在里进行文本分析

　　这个练习会使用SAP HANA Express Edition的文本语义分析引擎对JSON格式的documents进行语义分析。
　　首先创建一个column table，对其index开启fuzzy text search(模糊搜索)功能。
　　上述描述的操作可以用下面的SQL语句来完成：
　　create column table food_analysis( name nvarchar(64), description text FAST PREPROCESS ON FUZZY SEARCH INDEX ON);
　　其中description字段开启了模糊搜索功能。
　　将存储于名为doc_store的document store collection里的json key-value键值对拷贝到刚刚创建的数据库表里：
　　insert into food_analysiswith doc_store as (select ＂name＂, ＂description＂ from food_collection)select doc_store.＂name＂ as name, doc_store.＂description＂ as descriptionfrom doc_store;
　　执行上述的sql语句，确保数据全部拷贝到数据库表food_analysis中：
　　使用下列的sql语句对description字段进行模糊搜索：
　　select name, score() as similarity, TO_VARCHAR(description)from food_analysiswhere contains(description, ＂nuts＂, fuzzy(0.5,＂textsearch=compare＂))order by similarity desc
　　执行结果：
　　HANA Express Edition里的linguistic 文本分析步骤也比较简单。
　　首先还是创建一个数据库表：
　　create column table food_sentiment( name nvarchar(64) primary key, description nvarchar(2048));
　　将document store里的json数据拷贝到数据库表里：
　　insert into food_sentimentwith doc_store as (select ＂name＂, ＂description＂ from food_collection)select doc_store.＂name＂ as name, doc_store.＂description＂ as descriptionfrom doc_store;
　　针对description字段创建一个新的index：
　　CREATE FULLTEXT INDEX FOOD_SENTIMENT_INDEX ON ＂FOOD_SENTIMENT＂ (＂DESCRIPTION＂)CONFIGURATION ＂GRAMMATICAL_ROLE_ANALYSIS＂LANGUAGE DETECTION (＂EN＂)SEARCH ONLY OFFFAST PREPROCESS OFFTEXT MINING OFFTOKEN SEPARATORS ＂＂TEXT ANALYSIS ON;
　　上述SQL语句会自动创建一个名为$TA_FOOD_SENTIMENT_INDEX的文本分析表：
　　该表里的内容：
　　由此可以发现，之前我们导入到数据库表里的英文句子，被HANA text engine拆解成单词，并且每个单词的词性也自动被HANA解析出来了。
　　要获取更多Jerry的原创文章，请关注公众号＂汪子熙＂: