pg_bigmを用いた全文検索のしくみ(前編)

Copyright © 2013 NTT DATA Corporation
2013年6月8日
株式会社ＮＴＴデータ基盤システム事業本部
澤田雅彦
pg_bigm(ピージーバイグラム)を用いた全文検索のしくみ(前編)
第26回しくみ勉強会

2
Copyright © 2013NTT DATA Corporation
ＩＮＤＥＸ
1.全文検索とは？
2.pg_bigmとは？
3.pg_bigmの全文検索のしくみ
4.pg_bigmの性能測定(前編)
5.まとめ

3
全文検索とは？

4
全文検索ってなに？
全文検索ってなに？
 複数のテキストからキーワードを含むテキストを見つけ出す事
(英語辞書から特定の単語を探す、Web検索、など)
東京都・・・・
・・・・・・・・
・・・・・・・・・図書館・・・・
・・・・・・・・
・・・・・・
・・・・・・
・・オープンソース・・・
・・・・・・・・
・・・・・
・・・・・・・・本。
・学校・・・・・・・・・
東京都で・・・・
・・・・・・・・
・・・データベース・・・
・・・・・・・・
・・・・・・・・・・・・
・・・・・
・・・・・・・・
東京都・・・・
・・・・・・・・
・・・・・・・図書館・・・・
・・・・・・・・
・・・・・・・・・・・・
・・オープンソース・・・
・・・・・・・・
・・・・・
・・・・・・・・本。
・学校・・・・・・・・・
全文検索
キーワード
「オープンソース」

5
DBの全文検索ってなに？
SQL発行
DB
：
：
テキスト型の列を持つテーブルから、キーワードを含むレコードを検索すること
全文検索では検索対象のデータが多い
全文検索用のインデックスを作成することで高速にできる
インデックスのキーの作り方として。。。
N-gram方式、形態素解析方式がある
キーワード：「オープンソース」

6
形態素解析とN-gram
形態素解析
N-gram
分割方法
単語単位で分割
文字単位で分割
例)’今日は全文検索の日’ではどうなる？
キーワード
「今日」,「全文検索」,「日」
(2-gramの場合)
「今日」,「日は」,「は全」,「全文」,「文検」、「検索」、「索の」…
<一般的な特徴>
インデックスサイズ
小さい
大きい
表記の揺れ
類義語を定義しやすい
例)「今日」⇔「本日」を対応させる
表記の揺れに弱い
検索結果
単語の分割方法に依存する
例)「全文」と「検索」は分ける？分けない？
LIKEに近い結果を得ることができる
どういう時に有効？
整った文章(論文等)を扱う時
記号や造語を検索する時

7
PostgreSQLでN-gramの全文検索をするには
(今まで)
PostgreSQLに付属しているpg_trgmを使用していた。
しかしpg_trgmには以下の弱みがある。。
→pg_bigmでは上記の2つの問題を解決しています！
1、2文字検索でインデックスを有効に使えない(SeqScanより遅くなる)
→ 例えば「車」、「日本」などの検索キーワードは日本語検索時には十分考えられる
日本語対応をさせるためには、ソースコードの変更が必要
→ trgm.hの一部を変更しないといけない

8
2. pg_bigmとは？

9
pg_bigmとは
pg_bigmとは
→2-gramの全文検索モジュール
対応バージョン
PostgreSQL9.1以降
ライセンス
PostgreSQL License
開発主体
NTTデータ
公開日
2013年4月
入手元
http://pgbigm.sourceforge.jp/

10
pg_bigmとその他の仲間たち
pg_bigm
pg_trgm
textsearch_groonga
作成方法
2-gram
3-gram
N-gram
対応バージョン
9.1以降
9.1以降
9.1まで
開発主体
NTTデータ
PostgreSQL
コミュニティ
板垣氏
(個人)
日本語対応
○
△
○
依存モジュール
なし
なし
あり
(groonga)
レプリケーション・
リカバリ対応
○
○
×

11
pg_bigmの特徴
2-gramの全文検索モジュール
PostgreSQL内部にインデックスを持つ(GINインデックス)
PostgreSQLのレプリケーション、リカバリ対応
１，２文字検索対応
日本語検索対応
データベースエンコーディングはUTF8、ロケールはCにのみ対応

12
pg_bigmの使い方

13
インストール
インストールはいつも通り
$ tar zxf pg_bigm-20130405.tar.gz
$ cd pg_bigm-20130405
$ make USE_PGXS=1 PG_CONFIG=$PGHOME/bin/pg_config
$ su
# make USE_PGXS=1 PG_CONFIG=$PGHOME/bin/pg_config install

14
pg_bigmの登録
pg_bigmの登録
$ initdb –D $PGDATA --locale=C --encoding=UTF8
$ vi $PGDATA/postgresql.conf
shared_preload_libraries = 'pg_bigm'
custom_variable_classes = ‘pg_bigm‘ (custom_variable_classesは9.2以降では廃止)
$ pg_ctl start -D PGDATA
$ psql -d <データベース名>
=# CREATE EXTENSION pg_bigm;
=# ¥dx
List of installed extensions
Name | Version | Schema | Description
--------+------+------+--------------------------------
pg_bigm | 1.0 | public | text index searching based on bigrams

