答案：XQuery通过字符串函数和正则表达式实现文本搜索，不区分大小写可用lower-case()或matches()的’i’标志，全文搜索扩展适用于大规模、复杂需求。
XQuery在文本搜索方面，主要依赖一系列内建的字符串函数和正则表达式匹配功能。对于更高级、更复杂的文本检索需求，许多XQuery实现还提供了强大的全文搜索（Full-Text Search, FTS）扩展。
解决方案
要使用XQuery搜索文本，我们通常会结合XPath路径表达式和谓词，利用以下几种核心方法：
1. 基本字符串匹配函数：这是最直接的方式，适用于简单的子串查找、开头或结尾匹配。
fn:contains($input-string, $substring)
：检查
$input-string
是否包含
$substring
。
//book[contains(title, 'XQuery')]
这条表达式会找出所有标题中包含“XQuery”的
元素。
fn:starts-with($input-string, $substring)
：检查
$input-string
是否以
$substring
开头。
//chapter[starts-with(title, 'Introduction')]
fn:ends-with($input-string, $substring)
：检查
$input-string
是否以
$substring
结尾。
//article[ends-with(@id, 'v2')]
fn:matches($input-string, $pattern, $flags)
：这才是真正的正则表达式匹配利器，提供了极大的灵活性。
//product[matches(description, '.*(new|latest) model.*', 'i')]
这里会匹配描述中包含“new model”或“latest model”（不区分大小写）的
。
2. 结合大小写转换进行不区分大小写的搜索：标准字符串函数是区分大小写的。为了实现不区分大小写的搜索，我们需要先将文本转换成统一的大小写格式。
fn:lower-case($input-string)
：将字符串转换为小写。
fn:upper-case($input-string)
：将字符串转换为大写。
//item[contains(lower-case(name), 'apple')]
这条查询会找到名称中包含“apple”、“Apple”、“APPLE”等的所有
。
3. 利用全文搜索（Full-Text Search, FTS）扩展：虽然XQuery 3.1标准本身没有定义全文搜索功能，但许多商业和开源XQuery数据库（如MarkLogic, BaseX, eXist-db）都提供了强大的FTS扩展。这些扩展通常允许：
词干提取（Stemming）：例如，搜索“run”也能找到“running”、“ran”。停用词（Stop Words）：忽略“a”、“the”、“is”等常见词。短语搜索（Phrase Search）：精确匹配一个词组，如“”XQuery tutorial””。邻近搜索（Proximity Search）：查找两个词在文本中彼此靠近的情况。相关性评分（Relevance Scoring）：根据匹配度对结果进行排序。索引优化：显著提高大型文本数据集上的搜索性能。
例如，在MarkLogic Server中，你可能会看到这样的查询：
cts:search(//document, cts:word-query("XQuery", ("stemmed", "case-insensitive")))
这会利用MarkLogic的全文索引，高效地搜索包含“XQuery”或其词干形式的文档，并且不区分大小写。
选择哪种方法，很大程度上取决于你的数据规模、搜索需求的复杂性以及你所使用的XQuery处理器的能力。
如何在不区分大小写的情况下进行文本搜索？
不区分大小写的文本搜索在很多实际应用中都是一个基本需求。想象一下，用户可能输入“apple”，而你的数据里存储的是“Apple”或“APPLE”。如果直接使用
fn:contains
，这些结果就会被遗漏。解决这个问题，XQuery提供了两种主要策略。
最直接的方法是利用
fn:lower-case()
或
fn:upper-case()
函数。在进行比较之前，将待搜索的文本和搜索关键词都统一转换成小写（或大写）。例如，如果你想在
元素中查找“widget”，无论它如何大小写，你可以这样写：
//product[contains(lower-case(description), 'widget')]
这里，
lower-case(description)
会将每个产品的描述文本都转换为小写，然后再与小写的“widget”进行比较。这种方法简单有效，适用于所有支持XQuery 1.0或更高版本的处理器。
另一种方法是利用正则表达式的标志位。如果你使用
fn:matches()
函数，可以传入一个“i”标志，表示进行不区分大小写的匹配。
//product[matches(description, 'widget', 'i')]
这种方式更简洁，并且在处理复杂模式时，正则表达式的强大功能可以让你事半功半。我个人认为，对于简单的子串匹配，
lower-case()
结合
contains()
已经足够直观；但如果你的搜索模式开始变得复杂，比如需要匹配多种变体或特定格式，那么
matches()
加
'i'
标志无疑是更优雅、更强大的选择。需要注意的是，正则表达式匹配通常比简单的字符串函数有更高的计算开销，尤其是在大型数据集上。
XQuery的正则表达式匹配能力有哪些？
XQuery的正则表达式匹配能力主要由
fn:matches()
、
fn:replace()
和
fn:tokenize()
这三个函数提供，它们都遵循W3C XPath/XQuery Functions and Operators 3.1规范中定义的正则表达式语法，这与Perl、Java等语言的正则表达式语法非常相似，因此，如果你熟悉这些，上手XQuery的正则会非常快。
fn:matches($input, $pattern, $flags)
：这是最核心的匹配函数，它返回一个布尔值，表示
$input
字符串是否与
$pattern
正则表达式匹配。
$flags
参数是一个可选字符串，用于修改匹配行为。
常见的
$flags
：
i
：不区分大小写匹配。
m
：多行模式，
^
和
$
会匹配行的开头和结尾，而不仅仅是整个字符串的开头和结尾。
s
：点号（
.
