MySQL・PostgreSQL上で動かす全文検索エンジン「Groonga」セミナー - Kouhei Sutou

Mroonga・PGroongaを使った
全文検索システムの実装方法
須藤功平
株式会社クリアコード
MySQL・PostgreSQL上で動かす全文検索エンジン「Groonga」セミナ
ー
2017-08-01
Mroonga・PGroongaを使った全文検索システムの実装方法
Powered by Rabbit 2.2.1

全文検索システム
対象
大量のテキスト
例：Wikiのデータ
例：オフィス文書のテキスト
例：商品説明・口コミ
Mroonga・PGroongaを使った全文検索システムの実装方法
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全文検索システム
目的
必要な情報を
必要なときに
活用
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必要な情報を活用
×
探している情報が見つからない
○
探している情報が見つかる
◎
意識していなかったけど
実は欲しかった情報も見つかる！
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必要なときに活用
×
なかなか見つからない
○
すぐに見つかる
◎
すでに見つかっていた
例：レコメンデーション
Mroonga・PGroongaを使った全文検索システムの実装方法
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実装方法
選択肢
全文検索サーバーを使う
RDBMSを使う
MySQL・MariaDB・PostgreSQLを使う
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全文検索サーバー案
メリット
必要な機能が揃っている
+αの機能もある
速い
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全文検索サーバー案
デメリット
実装コスト大
それぞれ独自の使い方だから
マスターデータの同期はどうする？
メンテナンスコスト大
それぞれ独自の仕組みだから
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RDBMS案
メリット
実装コスト小
新しく覚えることが少ない
データの一元管理
メンテナンスコスト小
既存の運用ノウハウを使える
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RDBMS案
デメリット
組込機能では機能不足
SQLの表現力不足
1クエリーで実現できない機能アリ
↑は性能を出しにくい
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実現方法
第3の選択肢
RDBMS経由（SQL）で
全文検索エンジンを使う
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メリット
高速で豊富な機能
実装コスト小
メンテナンスコスト小
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デメリット
RDBMSに拡張機能が必要
DBaaSで使えない
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オススメの選択肢
全文検索の知識ナシ
まだ単純な機能で十分
データ少：RDBMS単独でLIKE
（数十万件とか）
データ中：RDBMS組込全文検索機能
いまどきの全文検索機能が必要
RDBMS経由で全文検索エンジン
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オススメの選択肢
全文検索の知識アリ
カリカリにチューニングしたい
RDBMSと全文検索サーバーを併用
それ以外
RDBMS経由で全文検索エンジン
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説明する選択肢
RDBMS経由で
全文検索
エンジン
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全文検索エンジン
Groonga（ぐるんが）
組込可能な全文検索エンジン
MySQL・MariaDBに組込→Mroonga
PostgreSQLに組込→PGoonga
全文検索サーバーとして
単独でも使用可能
RDBMSと全文検索サーバーを併用
もできる
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Groongaの得意なこと
データの追加・更新
新鮮な情報をすぐに検索可能に！
更新中も検索性能を落とさない！
日本語
開発者が日本人
便利機能が組み込み
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Mroonga（むるんが）
MySQLのストレージエンジン
InnoDB・MyISAMなどと同じレイヤー
使用方法
CREATE TABLE (...)
