pg_bigm(ピージー・バイグラム)を用いた全文検索のしくみ(後編)

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NTTデータ
基盤システム事業本部
澤田雅彦
pg_bigm(ピージーバイグラム)を用いた
全文検索のしくみ (後編)
第27回しくみ+アプリケーション勉強会(10/5)

2Copyright © 2013NTT DATA Corporation
自己紹介
 名前
澤田雅彦（さわだまさひこ）
 所属
NTTデータ基盤システム事業本部
２年目です
やっていること
去年：pg_bigmの開発、サポート
今年：レプリケーション関係

3Copyright © 2013NTT DATA Corporation
INDEX
1．前編の復習
2．性能測定(後編)
3．pg_bigm独自機能
4．デモ
5．まとめ

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前編の復習

5Copyright © 2013 NTT DATA Corporation
DBの全文検索ってなに？
SQL発行
DB
：
：
 テキスト型の列を持つテーブルから、キーワードを含むレコードを検索すること
 全文検索では検索対象のデータが多い
 全文検索用のインデックスを作成することで高速にできる
キーワード：「オープンソース」

pg_bigmとpg_trgm
pg_bigm pg_trgm
対応バージョン 9.1~ 9.1~
開発主体 NTTデータ
PostgreSQL
コミュニティ
日本語対応 ○ △
1，2文字検索 ○ ×
(インデックスを有効に使えない)
類似度検索 × ○
利用できるインデックス
の種類
GINのみ GINとGiST

pg_bigm
pg_trgm
 pg_bigmとpg_trgmのインデックス登録時の
挙動の説明をしていきます
 pg_bigmではキーを文字列で持つ
 pg_trgmではキーをINT値で持つ
pg_bigm,pg_trgmのインデックス登録
キー TID
△△O 100
△OS 100
OSS 100
SSS 100
CRC1 100
CRC2 100
①3文字分割
「△△O」、「△OS」、
「OSS」、「SSS」、
「SSあ」、「Sあ△」
②重複削除
「△△O」、「△OS」、
「OSS」、「SSS」、
「CRC1」、「CRC2」
①2文字分割
「△O」、「OS」、
「SS」、「SS」、
「Sあ」、「あ△」
②重複削除
「△O」、「OS」、
「SS」
「Sあ」、「あ△」
キー TID
△O 100
OS 100
SS 100
Sあ 100
あ△ 100
TID データ
100 OSSSあ
キーワード
‘OSSSあ’
INSERT
3Byte以上の場合は
ハッシュ変換される
INT型で格納される
TEXT型で格納される

インデックス検索時の挙動
①2文字分割
「OS」
「Sぐ」
「ぐれ」
 キーワード‘OSぐれ’からTID100のデータが検索されるまでの
挙動を解説します
②インデックススキャン
TID データ
100 POSぐれ
200 POSぐる
300 ぽSぐれ
キー TID
△P 100, 200
△ぽ 300
OS 100, 200
PO 100, 200
Sぐ 100, 200, 300
る△ 200
れ△ 100, 300
ぐれ 100, 300
：：
③TID候補決
定
→TID 100
④Recheck
検索
キーワード
‘OSぐれ’
pg_bigmの場合

性能測定(後編)

性能測定の概要
1．インデックス作成時間
2．インデックスサイズ
3．検索時間
4．データ挿入時間
測定対象
pg_bigm
pg_trgm
測定項目
以下の項目を実施

測定環境
項目詳細
CPU Core i7-3630QM
メモリ 16GB
ディスク 512GB SSD
OS CentOS 6.4
DBMS PostgreSQL 9.2.4
ハードウェア環境
ソフトウェア環境

テストデータ
項目詳細
データソース日本語Wikipedia
テーブルサイズ 34GB
データ件数 2.5億件
テーブル定義 CREATE TABLE hoge (col text)
 以下のデータを用いて性能測定を実施した

作成時間とインデックスサイズ
対象インデックス作成クエリ
pg_bigm CREATE INDEX hoge_idx ON hoge USING gin(col gin_bigm_ops);
pg_trgm CREATE INDEX hoge_idx ON hoge USING gin(col gin_trgm_ops);
データ全件をロード後、以下のクエリでインデックスを作成
それぞれの作成時間と、インデックスサイズを10回計測

作成時間とインデックスサイズ
pg_bigm pg_trgm
インデックスサイズ 63GB 78GB
インデックス作成時間約3時間約5時間
結果
pg_bigmの方がインデックスサイズが小さく、作成時間が短
い結果となった
考察
2文字ずつの分割の方がキーの重複が多いため、pg_bigmの方
がインデックスサイズが小さい
→詳細は次のスライド
 pg_trgmではインデックス作成時に各3-gram文字列をハッ
シュ変換するため、pg_bigmよりも時間がかかる

