MySQL-5.6.4からの新機能「InnoDB FullText Search」を用いた全文検索エンジンのベンチマークLTをしました。#mysqlcasual - Y-Ken Studio
2013年4月17日にオラクルで開催された「MySQL Casual Talks Vol.4」に初参加してきました。 さらにライトニングトーク（LT）もさせて頂けましたのでレポートしたいと思います。 前夜 開催前日の夜に「MySQL Casual Talks Vol.4」のイベント告知をTwitterで見つけました。 この手の勉強会は気づいたときには満席で参加を諦める事が多かったのですが、 今回は「事前登録不要/先着順受付」という新しい試みのお陰もあり、参加することが出来ました。 どうやらLT枠がまだあるようなので、ここはチャンスとネタ探しを始めました。 空き狙いでLT発表したいMySQL-5.6ネタがあるのだけれど、スライドを明日までに用意できるだろうか… #mysqlcasual— Y.Kentaro (@yoshi_ken) April 16, 2013 @yoshi_ken まだま
FM-Index - 気ままなブログ
BWTとウェーブレット行列を使って、FM-IndexをJavaで実装してみました。 BWTのソースコードは以下にあります。ちょっとバグを見つけたので、気が向いたら直します。 http://rn.hatenablog.com/entry/2013/02/16/115423 ウェーブレット行列のソースコードは以下にあります。 http://rn.hatenablog.com/entry/2013/02/23/222314 FM-Indexは、圧縮全文索引であり、テキストを圧縮して保持しながら、全文検索を実現することができます。Compressed Suffix Array(CSA)よりも高速と言われているデータ構造です。FM-Indexは、ざっくり以下のようなことができます。 元のテキストを完全に復元することができる(self index) 任意のキーワードが出現する位置と数をキーワードの文字
Oktavia全文検索エンジン - SphinxCon JP 2014
2015/10/31に開催されたSphinxワークショップ@関西(https://japanunixsociety.doorkeeper.jp/events/32899)の発表資料です。
2009年4月8日セミナー 2.Sedue新機能
2009年4月8日開催のセミナー「Extreme Search! 次世代検索エンジンSedue 24が実現する驚異のパフォーマンス」における、セッション「全文検索エンジンSedue ～新機能の紹介～」の配布資料。Read less
エンタープライズサーチ QuickSolution | 住友電工情報システム
富士キメラ総研 「ソフトウェアビジネス新市場 2017～2024年版」検索エンジン パッケージ市場(2016～2023年度)(8年連続) アイ・ティ・アール 「ITR Market View：対話型AI・機械学習プラットフォーム市場2023」検索・探索市場：ベンダー別売上金額シェア(2017～2022年度)(6年連続) デロイト トーマツ ミック経済研究所「コラボレーション・モバイル管理ソフトの市場展望2023年度版」 エンタープライズサーチ／検索エンジン市場：ベンダー別出荷金額・社数シェア(2018～2022年度)(5年連続)( https://mic-r.co.jp/mr/02880/ ) 富士キメラ総研「人工知能ビジネス総調査 2022年版」ナレッジマネジメントソリューション市場(2021年度)
Solr vs ElasticSearch - minghaiの日記
Sematextのブログにて連載された"Solr vs ElasticSearch"の翻訳。 現在、Part 6まで存在し、その全てを翻訳した。 Part 1 – 概観 Part 2 – インデックス作成と言語の取扱 Part 3 – 検索 Part 4 – Faceting Part 5 - 管理APIの機能 Part 6 – ユーザと開発者のコミュニティ比較 なお、オリジナルの記事はこちらのPart1から全て辿ることができる。 http://blog.sematext.com/2012/08/23/solr-vs-elasticsearch-part-1-overview/ この連載はまだ続くはずだがPart 7がいつ出るのかはわからない。また出た時に翻訳を続けられるかもわからない。 なお、訳者はSolrもElasticSearchも大した知識を持っていない。誤訳等見つけられたらぜひコ
クライアントサイドの全文検索エンジン·lunr.js MOONGIFT
lunr.jsはJavaScript製のオープンソース・ソフトウェア（MIT License）です。 Webサイトを運営していて、煩雑な仕組みになりがちながらも実装を考えなければならないのが全文検索エンジンです。もし作ろうとしているのがWebアプリケーションであれば、いっそのことクライアントサイドで提供してみるのはいかがでしょう。lunr.jsを使えば手軽に実現できます。 デモアプリケーションです。左上に検索ボックスがあるのが分かるかと思います。 検索はインクリメンタルに行われます。ただし全文と言ってもタグとして指定された文字だけに限定されるようです。 インデックスの作り方です。まずindexとしてフィールドを作り、その後addメソッドを使ってオブジェクトを追加していきます。 lunr.jsではテキスト処理部分を別で設ける事ができますので非英語圏では別途分かち書きを行ってインデックス化でき
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Fulltext search with Node.js and elasticsearch