ENGINE=Mroonga
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MySQL組込の全文検索機能
MySQL：5.7から使える
InnoDB＋日本語対応パーサー
MariaDB：10.0.15から使える
Mroongaをバンドル
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全文検索機能：基本
AND/OR/
NOT対応
ハイライ
ト
周辺テキ
スト表示
InnoDB
○Mroonga
○
×○
×○
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ハイライト
周辺テキスト表示
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全文検索機能：高度な機能
入力補完
類似文書
検索
クエリー
展開
InnoDB
×
○Mroonga
○
○
○○
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全文検索性能の違い
計測データ
対象：Wikipedia日本語版
レコード数：約185万件
データサイズ：約7GB
メモリー4GB・SSD250GB（ConoHa）
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検索性能1
キーワード：テレビアニメ
（ヒット数：約2万3千件）
InnoDB ngram
InnoDB MeCab
Mroonga:1
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3m2s
6m20s
0.11s
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検索性能2
キーワード：データベース
（ヒット数：約1万7千件）
InnoDB ngram
InnoDB MeCab:1
Mroonga:2
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36s
0.03s
0.09s
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検索性能3
キーワード：PostgreSQL OR MySQL
（ヒット数：約400件）
InnoDB ngram
N/A(Error)
InnoDB MeCab:1
0.005s
Mroonga:2
0.028s
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検索性能4
キーワード：日本
（ヒット数：約63万件）
InnoDB ngram
InnoDB MeCab
Mroonga:1
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1.3s
1.3s
0.21s
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検索性能まとめ
Mroonga：安定して速い
SQLで使えて機能豊富で速い！
InnoDB FTS MeCab
ハマれば速い
InnoDB FTS ngram
安定して遅い
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全文検索システムの実装
Mroonga
全文検索
キーワードハイライト
周辺テキスト表示
入力補完
関連文書の表示
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全文検索
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テーブル定義
CREATE TABLE entries (
title text,
content text,
-- 全文検索用インデックス
-- よくわからないならデフォルトのまま使うこと！
FULLTEXT INDEX (title, content)
) ENGINE=Mroonga
DEFAULT CHARSET=utf8mb4;
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データ挿入
-- 普通に挿入するだけでよい
INSERT INTO entries
VALUES ('タイトル',
'高速に全文検索したいですね！');
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全文検索
SELECT title FROM entries
WHERE -- MATCH AGAINSTで全文検索
MATCH (title, content)
-- デフォルトORがMySQLの仕様
-- 「検索」または「高速」を含むとマッチ
AGAINST ('検索高速'
IN BOOLEAN MODE);
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AND全文検索
MATCH (title, content)
-- 各キーワードの前に「+」をつけるとAND
-- 「検索」かつ「高速」を含むとマッチ
AGAINST ('+検索 +高速'
IN BOOLEAN MODE);
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使いやすいAND全文検索
MATCH (title, content)
-- 最初に「*D+」をつけるとデフォルトAND
-- Mroonga独自機能
-- 「検索」かつ「高速」を含むとマッチ
AGAINST ('*D+ 検索高速'
IN BOOLEAN MODE);
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スコアー
SELECT
title,
-- ここのMATCH AGAINSTはスコアーを返す
MATCH (title, content)
AGAINST ('*D+ 検索高速'
IN BOOLEAN MODE) AS score
FROM entries
WHERE -- ...
-- スコアーが高い順にソート
ORDER BY score DESC LIMIT 10;
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ハイライト
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ハイライト
SELECT mroonga_highlight_html(
title, '*D+ 検索高速' AS query)
-- クエリーからハイライト対象のキーワードを抽出
FROM entries
WHERE
MATCH (title, content)
AGAINST ('*D+ 検索高速' IN BOOLEAN MODE);
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ハイライト結果例
<Groonga>で高速全文検索！
↓
<Groonga>で ← タグをエスケープ
<span class="keyword">高速</span>
全文 ↑↓キーワードはclass付け
<span class="keyword">検索</span>！
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周辺テキスト
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周辺テキスト
SELECT mroonga_snippet_html(
content, '*D+ 検索高速' AS query)
-- クエリーから対象のキーワードを抽出
FROM entries
WHERE
MATCH (title, content)
AGAINST ('*D+ 検索高速' IN BOOLEAN MODE);
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周辺テキスト結果例
...<Groonga>で高速全文検索！...
↓
<div class="snippet"> ←1つ目
ga>で ←タグをエスケープ
<span class="keyword">高速</span>
全文 ↑↓キーワードはclass付け
<span class="keyword">検索/span>！
</div>
<div class="snippet">...</div> ←2つ目
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類似文書検索
検索クエリーは文書そのもの
キーワードではない
関連エントリーの提示に使える
メタデータがあるなら組み合わせる
→精度向上
メタデータ：タグ・行動履歴など
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類似文書検索
インデックス定義
CREATE TABLE entries (
-- ...
