DigdagとEmbulkを利用してBigQueryにRDS（Aurora、MySQL）のマスタデータを同期する - Qiita
DigdagとEmbulkを利用してBigQueryにRDS（Aurora、MySQL）のマスタデータを同期するMySQLDockerBigQueryEmbulkdigdag この記事はVASILY DEVELOPERS BLOGにも同じ内容で投稿しています。よろしければ他の記事もご覧ください。 こんにちは、バックエンドエンジニアの塩崎です。 さて、VASILYではData WarehouseとしてGoogle BigQuery（BigQuery）を利用しています。 BigQuery内にはプロダクトのマスタデータとユーザーの行動ログが格納されています。 そして、それらに対する横断的なクエリを発行することでプロダクトの成長のためのKPIをモニタリングしています。 そのためAmazon Relational Database Service（RDS）に保存されているマスタデータをBigQuer
形態素解析とNgramを併用したハイブリッド検索をSolrで実現する方法 - Qiita
この記事はVASILY DEVELOPERS BLOGにも同じ内容で投稿しています。よろしければ他の記事もご覧ください。 こんにちは、バックエンドエンジニアの塩崎です。 今まではiQONの全文検索用のインデックスには形態素解析だけを用いていましたが、先日Ngramも併用することで検索を改善しました。 その結果、検索結果のヒット数が向上し、なおかつ検索ノイズの増加を軽微なものに抑えることができました。 この記事では、Ngramを併用することのメリット、およびそれをApache Solrで利用する方法について紹介します。 欲しい情報が見つからないとは そもそも、「検索したけど欲しい情報が見つからない状態」とはどのような状態でしょうか？ ここではその状態を以下の2つの状態に分解して考えてみます。 欲しい情報の数が少ない 1つ目の状態は「欲しい情報が検索結果中に少ない」状態です。 例えば、旅行情報
Apache Solrを使った検索サジェスターの作り方まとめ - Qiita
概要 Apache Solr(以下、Solr)で商品検索のサジェスターを作ったので、それを紹介します。 サジェスターを作るにあたり、どのようにスキーマやサーチコンポーネントを定義すれば良いのかを説明します。 なお、この記事はsolr 4.10.4を対象にした記事です。 それ以外のバージョンでは設定項目が変わってくる場合があります。 サジェスターとは サジェスターとは、ユーザーが検索用のフォームに単語を入力している途中に、その入力途中の単語を補完する機能です。 例えば、Google検索でサジェスターについて調べようとした時に、「さじぇ」と入力した時点で以下のように「さじぇ」に続く単語が候補として現れます。 このような機能を実装することによって、ユーザーがテキストを入力する手間が省けたり、入力間違いをした単語で検索をしてしまうことを防げたりする効果があります。 日本語のサジェスターの難しいとこ
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