Elasticsearchで日本語のサジェストの機能を実装する
サジェストは、優れた検索エクスペリエンスにおける重要な要素です。一方で、この機能は一部の言語では実装が難しい場合があり、日本語もそのような言語の1つです。このブログでは、日本語のサジェスト機能を実装する際の課題と、Elasticsearchを使用してこれらの課題を克服する方法をご紹介します。 日本語のサジェストの特徴次の図にはGoogleの日本語サジェスト候補を表示しています。この例では、キーワードは「日本」です。 日本語のサジェスト機能の実装が英語よりも困難であることには、いくつかの要因があります。 単語の区切りがわかりにくいサジェストの機能を実装するには、単語を分割するためのアナライザーが必要です。英語を含む大半のヨーロッパ言語では、単語がホワイトスペースで区切られるため、容易に文章を単語に分割できます。しかし、日本語では個々の単語をホワイトスペースで分割することはありません。そのため
Elasticsearchクラスタを再構築し、無停止で切り替えるベストプラクティス - Hatena Developer Blog
はてなブックマークチームのid:taraoです。はてなブックマークでは、以前はオンプレミスなElasticsearchクラスタを運用していましたが、AWS上にAmazon Elasticsearch Serviceのクラスタを構築して切り替えました。この切り替えではクラスタの再構築に限らず、アップグレードやマッピングの変更にも使える一般的な方法を採用しました。 この記事では、その具体的な方法を紹介します。 一般的な方法を採用したい目的と背景 検討したクラスタ再構築や切り替えの方法 1. ローリングアップグレード 2. スナップショット・リストア 3. クラスタ横断レプリケーション 4. Reindex API 5. アプリケーションコードによる再インデキシング 目的・条件による取りうる方法のまとめ 採用した再インデキシング手法の詳細 ダブルライトをどのように実現するか 非同期ダブルライトの
Biryani プロジェクト(メッセージ検索機能のCloudSearchからElasticsearchへのリプレイス)について vol.3 - データマイグレーション編 - - Chatwork Creator's Note
こんにちは、安達(cw-adachi)です。 前回までの記事では、vol.1でBiryani(ビリヤニ)プロジェクトが発足した背景や概要を、vol.2ではシステム構成、負荷試験や運用周りを紹介してきました。今回はこれまでサラッとしか触れてこなかったHBaseからElasticsearchへのデータマイグレーションについて紹介します。大量(2020年7月時点で60億以上)のメッセージデータを確実に、なおかつ出来るだけ速くマイグレーションするための戦略や細かな工夫をお伝えできればと思います。 Biryani プロジェクト(メッセージ検索機能のCloudsearchからElastcsearchへのリプレイス)について vol.1 - Chatwork Creator's Note Biryani プロジェクト(メッセージ検索機能のCloudSearchからElasticsearchへのリプレイス
Amazon Elasticsearch Service Intro Workshop を公開しました！- 基本的な使い方から最新アップデートまで 2 時間で体験 | Amazon Web Services
Amazon Web Services ブログ Amazon Elasticsearch Service Intro Workshop を公開しました！- 基本的な使い方から最新アップデートまで 2 時間で体験 こんにちは、アナリティクスソリューションアーキテクトの志村です。本日公開した、Amazon Elasticsearch Service (Amazon ES) の初心者向けワークショップについてご紹介します。 Amazon ES は 2015 年にリリースされた、オープンソースの Elasticsearch を大規模かつ簡単でコスト効率の良い方法を使用してデプロイ、保護、実行する完全マネージド型サービスです。ストリームデータの分析を行いたい、全文検索エンジンを構築したい、といったときに手軽にご利用いただけます。ただ実際に Amazon ES を試そうとしたときによく当たるのが、ログ
Elasticsearch Service と CloudSearch どっちを選べば良いの？ | DevelopersIO
こんにちは、木戸です。 AWS の検索エンジンをベースとしたサービスには、Amazon Elasticsearch Service と Amazon CloudSearch の２つがあります。今回はこの二つのサービスについての用途の違いについてまとめたいと思います（機能比較ではないです）。サービスを選定する際の参考になれば幸いです。 ※ Elasticsearch Service は Kibaba も含め分析用途もありますが、今回は検索にフォーカスしてます。 それではさっそく、 CloudSearch も Elasticsearch も Lucene ベース CloudSearch は現在 Solr ベースとなっており、その検索エンジンのコアには Lucene を使用している。また、Elasticsearch も Lucene をバックエンドに使用しているため、ベースのテクノロジーとしては
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