FULLTEXT INDEX (content)
-- TokenMecabを使わないと精度がでない
-- 必要なときだけカスタマイズ！
COMMENT 'tokenizer "TokenMecab"'
) -- ...
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類似文書検索
検索方法
SELECT title
FROM entries
WHERE
MATCH (content)
↓ 既存文書の内容をそのまま指定
AGAINST ('...Groongaで高速全文検索！...'
IN NATURAL LANGUAGE MODE);
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類似文書検索
結果例
クエリー：
...Groongaで高速全文検索！...
ヒット例：
...Mroongaで高速全文検索！...
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照合順序：COLLATION
文字の並び順の規則
文字が同一かどうかの判定にも利用
適切な日本語規則なし
いわゆる
＝
問題
MySQL 8では適切な日本語規則が追加される
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Mroongaの照合順序
MySQL互換のもの
MySQL互換を微調整したもの
日本語でもいい感じ
Groonga提供のもの
日本語でもいい感じ
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微調整した照合順序
FULLTEXT INDEX (content)
COMMENT 'normalizer "${ノーマライザー名}"'
ノーマライザー名：
NormalizerMySQLUnicode520CI
ExceptKanaCI
KanaWithVoicedSoundMark
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PGroonga
（ぴーじーるんが）
PostgreSQLのインデックス
B-tree・GINなどと同じレイヤー
使用方法
CREATE INDEX ...
USING PGroonga ...
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PostgreSQLの全文検索機能
textsearch（組込）
言語依存
日本語対応はメンテされていない
pg_trgm（同梱）
言語非依存：が、ほぼ日本語非対応
pg_bigm（サードパーティー）
言語非依存：日本語対応
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全文検索機能：基本
AND/OR/
NOT対応
ハイライ
ト
周辺テキ
スト表示
pg_bigm
△※1PGroonga
○
△※2○
△※2○
※1 SQLでAND/OR/NOTを組み合わせると実現可能
※2 PostgreSQLが提供する関数で実現可能。ただし、結果をHTML
で出力する用途では使えない。
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全文検索機能：高度な機能
入力補完
類似文書
検索
クエリー
展開
pg_bigm
×
△※PGroonga
○
○
×○
※ 類似文書検索と言うよりはあいまい検索。
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全文検索性能の違い
計測データ
対象：Wikipedia日本語版
レコード数：約90万件
データサイズ：約6GB
メモリー32GB・SSD500GB
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検索性能1
キーワード：テレビアニメ
（ヒット数：約2万件）
pg_bigm
PGroonga:1
Groonga(参考)
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2.800s
0.065s
0.038s
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検索性能2
キーワード：データベース
（ヒット数：約1万5千件）
pg_bigm
PGroonga:1
Groonga(参考)
Mroonga・PGroongaを使った全文検索システムの実装方法
1.300s
0.049s
0.031s
Powered by Rabbit 2.2.1

検索性能3
キーワード：PostgreSQL OR MySQL
（ヒット数：約300件）
pg_bigm
PGroonga:1
Groonga(参考)
Mroonga・PGroongaを使った全文検索システムの実装方法
0.049s
0.002s
0.001s
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検索性能4
キーワード：日本
（ヒット数：約53万件）
pg_bigm:1
PGroonga
Groonga(参考)
Mroonga・PGroongaを使った全文検索システムの実装方法
0.479s
0.563s
0.059s
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検索性能まとめ
PGroonga：安定して速い
SQLで使えて機能豊富で速い！
pg_bigm
ヒット数が少なければ速い
キーワードが2文字以下なら速い
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全文検索システムの実装
PGroonga
全文検索
キーワードハイライト
周辺テキスト表示
入力補完
関連文書の表示
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テーブル定義
CREATE TABLE entries (
-- プライマリーキーを用意する
-- スコアーでソートするために必要
id integer PRIMARY KEY,
title text,
content text
);
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インデックス定義
-- 全文検索用インデックス
-- よくわからないなら
-- デフォルトのまま使うこと！
CREATE INDEX entries_full_text_search
ON entries
--「USING PGroonga」=「PGroongaを使う」
USING PGroonga (id, title, content);
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データ挿入
-- 普通に挿入するだけでよい
INSERT INTO entries
VALUES (1,
'Groongaで高速全文検索！',
'高速に全文検索したいですね！');
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全文検索
SELECT title FROM entries
WHERE
-- &@~で全文検索
-- 「検索」と「高速」をAND検索
title &@~ '検索高速' OR
content &@~ '検索高速';
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全文検索：LIKE
SELECT title FROM entries
WHERE
-- LIKEでもインデックスが効く
--＝アプリを書き換えずに高速化可能
-- ただし&@~より性能が落ちる
title LIKE '%検索%' OR
content LIKE '%検索%';
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スコアー
SELECT
title,
-- pgroonga.score(テーブル名)で
-- スコアーを取得
pgroonga.score(entries) AS score
FROM entries
WHERE -- ...
