Match search words at the start of a word, not anywhere inside one

Searching "Winkler H" returned all seven Winklers instead of the one
Hannah. Each word was matched as a substring, so "H" hit T-h-omas,
Kat-h-arina and CNC-Dre-h-er:in — every row. The shorter the input, the
more useless the result, and an initial is the shortest input anyone
would type.

A word now has to match at the start of a word: either the haystack
begins with it, or a space does. The haystack is first name, last name
and job title joined, with hyphens, slashes, colons and dots flattened
to spaces, so "dreher" still finds CNC-Dreher:in and "cnc" still finds
both the Dreher and the Fräser.

Checked against the live data before and after: "winkler h" now returns
Hannah Winkler alone, "h winkler" the same in either order, "winkler
kat" the two Katharinas, "dreher" the twelve CNC-Dreher.

The trigram index on the concatenated name no longer applies, which is
the price. At under nine hundred rows the scan is a few milliseconds; an
index on the same expression brings it back when that stops being true.

LIKE's own wildcards are escaped now — typing "100%" searched for
everything before.

Co-Authored-By: Claude Opus 5 <noreply@anthropic.com>
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2026-08-13 21:07:22 +02:00
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commit 33d053ce75
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@@ -7,6 +7,7 @@ import { Pagination } from "@/components/ui/Pagination";
import { StatusChip } from "@/components/ui/StatusChip";
import { currentUserId } from "@/lib/auth/session";
import { sql, withUser } from "@/lib/db";
import { istPersonalnummer, suchMuster } from "@/lib/employee-search";
import { derivedStatusFilter } from "@/lib/employee-status-filter";
import { fmtDate, todayIso } from "@/lib/format";
import { breadcrumbLabel, divisionOf, loadOrgMaps, subtreeOf, unitOf } from "@/lib/org";
@@ -87,7 +88,7 @@ export default async function EmployeesPage({ searchParams }: EmployeesPageProps
// `\d`, nicht `d`: der fehlende Backslash liess die Ziffernerkennung
// nie greifen — „1590" wurde als Name gesucht und fand nichts,
// während das Muster auf „ddd" ansprang.
if (/^\d+$/.test(term)) {
if (istPersonalnummer(term)) {
q = q.where("personnel_number", "=", Number(term));
} else {
// Wortweise statt am Stück, und **jedes** Wort muss irgendwo
@@ -109,17 +110,31 @@ export default async function EmployeesPage({ searchParams }: EmployeesPageProps
// Verglichen wird gegen den zusammengesetzten Namen, weil genau
// darauf der Trigramm-Index liegt (idx_employees_name_trgm).
// Getrennte Felder hätten ihn ungenutzt gelassen.
const woerter = term.split(/\s+/).filter(Boolean);
// Jedes Wort trifft am **Wortanfang**, nicht irgendwo mittendrin.
//
// Vorher wurde jedes Wort als Teilzeichenkette gesucht. Bei „Winkler
// H" traf das „H" auf T-h-omas, Kat-h-arina und CNC-Dre-h-er:in —
// die Suche gab alle sieben Winkler zurück, obwohl genau eine Hannah
// heisst. Je kürzer die Eingabe, desto unbrauchbarer wurde sie, und
// ein Anfangsbuchstabe ist die kürzeste sinnvolle Eingabe überhaupt.
//
// Gesucht wird über Vorname, Nachname und Position zusammen, wobei
// Trennzeichen als Wortgrenze gelten: „dreher" findet damit auch
// „CNC-Dreher:in". Ein Wort trifft, wenn der Heuhaufen damit beginnt
// oder ein Leerzeichen davorsteht.
//
// Der Trigramm-Index auf dem zusammengesetzten Namen greift hier
// nicht mehr — das ist der Preis. Bei knapp neunhundert Zeilen liest
// Postgres die Tabelle in wenigen Millisekunden; die Genauigkeit ist
// das wert, und bei Bedarf trägt ein Index auf demselben Ausdruck
// das später wieder.
const heuhaufen = sql<string>`translate(lower(first_name || ' ' || last_name || ' ' || job_title), '-/:.,', ' ')`;
q = q.where((eb) =>
eb.and(
woerter.map((wort) => {
// Als Parameter gebunden, nicht in die Abfrage geschrieben.
const like = `%${wort}%`;
return eb.or([
eb(sql<string>`first_name || ' ' || last_name`, "ilike", like),
eb("job_title", "ilike", like),
]);
})
// Als Parameter gebunden, nicht in die Abfrage geschrieben.
suchMuster(term).map(([amAnfang, nachLeerzeichen]) =>
eb.or([eb(heuhaufen, "like", amAnfang), eb(heuhaufen, "like", nachLeerzeichen)])
)
)
);
}

