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エムスリーエンジニアリンググループ AI・機械学習チームでソフトウェアエンジニアをしている中村(@po3rin) です。 弊社では毎週水曜日にElasticsearchとLuceneのコードリーディング会が開催されています。最近ではLuceneのFSTやKD-Tree、もうすぐ公開されるNSWの実装周りを読んでいました。 先日、私の発表回でLuceneのメモリ上での転置インデックスのデータ構造について発表したので、その内容を紹介します。Luceneのことが少しでも身近に感じていただければ幸いです。 Luceneとは 転置インデックスに関する事前知識 Luceneの事前知識 Luceneのメモリ上での転置インデックス実装内部 確保したメモリがあふれた場合 まとめ We're hiring !!! Luceneとは github.com Elasticsearchの内部で利用されているオープン
社内の Lucene 勉強会で使った資料です。Apache Lucene https://lucene.apache.org/ の概要について発表しました。 サンプルコード: https://github.com/takuyaa/hello-lucene
Writing a document database from scratch in Go: Lucene-like filters and indexes In this post we'll write a rudimentary document database from scratch in Go. In less than 500 lines of code we'll be able to support the following interactions, inspired by Elasticsearch: $ curl -X POST -H 'Content-Type: application/json' -d '{"name": "Kevin", "age": "45"}' http://localhost:8080/docs {"body":{"id":"5ac
Amazonがeコマース検索を Lucene により、どうスケールさせているか at Berlin Buzzwords 2019 2021-11-26 情報検索・検索技術 Advent Calendar 2021 1 日目の記事です。 早めに書き終えたので、カレンダー登録日の 2021/12/01 よりもはやめですが、記事を公開してしまいます。 Berlin Buzzwords はドイツで毎年開催されている OSS を利用した検索、データ処理、データベースに焦点をあてたカンファレンスです。 検索関係のシステムに携わっている場合、毎年面白い内容が目白押しなのでぜひとも見てほしい。 今回は Berlin Buzzwords 2019 で発表された「Amazon では Lucene をどう活用して e コマース検索をスケールさせているか」の講演動画を社内勉強会で紹介するために視聴したので、そのメ
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AI・機械学習チームの丸尾 @snowhorkです。 業務では主に検索基盤の開発を担当しており、検索チームではElasticsearch・Luceneのコードリーディング勉強会が毎週行われています。 この勉強会は、実際の業務にも直接役立つことが多々ある素晴らしい勉強会となっています。過去には、クエリの挙動が想定と違うというバグ報告があがったのですが、その時はKuromoji AnalyzerとPhrase Queryの組み合わせの問題で挙動が意図しないものであったと内部実装レベルで理解できました。 今回は、私が読んだLuceneのインデックスのファイル構造の一部を読み解いたので、まとめを紹介したいと思います。 Luceneのインデックス構造 .si .cfe .cfs ファイル .tmd ファイルの構造を読む まとめ We are hiring! Luceneのインデックス構造 Elast
はじめに この記事ではElasticsearch、というかLuceneのAnalyzerの挙動のうち、特にトークングラフという概念について紹介したいと思います。これについてきちんと理解すると、例えば検索時に表記揺れを許容するのか、あるいは厳密に一致したもののみにマッチさせるのかといったチューニングができるようになります。 Elasticsearchでトークングラフを利用するにはSynonym graph token filterを使います。ElasticsearchではトークングラフはクエリーAnalyzerのみ対応していることに注意してください。 トークン Elasticsearchに限らず、検索エンジンは通常内部のデータ構造として転置インデックス(Inverted index)というものを作成します。これは基本的に書籍の最後にある索引と全く同じで、どの単語がドキュメントのどこに記載され
この記事は、 株式会社スタンバイアドベントカレンダー の 22 日目の記事です。 昨日は、 @jsoizo さんの Scala + GraalVM AOTコンパイル + AWS Lambdaでwebアプリを動かしたい でした。 はじめに こんにちは、 @kz_morita です。 今年の 9 月に転職をして求人検索エンジンを開発している 株式会社スタンバイに入社しました。 検索エンジンを開発している会社に入社したので、OSS の検索エンジンである Lucene について理解を深めるため、Lucene を簡単に動かしてみて実際にどのように検索エンジンが動いているのか見ていきます。 Lucene について Lucene は、OSS の検索エンジンのライブラリです。 検索エンジンのサーバーである Solr や、Elasticsearch 内で使用されています。 https://lucene.ap
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? Apache Luceneで凝ったことをする場合でも、通常、インデックスの構造までは意識しない場合が多いと思います。（Luceneに依存するSolrやElasticsearchも同様）筆者もその方針で開発を行うことが多く、その時々のニーズに合致するAPIだけを操作しています。そんなわけで、タイトル通り「Luceneのインデックスには結局どんな情報が保存されているのか」というシーズ的な切り口で調べてまとめたことが無かったので、やってみました。 実はLuceneのドキュメントには、ほぼこの切り口に対応する箇所があります。Lucene 8.6
検索エンジンOSS勉強会: Lucene や OpenSearch など検索エンジンOSSへの貢献を念頭にしたオンライン勉強会を立ち上げてみた 2024-01-12 タイトルのとおりですが、検索エンジン OSS 勉強会 という Lucene や OpenSearch などの検索エンジン OSS への貢献を念頭にした勉強会を立ち上げてみました。 といっても今はまだ試運転の段階で、2 月くらいから定常開催していければなぁと思っています。 以下に勉強会の初期の草稿を書いておきます。 最新版は参加者の方と議論を行う DesignDocs を目指して Google Docs で管理しており、ちょこちょこ更新しています。 興味を持ってくれた方からの意見を以下の Google Docs でコメントを頂いて改善して言っています。また、勉強会に興味のある方は、Google Docs 内の Discord リ
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