-- スコアーが高い順にソート
ORDER BY score DESC LIMIT 10;
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ハイライト
SELECT
pgroonga.highlight_html(
title,
-- クエリーから対象キーワードを抽出
pgroonga.query_extract_keywords('検索高速'))
FROM entries
WHERE title &@~ '検索高速' OR
content &@~ '検索高速';
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周辺テキスト
SELECT
pgroonga.snippet_html(
content,
-- クエリーから対象キーワードを抽出
pgroonga.query_extract_keywords('検索高速'))
FROM entries
WHERE title &@~ '検索高速' OR
content &@~ '検索高速';
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周辺テキスト結果例
...<Groonga>で高速全文検索！...
↓
ARRAY[
↓ 1つ目
'ga>で ←タグをエスケープ
<span class="keyword">高速</span>
全文 ↑↓キーワードはclass付け
<span class="keyword">検索/span>！',
'...' ← 2つ目
]
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入力補完
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入力補完
実装方法
以下の検索のOR
前方一致検索
ヨミガナでの前方一致検索
緩い全文検索
表示文字列でソートして提示
https://pgroonga.github.io/ja/how-to/auto-complete.html
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入力補完
テーブル定義
CREATE TABLE terms (
-- 補完候補
term text,
-- この候補のヨミガナ（N個可）
readings text[]
);
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入力補完
データ例
INSERT INTO terms VALUES (
'牛乳', -- 補完候補
ARRAY[
-- ヨミガナはカタカナで指定する
'ギュウニュウ',
-- 「ミルク」でも補完できるようになる
'ミルク'
]
);
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入力補完
データ管理のポイント
普通のテーブルなので管理が楽
追加・削除・更新が楽
ダンプ・リストアもいつも通り
レプリケーションもいつも通り
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入力補完
前方一致用インデックス
CREATE INDEX prefix_search ON terms
USING PGroonga
-- ...text_term_search...
(term pgroonga.text_term_search_ops_v2,
-- ...text_array_term_search...
readings pgroonga.text_array_term_search_ops_v2);
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入力補完
緩い全文検索用
CREATE INDEX loose_search ON terms
USING PGroonga
-- ...text_full_text_search...