インデックスキーの重複
「あいあい」を2文字、3文字分割する場合
pg_bigm
△あ
あい
いあ
あい
い△
pg_trgm
△△あ
△あい
あいあ
いあい
あい△

「あいあい」を2文字、3文字分割して追加する場合
pg_bigm
△あ
あい
いあ
あい
い△
pg_trgm
△△あ
△あい
あいあ
いあい
あい△
5個4個
重複を削除

さらに「あいとあい」を2文字、3文字分割して追加する場合
pg_bigm
△あ
あい
いあ
い△
pg_trgm
△△あ
△あい
あいあ
いあい
あい△
5個
4個

さらに「あいとあい」を2文字、3文字分割して追加する場合
pg_bigm
△あ
あい
いあ
い△
いと
とあ
2個追加
pg_trgm
△△あ
△あい
あいあ
いあい
あい△
あいと
いとあ
とあい
3個追加新しく作られる
キーの数が違う

検索時間の検証概要
検索時間の検証では以下の2つの検索時間をそれぞ
れ20回測定
①検索結果が0件、1件、100件…での検索
②検索文字数が1文字、2文字、3文字…での検索
検索クエリはpg_bigm、pg_trgm共に下記のクエリを実行
対象検索クエリ
pg_bigm
SELECT col FROM hoge WHERE col LIKE ‘%東京都%’;
pg_trgm

検索時間の検証概要 ~検索文字列①~
検索文字列結果件数
一日分 0件
明治五 1件
平成一 100件
上野駅 1万件
衆議院 10万件
東京都 60万件
 検索結果件数が0件、1件、100件…となる検索文字列(3文字)を検索条件とする
 検索結果数の変化が、どのように検索時間に影響するのかを確認

検索時間結果①
検索文字列結果件数 pg_bigm pg_trgm SeqScan
一日分 0件 10ms 1ms 138s
明治五 1件 36ms 4ms 136s
平成一 100件 46ms 9ms 136s
上野駅 1万件 36ms 24ms 145s
衆議院 10万件 210ms 190ms 147s
東京都 60万件 1510ms 1050ms 136s
 結果
 検索結果が多い検索条件では、pg_bigmとpg_trgmとの差が開きやすい
結果となった
 考察
 次のスライドから

pg_bigmとpg_trgmのインデックスの違い
キー TID
△東 1,2,4
東京 1,2,4
京都 1,2,3,4
都と 1
と京 1,4
都府 1,3
△京 3
京と 4
キー TID
△△東 1
△東京 1
東京都 1,2
京都と 1
都と京 1
と京都 1,4
△△京 3
△京都 3
京都府 1,3
：：
pg_trgm
pg_bigm
1 : 東京都と京都府
2 : 東京都
3 : 京都府
4 : 東京と京都

pg_bigmとpg_trgmのインデックスの違い
一つのキーあたりの
TIDの数はpg_bigm
の方が多い
検索に影響
2 : 東京都
3 : 京都府
4 : 東京と京都
キー TID
△東 1,2,4
東京 1,2,4
京都 1,2,3,4
都と 1
と京 1,4
都府 1,3
△京 3
京と 4
pg_bigm
キー TID
△△東 1
△東京 1
東京都 1,2
京都と 1
都と京 1
と京都 1,4
△△京 3
△京都 3
京都府 1,3
：：
pg_trgm

キー TID
△△東 1
△東京 1
東京都 1,2
京都と 1
都と京 1
と京都 1,4
△△京 3
△京都 3
京都府 1,3
：：
pg_trgm
検索への影響
2 : 東京都
3 : 京都府
4 : 東京と京都
1個TID
を参照
「京都と」で検索する場合
キー TID
△東 1,2,4
東京 1,2,4
京都 1,2,3,4
都と 1
と京 1,4
都府 1,3
△京 3
京と 4
pg_bigm
5個TID
を参照

検索時間の検証概要 ~検索文字列②~
 1文字、2文字、3文字…の検索文字列を検索条件とする
 検索文字数の変化が、どのように検索時間に影響するかを確認
検索文字列文字数結果件数
駅 1文字 150万件
横浜 2文字 40万件
東京都 3文字 60万件
世田谷区 4文字 4万件
秋葉原駅前 5文字 3000件
東京特許許可局 7文字 5000件
とうきょうスカ
イツリー
11文字 50件

