MariaDBとMroongaで作る全言語対応超高速全文検索システム - Kouhei Sutou

MariaDBとMroongaで作る
全言語対応
超高速全文検索システム
須藤功平
クリアコード
第一回 JPMUG DB勉強会
2018-01-30
MariaDBとMroongaで作る全言語対応超高速全文検索システム
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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
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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
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実装方法
選択肢
全文検索サーバーを使う
MariaDBでLIKE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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MariaDBでLIKE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
データ少なら実用的な速度
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MariaDBでLIKE案
デメリット
機能不足
それっぽい順のソート不可
全文検索ではソート順が重要
ユーザーは先頭n件しか見ない
SQLの表現力不足
nクエリーで実現すると性能に影響
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実現方法
第3の選択肢
MariaDB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
それっぽい順のソート可
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
MariaDBに拡張機能が必要
RDS・Azure databaseで使えない
（Azure database for MariaDBはまだリリース前）
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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：MariaDB単独でLIKE
（数十万件とか）
データ中以上：
MariaDB経由で全文検索エンジン
いまどきの全文検索機能が必要
MariaDB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
MariaDBと全文検索サーバーを併用
それ以外
MariaDB経由で全文検索エンジン
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説明する選択肢
MariaDB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
MariaDB・MySQLに組込→Mroonga
PostgreSQLに組込→PGroonga
全文検索サーバーとして
単独でも使用可能
MariaDB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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GroongaとUnicode
NFKCベースの正規化機能を組込
Unicode 5.1ベースで古い
2008年の仕様
Unicode 10.0（最新）対応中
正規化方式を変えるとインデックスの互換性がなくなる
（=要インデックス再構築）のでデフォルトは変えない
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Mroonga（むるんが）
MariaDBのストレージエンジン
InnoDB・MyISAMなどと同じレイヤー
MariaDB 10.0.15から標準バンドル
使用方法
CREATE TABLE (...)
ENGINE=Mroonga
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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
utf8mb4_ja_0900_as_csなど
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Mroongaの照合順序
MariaDB互換のもの
utf8mb4_ja_0900_*互換は対応予定
MariaDB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
NFKCベースのもの
日本語でもいい感じ
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Mroongaで照合順序
MariaDB互換がよい！
互換正規化処理を使用：デフォルト
MariaDB互換は気にしないから
いい感じに！
Groonga提供のものを使用
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全文検索性能
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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全文検索性能まとめ
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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普通の検索も速い
カラムストアを活かした最適化
ポイント1：余計なI/Oを減らす
ポイント2：I/Oを局所化
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カラムストア
カラム
a b c
Mroonga
行
1 値値値
行
カラム
a b c
InnoDB他
2 値値値
3 値値値
1値値値
2値値値
3値値値
カラムごと値の管理単位行ごと
カラム高速なアクセス単位行
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必要なカラムのみアクセス
-- aのみにアクセス
SELECT a
FROM table
-- cのみにアクセス
WHERE c = XXX;
-- bにはアクセスしない
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減ったI/O
行
1 値値値
Mroonga
カラム
a b c
InnoDB他
アクセスしない1値値値
行
カラム
a b c
2値値値
3値値値
2 値値値
3 値値値
カラムごと値の管理単位行ごと
カラム高速なアクセス単位行
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行カウント
-- カラムの値は必要ない
SELECT COUNT(*)
FROM table
-- cの全文検索インデックスにだけアクセス
WHERE MATCH(c)
AGAINST('+keyword' IN BOOLEAN MODE);
-- a, b, cはアクセスしない
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減ったI/O
カラム
a b c
アクセスしない
2 値値値
カラム
a b c
InnoDB他
行
行
1 値値値
Mroonga
3 値値値
1値値値
2値値値
3値値値
カラムごと値の管理単位行ごと
カラム高速なアクセス単位行
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ORDER BY LIMIT
SELECT a
FROM table
WHERE MATCH(c)
AGAINST('+keyword' IN BOOLEAN MODE)
-- MariaDBではなくMroongaがORDER BY LIMITを処理
-- →Mroongaは10レコードだけMariaDBに返す
-- マッチしたレコードすべては返さない
ORDER BY a LIMIT 10;
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ORDER BY LIMITの最適化
Mroongaが検索
カラム毎の処理でI/Oを局所化
（索引非使用時）
Mroongaがソート
カラム毎の処理でI/Oを局所化
