principio, en el medio, y al final del texto:
Captura 2. Si haces clic en la imagen la verás más grande
Paso 6. Crear un trigger
Listado 11.
CREATE TRIGGER PRODUCTOS_BIUD FOR PRODUCTOS
ACTIVE BEFORE INSERT OR UPDATE OR DELETE
POSITION 1
AS
BEGIN
-- Se borran las filas que se habían insertado correspondientes a este Producto
IF (UPDATING OR DELETING) THEN
DELETE FROM
DICCIONARIO
WHERE
DIC_TABLAX = 'PRODUCTOS' AND
DIC_COLUMN = 'PRD_NOMBRE' AND
DIC_IDECAB = OLD.PRD_IDENTI;
-- Se insertan las nuevas filas, una fila por cada palabra de la columna PRD_NOMBRE
IF (INSERTING OR UPDATING) THEN BEGIN
INSERT INTO DICCIONARIO (DIC_TABLAX, DIC_COLUMN, DIC_IDECAB, DIC_PALABR)
SELECT 'PRODUCTOS', 'PRD_NOMBRE', NEW.PRD_IDENTI, ftcPALABRA FROM SPG_HALLAR_PALABRAS(NEW.PRD_NOMBRE);
END
END;
Para cada tabla que nos interese deberemos crear un trigger similar al mostrado en el Listado 11., de esa manera cada vez que se realice un INSERT, un UPDATE, o un DELETE a alguna fila de esa tabla que nos interesa, se actualizará también la tabla DICCIONARIO.
En el Listado 11. la tabla que nos interesa se llama PRODUCTOS, y dentro de esa tabla la columna que nos interesa se llama PRD_NOMBRE.
Eso significa que cada una de las palabras que coloquemos en la columna PRD_NOMBRE se insertará en la tabla DICCIONARIO para que podamos buscarla muy rápidamente.
Agregando filas a la tabla DICCIONARIO
Para verificar que todo funciona bien le agregaremos algunas filas a la tabla PRODUCTOS y al hacerlo también le estaremos agregando filas a la tabla DICCIONARIO.
Listado 12.
INSERT INTO PRODUCTOS (PRD_CODIGO, PRD_NOMBRE) VALUES('CC267', 'COCA COLA DE 1 LITRO RETORNABLE');
INSERT INTO PRODUCTOS (PRD_CODIGO, PRD_NOMBRE) VALUES('CP389', 'CERVEZA PILSEN DE 750 C.C.');
INSERT INTO PRODUCTOS (PRD_CODIGO, PRD_NOMBRE) VALUES('LT224', 'Leche Trébol de 1 litro descremada');
INSERT INTO PRODUCTOS (PRD_CODIGO, PRD_NOMBRE) VALUES('CB357', 'Cerveza BUDWEISER 66 DE 1 ÑITRO');
Al insertar esas filas a la tabla PRODUCTOS nuestra tabla DICCIONARIO quedó así:
Captura 3. Si haces clic en la imagen la verás más grande
Verificando que funciona
Ahora que tenemos todo listo lo único que nos falta comprobar es que funcione bien.
Mirando la Captura 3. podemos ver que la palabra «LITRO» está escrita en mayúsculas, en minúsculas, y también mal escrita (en la fila 24 dice «ÑITRO» en lugar de «LITRO»).
Entonces, ¿cómo podemos obtener rápidamente las 3 filas donde se encuentra la palabra ‘LITRO’?
Listado 13.
SELECT
*
FROM
DICCIONARIO
WHERE
DIC_TABLAX || DIC_COLUMN || UPPER(DIC_PALABR) STARTING WITH 'PRODUCTOS' || 'PRD_NOMBRE' || 'LITRO' OR
DIC_TABLAX || DIC_COLUMN || REVERSE(UPPER(DIC_PALABR)) STARTING WITH 'PRODUCTOS' || 'PRD_NOMBRE' || REVERSE('ITRO') OR
DIC_TABLAX || DIC_COLUMN || REVERSE(UPPER(DIC_PALABR)) STARTING WITH 'PRODUCTOS' || 'PRD_NOMBRE' || REVERSE('TRO') OR
DIC_TABLAX || DIC_COLUMN || REVERSE(UPPER(DIC_PALABR)) STARTING WITH 'PRODUCTOS' || 'PRD_NOMBRE' || REVERSE('RO')
Si ejecutamos el Listado 13., obtendremos:
Captura 4. Si haces clic en la imagen la verás más grande
O sea, que tenemos todas las apariciones de la palabra ‘LITRO’ aún aquella que está mal escrita. Justamente para eso sirven las 3 últimas condiciones puestas en la cláusula WHERE, aquellas que usan la función REVERSE(). En el primer caso escribimos ‘ITRO’, eso significa que la primera letra puede estar mal escrita. En el segundo caso escribimos ‘TRO’, eso significa que las primeras dos letras pueden estar mal escritas. En el tercer caso escribimos ‘RO’, eso significa que las primeras tres letras pueden estar mal escritas.
¿Y qué tan eficiente es nuestro SELECT?
Veamos el PLAN que ejecutó el Firebird para saberlo.
Captura 5. Si haces clic en la imagen la verás más grande
Como se puede ver en la Captura 5. para la primera línea de la cláusula WHERE usará el índice IDX_DICCIONARIO, y para la segunda, la tercera, y la cuarta líneas, usará el índice IDX_DICCIONARIO1.
O sea, exactamente lo que queríamos conseguir.
Veamos ahora la eficiencia del Listado 13. en forma gráfica.
Captura 6. Si haces clic en la imagen la verás más grande
Está perfecto. Hay 3 filas que cumplen con la condición impuesta en la cláusula WHERE y hay 3 filas extraídas usando los índices.
Conclusión:
Normalmente podemos usar LIKE ‘%MiTextoBuscado%’ o CONTAINING ‘MiTextoBuscado’ cuando queremos obtener las filas que tienen a ‘MiTextoBuscado’ en ellas. Sin embargo, hay ocasiones en que usar dichas sub-cláusulas puede ser extremadamente lento: funciona bien, pero son muy lentas.
Para esos casos lo conveniente es tener un diccionario de palabras, que servirá para indicarnos en cuales filas está el texto que buscamos.
En este artículo hemos visto un método que podemos utilizar para conseguir nuestro objetivo: búsquedas muy rápidas del texto, aunque la tabla tenga muchísimas filas o aunque tenga columnas que contienen muchísimas palabras.
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Firebird SQL 
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