(term pgroonga.text_full_text_search_ops_v2)
-- 緩い全文検索用トークナイザー
WITH (tokenizer='TokenBigramSplitSymbolAlphaDigit');
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$入力補完検索方法 SELECT term FROM terms -- 前方一致検索 WHERE term &^ '${入力}' OR -- ローマ字で前方一致検索 readings &^~ '${入力}' OR -- 緩い全文検索 term &@ '${入力}' ORDER BY term LIMIT 10; -- ソート Mroonga・PGroongaを使った全文検索システムの実装方法 Powered by Rabbit 2.2.1$ 入力補完
検索例：漢字1
-- ユーザーが「牛」を入力した場合
SELECT term FROM terms
-- 前方一致検索（ヒット）
WHERE term &^ '牛' OR
-- ヨミガナで前方一致検索
readings &^~ '牛' OR
-- 緩い全文検索（ヒット）
term &@ '牛'
ORDER BY term LIMIT 10; -- ソート
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入力補完
検索例：漢字1
-- ユーザーが「牛」を入力した場合
SELECT term FROM terms
-- 前方一致検索（ヒット）
WHERE term &^ '牛' OR
-- ヨミガナで前方一致検索
readings &^~ '牛' OR
-- 緩い全文検索（ヒット）
term &@ '牛'
ORDER BY term LIMIT 10; -- ソート
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入力補完
検索例：漢字2
-- ユーザーが「乳」を入力した場合
SELECT term FROM terms
-- 前方一致検索
WHERE term &^ '乳' OR
-- ヨミガナで前方一致検索
readings &^~ '乳' OR
-- 緩い全文検索（ヒット）
term &@ '乳'
ORDER BY term LIMIT 10; -- ソート
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入力補完
検索例：カタカナ
-- ユーザーが「ギュウ」を入力した場合
SELECT term FROM terms
-- 前方一致検索
WHERE term &^ 'ギュウ' OR
-- ヨミガナで前方一致検索（ヒット）
readings &^~ 'ギュウ' OR
-- 緩い全文検索
term &@ 'ギュウ'
ORDER BY term LIMIT 10; -- ソート
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入力補完
検索例：ひらがな
-- ユーザーが「ぎゅう」を入力した場合
SELECT term FROM terms
-- 前方一致検索
WHERE term &^ 'ぎゅう' OR
-- ヨミガナで前方一致検索（ヒット）
readings &^~ 'ぎゅう' OR
-- 緩い全文検索
term &@ 'ぎゅう'
ORDER BY term LIMIT 10; -- ソート
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入力補完
検索例：ローマ字
-- ユーザーが「gyu」を入力した場合
SELECT term FROM terms
-- 前方一致検索
WHERE term &^ 'gyu' OR
-- ヨミガナで前方一致検索（ヒット）
readings &^~ 'gyu' OR
-- 緩い全文検索
term &@ 'gyu'
ORDER BY term LIMIT 10; -- ソート
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同義語展開
同義語
同じ意味だが表記が異なる語
例：「刺身」と「お造り」
どの表記でもヒットして欲しい
同義語展開→同義語すべてでOR検索
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同義語展開
実装方法
同義語管理テーブルを作成
クエリー内の同義語を展開
展開後のクエリーで検索
https://pgroonga.github.io/ja/reference/functions/
pgroonga-query-expand.html
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同義語展開
テーブル定義
CREATE TABLE synonyms (
-- 展開対象の語
term text,
-- 同義語のリスト
-- term自身も含める
-- 含めない場合はtermが検索禁止語になる
terms text[]
);
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同義語展開
データ例
INSERT INTO synonyms
VALUES ('刺身', -- 「刺身」を展開
ARRAY['刺身', 'お造り']),
('お造り', -- 「お造り」を展開
ARRAY['お造り', '刺身']);
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同義語展開
データ管理のポイント
普通のテーブルなので管理が楽
追加・削除・更新が楽
ダンプ・リストアもいつも通り
レプリケーションもいつも通り
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同義語展開
インデックス定義
CREATE INDEX synonym_search ON synonyms
USING PGroonga
-- ...text_term_search...
-- termで完全一致検索をするため
(term pgroonga.text_term_search_ops_v2);
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同義語展開
確認方法
SELECT pgroonga.query_expand(
'synonyms', -- テーブル名
'term', -- 展開対象のカラム名
'terms', -- 対応する同義語配列のカラム名
'刺身' -- クエリー
);
-- '((刺身) OR (お造り))'
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同義語展開
検索方法
SELECT title FROM entries
WHERE
-- title &@~ '和食 OR ((刺身) OR (お造り))'になる
title &@~
pgroonga.query_expand('synonyms',
'term',
'terms',
'和食 OR 刺身');
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類似文書検索
インデックス定義
CREATE INDEX entries_similar_search
ON entries
USING PGroonga (
id,
-- pg...v2の指定がポイント
content pgroonga.text_full_text_search_ops_v2
-- TokenMecabを使うと精度向上
) WITH (tokenizer='TokenMecab');
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類似文書検索
検索方法
SELECT title
FROM entries
WHERE
-- &~?で類似文書検索
-- 既存文書の内容をそのまま指定
content &~?