15
インデックス作成まで
テーブル定義作成
=# CREATE TABLE pg_tools (tool text, description text);
データ投入
=# INSERT INTO pg_tools VALUES ('pg_hint_plan', 'HINT句を使えるようにするツール');
=# INSERT INTO pg_tools VALUES ('pg_dbms_stats', '統計情報を固定化するツール');
=# INSERT INTO pg_tools VALUES ('pg_bigm', '2-gramの全文検索を使えるようにするツール');
=# INSERT INTO pg_tools VALUES ('pg_trgm', '3-gramの全文検索を使えるようにするツール');
インデックス作成
=# CREATE INDEX pg_tools_idx ON hoge USING gin (description gin_bigm_ops);
マルチカラムインデックス作成
=# CREATE INDEX pg_tools_multi_idx ON pg_tools USING gin( tool gin_bigm_ops, description gin_bigm_ops);
GINインデックス(転置インデックス)の詳細は
後程説明します

16
実行例
=# SELECT * FROM pg_tools WHERE description LIKE ‘%全文%’;
tool | description
------+------------------------------
pg_bigm | 2-gramの全文検索を使えるようにするツール
pg_trgm | 3-gramの全文検索を使えるようにするツール
(2 rows)
簡単な実行例
=# EXPLAIN ANALYZE SELECT * FROM pg_tools WHERE description LIKE '%全文%';
QUERY PLAN
------------------------------------------------------------------
Bitmap Heap Scan on pg_tools (cost=8.00..12.01 rows=1 width=64) (actual time=0.033..0.034 rows=2 loops=1)
Recheck Cond: (description ~~ '%全文%'::text)
-> Bitmap Index Scan on pg_tool_idx (cost=0.00..8.00 rows=1 width=0) (actual time=0.025..0.025 rows=2 loops=1)
Index Cond: (description ~~ '%全文%'::text)
Total runtime: 0.094 ms
(5 rows)

17
pg_bigmの全文検索のしくみ

18
GINインデックスとは
GINインデックス(Generalized Inverted Index)とは？
(Wikipediaより)
全文検索を行う対象からなる文章分から位置情報を格納するための索引構造。
転置索引、逆引き索引などとも呼ばれる
(PostgreSQLマニュアルより)
GINインデックスは(キー、投稿されたリスト)の組み合わせの集合を格納します。
ここで"投稿されたリスト"はキーに合う行IDの集合です。
→「キー」と、「そのキーが出現するTID」の組み合わせを格納するインデックス

19
GINインデックスとは
検索キーワード：「accelerometers compensation」
「accelerometers」
5, 10, 25 ,28, 30, 36, 58, 59, 61, 73, 74
「compensation」
30, 68
「accelerometers compensation 」
→30ページにある

20
pg_trgmとpg_bigmのインデックス登録時の挙動の説明をしていきます
pg_trgmではキーをINT値で持つ
pg_bigmではキーを文字列で持つ
インデックス登録時の挙動
キー
TID
△△P
100
△PO
100
POS
100
CRC1
100
CRC2
100
CRC3
100
①3文字分割
「△△P」、「△PO」、
「POS」、「OSぐ」、
「Sぐれ」、「ぐれ△」
②ハッシュ変換+
ソート
「△△P」、「△PO」、「POS」、「CRC1」、「CRC2」、「CRC3」
①2文字分割
「△P」、「PO」、「OS」、「Sぐ」、
「ぐれ」、「れ△」
②ソート
「△P」、「PO」、
「OS」、「Sぐ」、
「ぐれ」、「れ△」
pg_bigm
キー
TID
△P
100
PO
100
OS
100
Sぐ
100
ぐれ
100
れ△
100
TID
データ
100
POSぐれ
pg_trgm
キーワード
‘POSぐれ’
INSERT
3Byte以上のtrgmは 3Byteにハッシュ変換されます
INT値で格納される
テキスト型で格納される

21
インデックス検索時の挙動
①2文字分割
「OS」
「Sぐ」
「ぐれ」
キーワード‘%OSぐれ%’からTID100のデータが検索されるまでの挙動を解説します
②インデックススキャン
TID
データ
100
POSぐれ
200
POSぐる
300
ぽSぐれ
キー
TID
△P
100, 200
△ぽ
300
OS
100, 200
PO
100, 200
Sぐ
100, 200, 300
る△
200
れ△
100, 300
ぐれ
100, 300
：
：
③TID候補決定
→TID 100
④Recheck
検索
キーワード
‘%OSぐれ%’
pg_bigmの場合

22
Recheck処理の必要性
キー
TID
東京
1
京都
1
京と
1
：
：
検索ワード：
‘%東京都%’
「東京」： TID1
「京都」： TID1
TABLE
INDEX
間違った結果を取ってきてしまう
INDEXを検索
TID決定
Recheck処理で再検査！
例えばこんな時。。
1
東京と京都
：
：