35
lib/employee-search.ts Normal file
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@@ -0,0 +1,35 @@
// Wie aus einer Eingabe Suchmuster werden.
//
// Getrennt von der Seite, weil hier die Entscheidungen stecken, die man
// prüfen können muss: was als Wort zählt, was am Wortanfang treffen muss und
// was von LIKE als Text und nicht als Platzhalter gelesen wird.
//
// Die Bedeutung selbst — „trifft am Wortanfang" — liegt im SQL der Seite:
// verglichen wird gegen Vorname, Nachname und Position zusammengesetzt, mit
// Trennzeichen als Wortgrenze.
/** Nur Ziffern? Dann ist es eine Personalnummer und kein Name. */
export function istPersonalnummer(term: string): boolean {
return /^\d+$/.test(term.trim());
}
/**
* Je Suchwort zwei LIKE-Muster: „am Anfang" und „nach einem Leerzeichen".
* Zusammen ergeben sie „am Anfang eines Wortes".
*
* Ein Wort als Teilzeichenkette zu suchen wäre einfacher und war die erste
* Fassung — bei „Winkler H" traf das „H" dann auf Thomas, Katharina und
* CNC-Dreher:in, also auf alle. Je kürzer die Eingabe, desto unbrauchbarer
* das Ergebnis, und ein Anfangsbuchstabe ist die kürzeste sinnvolle Eingabe.
*/
export function suchMuster(term: string): string[][] {
return term
.trim()
.split(/\s+/)
.filter(Boolean)
.map((wort) => {
// Die Platzhalter von LIKE entschärfen: wer „50 %" tippt, sucht Text.
const klein = wort.toLowerCase().replace(/[\\%_]/g, (z) => `\\${z}`);
return [`${klein}%`, `% ${klein}%`];
});
}

View File

@@ -0,0 +1,59 @@
import { describe, expect, it } from "vitest";
import { istPersonalnummer, suchMuster } from "@/lib/employee-search";
// Der Anlass: „Winkler H" gab alle sieben Winkler zurück statt der einen
// Hannah. Das „H" wurde als Teilzeichenkette gesucht und traf damit T-h-omas,
// Kat-h-arina und CNC-Dre-h-er:in.
//
// Was hier geprüft wird, ist die Musterbildung. Dass „am Wortanfang" auch
// wirklich am Wortanfang trifft, entscheidet das SQL der Seite — und ist
// gegen die laufende Datenbank belegt: „winkler h" liefert dort genau Hannah
// Winkler, „winkler kat" die beiden Katharinas, „dreher" die CNC-Dreher:innen.
describe("istPersonalnummer", () => {
it("erkennt reine Ziffern", () => {
expect(istPersonalnummer("3038")).toBe(true);
expect(istPersonalnummer(" 3038 ")).toBe(true);
});
it("hält alles andere für einen Namen", () => {
for (const t of ["winkler", "winkler 3038", "3038a", "", " "]) {
expect(istPersonalnummer(t)).toBe(false);
}
});
});
describe("suchMuster", () => {
it("macht aus jedem Wort ein Paar: am Anfang, und nach einem Leerzeichen", () => {
expect(suchMuster("winkler")).toEqual([["winkler%", "% winkler%"]]);
});
it("behandelt jedes Wort einzeln", () => {
expect(suchMuster("winkler h")).toEqual([
["winkler%", "% winkler%"],
["h%", "% h%"],
]);
});
it("kennt keinen Platzhalter mitten im Wort", () => {
// Das ist der Kern: „h%" trifft Hannah, „%h%" träfe auch Thomas.
const [, [amAnfang]] = suchMuster("winkler h");
expect(amAnfang.startsWith("%")).toBe(false);
});
it("schreibt klein, damit der Vergleich unabhängig von der Schreibweise ist", () => {
expect(suchMuster("WINKLER")).toEqual([["winkler%", "% winkler%"]]);
});
it("verträgt beliebig viel Abstand und Rand", () => {
expect(suchMuster(" winkler h ")).toHaveLength(2);
expect(suchMuster(" ")).toEqual([]);
});
it("entschärft die Platzhalter von LIKE", () => {
// Sonst wäre „%" eine Suche nach allem und „_" nach beliebigem Zeichen.
expect(suchMuster("100%")).toEqual([["100\\%%", "% 100\\%%"]]);
expect(suchMuster("a_b")).toEqual([["a\\_b%", "% a\\_b%"]]);
expect(suchMuster("a\\b")).toEqual([["a\\\\b%", "% a\\\\b%"]]);
});
});