'...Groongaで高速全文検索！...';
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類似文書検索
結果例
クエリー：
...Groongaで高速全文検索！...
ヒット例：
...PGroongaで高速全文検索！...
Mroonga・PGroongaを使った全文検索システムの実装方法
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全文検索システムの実装
まとめ
全文検索
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全文検索システムの実装
次の一歩
構造化データ対応
オフィス文書・HTMLなど
対応に必要な処理
テキスト抽出
メタデータ抽出（例：タイトル・更新日時）
スクリーンショット作成（なおよい）
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抽出ツール
Apache Tika
Apache Luceneのサブプロジェクト
対応フォーマット数が多い
ChupaText
Groongaのサブプロジェクト
スクリーンショット作成対応
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ChupaText
対応フォーマット
Word/Excel/PowerPoint
ODT/ODS/ODP（OpenDocument）
PDF/HTML/XML/CSV/...
インターフェイス
HTTPとコマンドライン
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ChupaText：インストール
DockerかVagrantを使うのが楽
https://github.com/ranguba/chupa-text-docker
https://github.com/ranguba/chupa-text-vagrant
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$ChupaText：Docker % GITHUB=https://github.com % git clone \ ${GITHUB}/ranguba/chupa-text-docker.git % cd chupa-text-docker % docker-compose up --build Mroonga・PGroongaを使った全文検索システムの実装方法 Powered by Rabbit 2.2.1$ $ChupaText：使い方 % curl \ --form data=@XXX.pdf \ http://localhost:20080/extraction.json Mroonga・PGroongaを使った全文検索システムの実装方法 Powered by Rabbit 2.2.1$

ChupaText：結果例
{
"mime-type": "application/pdf", # 元データのMIMEタイプ
"size": 147159, # メタデータ
...,
"texts": [ # 抽出されたテキスト（N個）
{
"mime-type": "text/plain", # 抽出後のMIMEタイプ
...,
"creator": "Adobe Illustrator CS3", # メタデータ
"body": "This is sample PDF. ...", # 抽出したテキスト
"screenshot": {
"mime-type": "image/png", # スクリーンショットのMIMEタイプ
"data": "iVBORw...", # Base64にした画像データ
"encoding": "base64" # Base64であることを明記
}
}
]
}
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ChupaText：Web UI
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ChupaText：Web UI抽出例
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$ChupaText：Vagrant % GITHUB=https://github.com % git clone \ ${GITHUB}/ranguba/chupa-text-vagrant.git % cd chupa-text-vagrant % vagrant up 使い方はDocker版と同じ Mroonga・PGroongaを使った全文検索システムの実装方法 Powered by Rabbit 2.2.1$ ChupaText：活用例
抽出したテキスト
Mroonga・PGroongaへ挿入
抽出したメタデータ
Mroonga・PGroongaへ挿入
絞り込みに活用
作成したスクリーンショット
検索結果表示時に掲載
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ChupaText：活用例
抽出したテキスト
Mroonga・PGroongaへ挿入
抽出したメタデータ
Mroonga・PGroongaへ挿入
絞り込みに活用
作成したスクリーンショット
検索結果表示時に掲載
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まとめ
RDBMS経由で全文検索エンジン
採用の判断材料を提供
全文検索システム実装例を紹介
Mroonga・PGroonga両方
構造化データの対応方法を紹介
ChupaText
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扱わなかった話題
運用について
障害対策・レプリケーション
チューニング
Groongaの機能を直接使う方法
今後のセミナーの話題にするには
実例ベースの方がやりやすいので
あなたのケースを教えてください
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サポートサービス紹介
導入支援（設計支援・性能検証・移行支援・…）
開発支援
（サンプルコード提供・問い合わせ対応・…）
運用支援（障害対応・チューニング支援・…）
問い合わせ先：
https://www.clear-code.com/contact/?
type=groonga
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