全文検索システムFessを用いた検索システム構築入門
Fessは「5分で簡単に構築可能な全文検索サーバー」です。 Javaで開発され、検索エンジン部分にはelasticsearchを採用しています。起動すればすぐに全文検索システムとして利用することも可能ですが、APIも提供しているので、開発しているシステムに組み込んで利用することも可能です。 FessではWebやファイルシステム上のHTML、PDF、MS Office系ファイルなどをクロールしてインデクシングすることができます。また、データベース内のデータも取り込んでインデクシングすることも設定だけで可能です。検索についても複雑なクエリーを覚える必要もなく、必要な検索をシンプルに行うことができます。 今回は、Fessを用いた全文検索システムを簡単に構築する方法からJavaでどのように開発しているかなどをご紹介します。Read less
オープンソースの全文検索エンジンFessを試してみた
みなさんこんにちは。@ryuzeeです。 このWebサイト、昔はWordpressを使っていたのですが、本体やプラグインのメンテナンスを頻繁にやらなきゃいけなくて面倒なのと性能面などで辛くなって、その後Ruby製の静的サイトジェネレータであるMiddlemanに変更し、その後ビルドの遅さに耐えられなくなってGo言語で作られているHugoに置き換わっています。 静的コンテンツになればAmazon S3などで運用できるので非常に楽なのですが、一方でサイト内を検索したい場合は別の解決策の用意が必要になります。Googleの検索を埋め込んでももちろん良いのですが、調査の一環として、今回はオープンソースの全文検索エンジンFessを試してみました。 Fessの特徴公式サイトで詳細に紹介されていますが、主な特徴として以下のようなものが挙げられます。 5分で簡単に構築可能Apache ライセンスJava
【連載】簡単導入! OSS全文検索サーバFess入門 [1] 全文検索サーバFessを導入しよう
Google Site Searchが2018年3月をもってサービス終了するため、自社Webサイトに組み込む検索サービスを探している方も多いのではないでしょうか。また、企業や個人で保有するファイルが年々増えており、効率よく必要なものを見つけられる仕組みを求める声もよく聞きます。 そうした背景から、検索サーバの導入を検討するケースが増えているようです。 一昔前であればnamazuなどの一部プロダクトに選択肢が限られていましたが、現在ではApache Luceneのような低レイヤーのライブラリから、今回紹介するFessのような導入すればすぐ利用できる検索サーバまで、さまざまなものが出てきています。 本連載では、全文検索サーバFessを使って、ウェブ検索や企業内検索の実現方法を紹介していきます。 検索の理論的な話ではなく、実際の検索課題にどのように対応していくかをもとに実践的な説明していきます。
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Hugo に全文検索を取り付けた
静的サイトジェネレータ Hugo を使って生成したコンテンツに 全文検索を取り付けました。Hugo でのコンテンツと一緒にインデックスファイルも同時に書き出し、クライアント側の JavaScript で日本語のキーワードを検索をします。
知識ゼロからElasticsearchを実践で使えるようになろう！ - $shibayu36->blog;
以前少しだけElasticsearchを触った時に、自分流Elasticsearch入門 - $shibayu36->blog; というElasticsearchに入門した時のメモをまとめていた。しかし、その頃はElasticsearchを使って完全に一人で一つの機能を作るというところまではいけなかった。 最近になってまたElasticsearchを一から導入する仕事をすることになった。この時以前自分がまとめた記事を読みながらやっていたのだが、実践で一から導入するためにはこの記事だけでは知識が足りなかった。 そこで、前の記事の知識をベースに、一から導入するために少しずつ学んでいき、自分のブログにまとめるなどのことをしてきたので、今回はその締めくくりとして、知識ゼロからElasticsearchを使えるようになるために学習したことについて書いておきたいと思う。 今回書くこと・書かないこと 今
PGroonga（ぴーじーるんが） 1.0.0リリース
PGroonga（ぴーじーるんが） 1.0.0リリース 今日は肉の日ですね！ PostgreSQLからGroongaを使えるようにするPGroongaの1.0.0をリリースしました！最初のメジャーリリースです！ PGroongaについて PGroongaはPostgreSQLを高速に日本語全文検索可能なシステムに拡張する魔法のような拡張機能です。PGroongaの他にも類似の拡張機能はありますが、速度・機能面で他の拡張機能とは一線を画しています。これはPGroongaはバックエンドにGroongaという本格的な全文検索エンジンを使っているためです。 速度面では類似の拡張機能であるpg_bigmよりも高速です。インデックス作成時間、検索時間ともに数倍から10倍以上高速です。 PostgreSQLで日本語全文検索 - LIKEとpg_bigmとPGroonga - ククログ(2015-05-2
全文検索システムの比較 - Elasticsearch vs Solr vs Amazon CloudSearch
全文検索システムの比較 - Elasticsearch vs Solr vs Amazon CloudSearch February 10, 2014 at 01:05 AM | categories: solr, aws, elasticsearch, web | 候補の選定方法 候補を選定するにあたって、以下の特徴をもっていることを前提とした。 LuceneやGroongaを使えば何でもできるが、ここでは対象としない。 ウェブベースのインターフェースを持つ インデックスの更新はほぼリアルタイムに反映される スケールアウトが容易 Solr https://lucene.apache.org/solr/ Luceneをバックエンドにした全文検索システム。バージョン4になってから大幅に機能が増強された。 長所 実績が十分ある 機能豊富 短所 クラスタを構築して運用するには手間がかかりそう S
高速文字列解析の"別"世界 - 気ままなブログ
1月に「高速文字列解析の世界」を購入してから半年が経ちました。以下、文字列本と呼びます。 高速文字列解析の世界――データ圧縮・全文検索・テキストマイニング (確率と情報の科学) 作者: 岡野原大輔出版社/メーカー: 岩波書店発売日: 2012/12/27メディア: 単行本購入: 15人 クリック: 324回この商品を含むブログ (4件) を見る 全文検索として、「CSA」や「FM-Index」が紹介されていますが、「全文検索システム」を作るには、これらだけでは不十分です。なぜなら、以下のような特徴があるからです。 文書IDの識別が遅い。 各文書IDに出現する頻度を求めるのが遅い。 ちなみに、転置インデックス(or N-gramインデックス)を使った場合、これらの処理は高速ですね。 インデックスを圧縮しているのだからしょうがないとも考えられますが、作りたいですよねぇ、「全文検索システム」。こ
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