Elasticsearchのひらがなでの検索時のトリックについて雑談 - はてだBlog（仮称）
はじめに Elasticsearch(kuromoji)では、アナライザーに「kuromoji_readingform」というものがあり、これを使うと「読み」に関して、表記揺れや曖昧検索相当に対応できます。 ただし、この「読み」部分については、実は、kuromojiの形態素解析(分かち書き/token化)とセットになる話なので、一番ベーシックなアナライズの設定組み合わせの範囲では実は次のようなことが発生します。 「渡辺」「渡邊」のような「端」「橋」のような、（そのようになるように検索クエリを用いれば）期待どおり互いに検索時にヒットする 一方で、 ひらがな「わたなべ」で、漢字の「渡辺」や「渡邊」を（ただしく読めていると思われるにもかかわらず）これらをヒットさせられない これは、「読み」は当てられているものの、形態素解析でトークン化されたものに対して、転置インデックスの各エントリに対して当ては
elasticsearchで人名漢字の読みがな検索を行う - Qiita
TL;DR 漢字で保持しているユーザの名前をひらがな、カタカナでも検索できるようにします。 使ってみる 以下のURLにアクセスして、上部のサーチボックスから検索が行えます。 ログインするとよりたくさんの結果が返ります。お試しください。 環境 Elasticsearch v1.2.1 kuromoji for Elasticsearch v2.2.0 方針 kuromoji_tokenizerで形態素解析した単語の漢字部分を kuromoji_readingform(TokenFilter)でカタカナに変換してインデックスします。 変換のために別途人名辞書を作成しkuromoji_tokenizerのユーザ辞書に登録して漢字とカタカナの紐付けを行います。 ユーザ辞書はトークンと読みがなを１対１でしか紐づけできないので、word_delimiter(TokenFilter)を活用して１対Nで紐
株式会社ディー・エヌ・エー様におけるEC2スポットインスタンスの大規模活用のための工夫とコンテナ技術を用いた設計例の紹介 | Amazon Web Services
Amazon Web Services ブログ 株式会社ディー・エヌ・エー様におけるEC2スポットインスタンスの大規模活用のための工夫とコンテナ技術を用いた設計例の紹介 EC2スポットインスタンススペシャリスト ソリューションアーキテクトの滝口です。この記事では、スポットインスタンスを最大限に活用した事例として、多くの技術的な工夫をこらしてAmazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2)インスタンスの費用の最適化に成功した、株式会社ディー・エヌ・エー様をご紹介します。またその考え方をコンテナ技術を用いて設計するとしたらどのようになるかを検討し、設計例を構築手順とともにご紹介します。 はじめに アプリケーションの実行環境にEC2インスタンスを選択する環境では、全体のAWS費用の中でEC2インスタンスの費用が大きな割合を占めるケースが多くあり、AWS費用全体の
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