MroongaがOFFSET/LIMITを処理
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カラム毎の処理は速い
カラム
a b c
Mroonga
行
行
1 値値値
2 値値値
カラム
a b c
InnoDB他
3 値値値
1値値値
2値値値
3値値値
カラムごと値の管理単位行ごと
カラム高速なアクセス単位行
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condition push downの最適化
従来はMariaDBが処理していた
検索条件をストレージエンジン
が処理する仕組み
ストレージエンジンでの処理の方が
高速なら全体として高速になる
Mroonga 7.10から実験的に対応
デフォルトオフ
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condition push downの効果
全文検索インデックスのみ
等価条件：シーケンシャルスキャン
全文検索：インデックススキャン
データ
シカゴの犯罪データ（651万レコード）
詳細：https://github.com/kou/rabbit-slide-kou-jpmug-db-
study-1/blob/master/memo.md
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等価条件：数値1つ
26万件ヒットするケース
InnoDB
1.3s
Mroonga
1.3s
（デフォルト）
Mroonga
0.4s
（最適化ON）
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等価条件：数値1つ+真偽値2つ
7000件ヒットするケース
InnoDB
1.6s
Mroonga
2.3s
（デフォルト）
Mroonga
0.4s
（最適化ON）
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全文検索+等価条件
4000件ヒットするケース
InnoDB
18s
Mroonga
0.4s
（デフォルト）
Mroonga
0.4s
（最適化ON）
このパターンはデフォルトで最適化が効く
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Mroongaの検索性能まとめ
最適化が効くと桁違いに速い
全文検索のときはデフォルトで効く
7.10からさらなる最適化が！
まだ実験的扱いなのでデフォルトオフ
OLAP用途にも使える
MariaDB ColumnStoreを補完する
立ち位置も可
参考：http://mroonga.org/ja/docs/reference/
server_variables.html#mroonga-condition-push-down-type
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全文検索システムの実装
全文検索
キーワードハイライト
周辺テキスト表示
オートコンプリート
同義語展開
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MariaDB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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それっぽい順のソート
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 -- ...
-- それっぽさでソート
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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オートコンプリート
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オートコンプリート：必要なもの
マスターテーブル
候補（例：牛乳）
候補のヨミ（カタカナ・複数可）
例1：ギュウニュウ
例2：ミルク
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オートコンプリート：実装方法
以下の検索のOR
ヨミでの前方一致検索
候補を緩い全文検索
候補でソートして提示
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オートコンプリート：テーブル定義
CREATE TABLE terms (
term varchar(256),
-- 補完候補
reading varchar(256),
-- ヨミガナ
PRIMARY KEY (term, reading),
FULLTEXT INDEX (term)
-- 候補全文検索用
-- 緩い全文検索用トークナイザー
COMMENT 'tokenizer "TokenBigramSplitSymbolAlpha"',
FULLTEXT INDEX (reading) -- ヨミガナ前方一致用
COMMENT 'normalizer "NormalizerAuto",
tokenizer "off"' -- トークナイザー不要
) ENGINE=Mroonga DEFAULT CHARSET=utf8mb4;
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オートコンプリート：データ例
INSERT INTO terms VALUES (
'牛乳', -- 補完候補
'ギュウニュウ' --ヨミガナはカタカナで指定
);
INSERT INTO terms VALUES (
'牛乳',
'ミルク' -- 「ミルク」でも補完できるように
);
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オートコンプリート
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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$オートコンプリート検索方法 SELECT DISTINCT(term) FROM terms WHERE MATCH (reading) -- ヨミガナ前方一致検索 AGAINST (CONCAT('*SS prefix_rk_search(reading, ', mroonga_escape(${入力} AS script), ')') IN BOOLEAN MODE) OR MATCH (term) -- 候補を緩く全文検索 AGAINST (CONCAT('*D+ ', mroonga_escape(${入力})) IN BOOLEAN MODE) ORDER BY term LIMIT 10; -- ソート MariaDBとMroongaで作る全言語対応超高速全文検索システム Powered by Rabbit 2.2.2$ オートコンプリート
検索例：漢字1
-- ユーザーが「牛」を入力した場合
SELECT DISTINCT(term) FROM terms
WHERE MATCH (reading) -- ヨミガナ前方一致検索
AGAINST (CONCAT('*SS prefix_rk_search(reading, ',
mroonga_escape('牛' AS script),
')') IN BOOLEAN MODE) OR
MATCH (term) -- 候補を緩く全文検索（ヒット）
AGAINST (CONCAT('*D+ ', mroonga_escape('牛'))
IN BOOLEAN MODE)
ORDER BY term LIMIT 10; -- ソート
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オートコンプリート
検索例：漢字1
-- ユーザーが「牛」を入力した場合
SELECT DISTINCT(term) FROM terms
WHERE MATCH (reading) -- ヨミガナ前方一致検索
AGAINST (CONCAT('*SS prefix_rk_search(reading, ',
mroonga_escape('牛' AS script),
')') IN BOOLEAN MODE) OR
MATCH (term) -- 候補を緩く全文検索（ヒット）
AGAINST (CONCAT('*D+ ', mroonga_escape('牛'))
IN BOOLEAN MODE)
ORDER BY term LIMIT 10; -- ソート
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オートコンプリート
検索例：漢字2
-- ユーザーが「乳」を入力した場合