23
Recheck処理の必要性
実際に見てみる。
postgres=# EXPLAIN ANALYZE SELECT * FROM hoge WHERE col1 LIKE ‘%東京都%';
QUERY PLAN
---------------------------------------------------------
Bitmap Heap Scan on hoge (cost=16.00..20.01 rows=1 width=32) (actualtime=0.019..0.019 rows=0 loops=1)
Recheck Cond: (col1 ~~ ‘%東京都%'::text)
Rows Removed by Index Recheck: 1
-> Bitmap Index Scan on hoge_idx (cost=0.00..16.00 rows=1 width=0) (actualtime=0.011..0.011 rows=1 loops=1)
Index Cond: (col1 ~~ ‘%東京都%'::text)
Total runtime: 0.046 ms
(5 rows)
Bitmap Index Scanでは1行検出しているが、
Rechek処理により間違った結果を排除していることがわかる。

24
部分一致とは？
①2文字分割
「本」
②インデックススキャン
キー
TID
：
：
末尾
100, 200
本日
200, 300
本屋
500
本当
400
札束
200
：
：
③TID候補決定
④Recheck
キーワード
‘%本%’
2文字分割後、1文字のキーワードが生成された場合、部分一致を行う関数が実行される (例)検索キーワードが’%東%’の場合など
部分一致では1文字の検索キーワードと各キーの先頭を比較して、一致、不一致を判断する
pg_bigmでは部分一致関数を実装しているため、2文字”以下”の検索ができる

25
pg_bigmの性能

26
性能測定の概要①
pg_bigmとpg_trgmを比較
pg_bigm
→2013年4月に新しく公開されたモジュール。
pg_trgm
→おなじみのPostgreSQL付属のモジュール。日本語対応を有効にして参加。
以下の項目の順番に検証を実施
1.
→
1、2を前編で実施
2.
インデックス作成時間
3.
検索時間
→
3、4を後編で実施
4.
インデックス更新時間

27
性能測定の概要②
テストデータ
日本語と英語が混在したテキスト
日本語：青空文庫より
英語： Project Gutenbergより (単語の途中で区切られないようにしてある)
テーブル定義
CREATE TABLE hoge (col1 text);
テーブル行数
約85万行 (日本語60万行、英語25万行)
一行あたりのデータサイズ
約600Byte(日本語：200文字/行、英語：600文字/行)
テーブルサイズ
約612MB

28
マシンスペック・ソフトウェア関連情報
項目
詳細
OS
Red Hat Enterprise Linux 6.3(64bit)
DBMS
PostgreSQL 9.2.4
項目
詳細
メーカー
DELL
モデル
PowerEdge C8220X
CPU
Xeon(R) E5-2660 2.20GHz ×2
メモリ
24GB
ディスク
HDD1本(RAID構成なし)
回転数：7200rpm、容量:1TB

29
インデックスサイズと作成時間の比較概要
データCOPY→インデックス作成の流れで、インデックスのサイズと作成にかかる時間を計測
全てGINインデックスを使用
それぞれ10回計測を行い、その平均値を結果とする
対象
インデックス作成クエリ
pg_bigm
CREATE INDEX hoge_idx ON hoge USING gin (col1 gin_bigm_ops);
pg_trgm
CREATE INDEX hoge_idx ON hoge USING gin (col1 gin_trgm_ops);

30
インデックスサイズの比較
今回の測定条件ではpg_bigmの方がインデックスサイズが小さいという結果になった
2文字分割の方が分割後のデータが重複する確率が高い
→重複したデータは削除される
(参考) 一つのインデックスキーの大きさの比較
pg_bigm ：英語は「3byte」 ←(データ2byte+TEXT型のヘッダ1Byte)
日本語は「(2文字のバイト数の合計)+(TEXT型のヘッダ1Byte)」
pg_trgm ： 4byte(INT値で格納するため。日本語はハッシュ変換される)
(例) 「this」→インデックスキーが5つできる(pg_bigm、pg_trgm共通)
pg_bigm : 3Byte×5個 = 15Byte、 pg_trgm : 4Byte×5個 = 20Byte
対象
テーブルサイズ
pg_bigm
612MB
1523MB
pg_trgm
2154MB

31
インデックス作成時間の比較
対象
COPY
CREATE INDEX
Total
pg_bigm
15秒
589秒
604秒
pg_trgm
785秒
800秒
今回の測定条件ではpg_bigmの方がインデックス作成時間が短いという結果になった
pg_trgmの方が書き込むサイズが大きいため (インデックスサイズ結果参照)
pg_trgmはハッシュ変換のオーバーヘッドがある

32
まとめ

33
まとめ
まとめ
pg_bigmでは日本語に対応している
1、2文字検索に対応している
(今回の測定条件では)pg_bigmの方がpg_trgmと比べてインデックスサイズが小さく、作成時間も短かった
日本語2文字以下の検索をする要件 → pg_bigm一択か？
次回予定
pg_bigmの性能測定(後半)
様々な長さの検索キーワード(英語、日本語)での検索性能
インデックスの更新性能
pg_bigm独自機能やpg_bigmが提供しているパラメータの紹介

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