）匹配所有字符，包括换行符。默认情况下，点号不匹配换行符。
x
：允许模式中的空白和注释（用于提高可读性）。
示例：
查找包含数字的文本：
//paragraph[matches(., '.*d+.*')]
这会找到所有包含至少一个数字的段落。
查找看起来像电子邮件地址的文本：
//contact[matches(email, '^[A-Za-z0-9._%+-]+@[A-Za-z0-9.-]+.[A-Za-z]{2,}$')]
这个模式尝试匹配一个标准的电子邮件地址格式。
fn:replace($input, $pattern, $replacement, $flags)
：这个函数用于替换匹配正则表达式的部分。
$replacement
字符串可以包含捕获组引用（如
$1
,
$2
），这在重构文本时非常有用。
示例：
将文本中的所有HTML标签替换为空字符串（简单示例）：
fn:replace("Hello world", ']+>', '')(: 结果: "Hello world" :)
fn:tokenize($input, $pattern, $flags)
：这个函数根据正则表达式将输入字符串分割成一个字符串序列。
示例：
按空格和标点符号分割句子为单词：
fn:tokenize("Hello, world! How are you?", '[ ,.!?]+')(: 结果: ("Hello", "world", "How", "are", "you") :)
正则表达式在XQuery中提供了一种非常灵活且强大的方式来处理复杂的文本模式。无论是验证输入、提取特定信息还是重构文本，正则都是不可或缺的工具。然而，它的复杂性也意味着需要更仔细的测试和优化，以避免潜在的性能问题。
何时应该考虑使用XQuery的全文搜索扩展而不是标准函数？
这是一个非常关键的问题，因为它直接关系到查询的效率、功能性和用户体验。我的经验是，标准字符串函数和正则表达式固然强大，但它们在处理大规模、非结构化或半结构化文本数据时，往往会遇到瓶颈。
你应当优先考虑使用XQuery的标准字符串函数（如
contains
,
starts-with
,
matches
）的情况：
数据量相对较小： 如果你的XML文档集不大，或者你只需要在少量元素内容中进行搜索，标准函数通常足够快。搜索模式简单直接： 只需要精确匹配某个子串，或者简单的正则表达式模式。不需要高级语言学功能： 你不需要词干提取、同义词扩展、停用词处理等功能。资源限制： 你使用的XQuery处理器不支持全文搜索扩展，或者你不想引入额外的索引管理复杂性。精确匹配需求： 有时你就是需要一个字不差的匹配，而不是模糊匹配。
然而，当你的需求超越了这些范畴，尤其是遇到以下情况时，强烈建议转向使用XQuery的全文搜索（FTS）扩展：
处理海量文本数据： 当你的XML文档包含大量文本内容，并且需要频繁地进行搜索时，标准函数会因为需要扫描整个文本而变得极其缓慢。FTS通过预先构建索引，能将搜索时间从几秒甚至几分钟缩短到毫秒级。需要语言学支持： 真正的用户搜索往往需要智能地理解语言。例如，用户搜索“run”，他们可能也想找到“running”、“ran”等。FTS的词干提取、同义词库等功能可以满足这些需求。需要相关性排序： 用户搜索一个词，他们希望最相关的结果排在前面。FTS通常会根据词频、位置、文档长度等因素计算相关性分数，并据此对结果进行排序。这是标准函数无法提供的。复杂的搜索逻辑： 比如短语搜索（“exact phrase”）、邻近搜索（“word1 NEAR word2”）、权重搜索（给某些词更高的权重）。这些在标准XQuery中实现起来非常复杂，甚至不可能，但在FTS中却是基本功能。性能是关键考量： 如果你的应用对搜索响应时间有严格要求，FTS的索引优化是不可或缺的。多语言支持： 许多FTS引擎提供了针对不同语言的词干提取和停用词列表。
举个例子，如果我正在构建一个包含数百万篇新闻文章的知识库，用户需要快速找到与某个主题相关的文章，并且希望结果按相关性排序，那么我肯定会选择MarkLogic或BaseX这样的带有FTS扩展的XQuery数据库。如果我只是在一个小型配置XML文件中查找某个特定属性值，那标准的
contains
就足够了。FFT扩展虽然增加了部署和管理的复杂性（需要维护索引），但它带来的性能和功能上的巨大飞跃，在面对复杂、大规模文本搜索场景时是无可替代的。
以上就是XQuery如何搜索文本？的详细内容，更多请关注创想鸟其它相关文章！
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