SELECT DISTINCT(term) FROM terms
WHERE MATCH (reading) -- ヨミガナ前方一致検索
AGAINST (CONCAT('*SS prefix_rk_search(reading, ',
mroonga_escape('乳' AS script),
')') IN BOOLEAN MODE) OR
MATCH (term) -- 候補を緩く全文検索（ヒット）
AGAINST (CONCAT('*D+ ', mroonga_escape('乳'))
IN BOOLEAN MODE)
ORDER BY term LIMIT 10; -- ソート
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オートコンプリート
検索例：カタカナ
-- ユーザーが「ギュウ」を入力した場合
SELECT DISTINCT(term) FROM terms
WHERE MATCH (reading) -- ヨミガナ前方一致検索（ヒット）
AGAINST (CONCAT('*SS prefix_rk_search(reading, ',
mroonga_escape('ギュウ' AS script),
')') IN BOOLEAN MODE) OR
MATCH (term) -- 候補を緩く全文検索
AGAINST (CONCAT('*D+ ', mroonga_escape('ギュウ'))
IN BOOLEAN MODE)
ORDER BY term LIMIT 10; -- ソート
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オートコンプリート
検索例：ひらがな
-- ユーザーが「ぎゅう」を入力した場合
SELECT DISTINCT(term) FROM terms
WHERE MATCH (reading) -- ヨミガナ前方一致検索（ヒット）
AGAINST (CONCAT('*SS prefix_rk_search(reading, ',
mroonga_escape('ぎゅう' AS script),
')') IN BOOLEAN MODE) OR
MATCH (term) -- 候補を緩く全文検索
AGAINST (CONCAT('*D+ ', mroonga_escape('ぎゅう'))
IN BOOLEAN MODE)
ORDER BY term LIMIT 10; -- ソート
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オートコンプリート
検索例：ローマ字
-- ユーザーが「gyu」を入力した場合
SELECT DISTINCT(term) FROM terms
WHERE MATCH (reading) -- ヨミガナ前方一致検索（ヒット）
AGAINST (CONCAT('*SS prefix_rk_search(reading, ',
mroonga_escape('gyu' AS script),
')') IN BOOLEAN MODE) OR
MATCH (term) -- 候補を緩く全文検索
AGAINST (CONCAT('*D+ ', mroonga_escape('gyu'))
IN BOOLEAN MODE)
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
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同義語展開：Mroonga
テーブル定義
CREATE TABLE synonyms (
term varchar(255),
-- 展開対象の語
synonym varchar(255), -- 同義語
INDEX (term)
-- 高速化と精度向上
COMMENT 'normalizer "NormalizerAuto"'
) ENGINE=Mroonga DEFAULT CHARSET=utf8mb4;
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同義語展開
データ例
INSERT INTO synonyms
-- 「刺身」を「刺身 OR お造り」に展開
VALUES ('刺身', '刺身'),
('刺身', 'お造り'),
-- 「お造り」を「お造り OR 刺身」に展開
('お造り', 'お造り'),
('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：Mroonga
確認方法
SELECT mroonga_query_expand(
'synonyms',
-- テーブル名
'term',
-- 展開対象のカラム名
'synonym',
-- 対応する同義語のカラム名
'居酒屋刺身' -- クエリー
);
-- '居酒屋 ((刺身) OR (お造り))'
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同義語展開：Mroonga
検索方法
SELECT title FROM entries
WHERE
MATCH (title)
-- '*D+ 居酒屋 OR ((刺身) OR (お造り))'になる
AGAINST (mroonga_query_expand('synonyms',
'term',
'synonym',
'*D+ 居酒屋刺身')
IN BOOLEAN MODE);
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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：Mroonga
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：Mroonga
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：Mroonga
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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全文検索システムの実装
まとめ
全文検索
キーワードハイライト
周辺テキスト表示
オートコンプリート
同義語展開
関連文書の表示
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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
MariaDBとMroongaで作る全言語対応超高速全文検索システム
Powered by Rabbit 2.2.2

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 \ ${GITHUB}/ranguba/chupa-text-docker.git % cd chupa-text-docker % docker-compose up --build MariaDBとMroongaで作る全言語対応超高速全文検索システム Powered by Rabbit 2.2.2$ $ChupaText：使い方 % curl \ --form data=@XXX.pdf \ http://localhost:20080/extraction.json MariaDBとMroongaで作る全言語対応超高速全文検索システム Powered by Rabbit 2.2.2$

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 \ ${GITHUB}/ranguba/chupa-text-vagrant.git % cd chupa-text-vagrant % vagrant up 使い方はDocker版と同じ MariaDBとMroongaで作る全言語対応超高速全文検索システム Powered by Rabbit 2.2.2$ ChupaText：活用例
抽出したテキスト
Mroongaへ挿入
抽出したメタデータ
Mroonga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へ挿入
抽出したメタデータ
Mroonga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
MariaDBの全文検索まわり
全文検索システム実装例を紹介
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
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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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