検索時間結果
検索文字列結果件数 pg_bigm pg_trgm SeqScan
駅
(1文字)
150万件 2440ms 2173000ms 141s
横浜
(2文字)
40万件 780ms 2182000ms 146s
東京都
(3文字)
60万件 1580ms 1010ms 136s
世田谷区
(4文字)
4万件 80ms 70ms 139s
秋葉原駅前
(5文字)
3000件 20ms 10ms 136s
東京特許許可局
(7文字)
5000件 390ms 140ms 133s
とうきょう
スカイツリー
(11文字)
50件 2780ms 60ms 161s
 1文字、2文字の検索では、インデックスが使えるpg_bigmが早い
 3文字以上の検索では、pg_trgmの方が早い

pg_bigm.gin_key_limitでチューニング
 pg_bigm.gin_key_limitパラメータで検索時に使用する2-
gram文字列の個数の最大数を指定することでチューニングが可
能
「とうきょうスカイツリー」で全文検索をした場合、
2-gram文字列は、
うき,うス,きょ,とう,ょう,イツ,カイ,スカ,ツリ,リー,ー△,△と
12個 pg_bigm.gin_key_limitで
この最大数を指定

pg_bigm.gin_key_limitでチューニング
0
500
1000
1500
2000
2500
3000
1 3 5 7 9 10 12(全て)
処
理
時
間
pg_bigm.gin_key_limit
キーワード：とうきょうスカイツリー
pg_bigm
pg_trgm
<2-gram文字列>
うき,うス,きょ,とう,ょう,イツ,カイ,スカ,ツリ,リー,ー△,△と
 pg_bigm.gin_key_limitの値を調整することで、性能改善が可能
 値が1の時は、recheck処理で多くの候補行を除いている(約21万件)
 値が3の時はpg_trgmよりも高速に処理ができた

データ挿入時間
新規にwikipediaのデータを1000件 (約250kBのテキストファ
イル)を挿入した時の
WAL発生量
処理時間
を測定
対象挿入クエリ
pg_bigm
COPY hoge FROM ‘/home/postgres/10000.txt’;
pg_trgm

データ挿入時間
pg_bigm pg_trgm
WAL発生量 9*16MB 11*16MB
処理時間 10914.53ms 22906.03ms
結果
pg_bigmの方がWALの発生量が小さい
pg_bigmの方がデータ挿入時間が短い
考察
pg_trgmではキー登録時にハッシュ変換があるため、処理時
間に差が出た

pg_bigm独自機能

likequery()
=# SELECT likequery(‘pg_bigmで性能が200％向上');
likequery
-----------
%pg¥_bigmで性能が200¥%向上%
(1 row)
文字列内の「%」、「_」、「¥」はエスケープされる
AP側で検索文字列のエスケープ処理を作らなくていい
実行例

show_bigm()
=# SELECT show_bigm('全文検索モジュール');
show_bigm
-------------------------------------------------------
{ジュ,モジ,ュー,"ル ",ール,全文,文検,検索,索モ," 全"}
(1 row)
実行例

pg_bigm.gin_key_limit
 どのユーザからでも変更可能
 2-gram文字列の個数が大きくなりやすいシステムでは、検索性能が劣化しやすい
→このパラメータで使用する最大個数を指定することで、性能問題を解決できる
 ただし、2-gram文字列の個数を減らすとrecheck処理への負担が大きくなること
に注意
 デフォルトは0(すべて使用)
=# SET pg_bigm.gin_key_limit to 10;
実行例

pg_bigm.enable_recheck
どのユーザからでも変更可能
運用時は必ずON(デフォルト)
recheck処理のオーバーヘッドを評価するなどの、デバック時に
OFFにする
=# SET pg_bigm.enable_recheck to on;
実行例

デモ

デモ
以下のデモを通して、pg_bigmのインストールや、全
文検索実行まで紹介いたします。
pg_bigmインストール
全文検索インデックス作成
全文検索
インデックスを用いた検索
SeqScanとの速度の違い
1文字、2文字での検索

まとめ

まとめ
全文検索を高速に行うために、pg_bigmやpg_trgmを
用いて全文検索用インデックスを作成する
インデックスサイズ
pg_bigmの方が小さい
インデックス作成時間
pg_bigmの方が早い
検索
検索結果数が多いほど、pg_trgmの方が早い
→pg_bigm.gin_key_limit等でチューニング可能
1，2文字検索ではインデックスを使えるため
pg_bigmの方が早い
pg_bigm新バージョンリリース！

pg_bigm新バージョンがリリース予定
 pg_bigm新バージョンでは主に以下の内容が更新されています
類似度検索も
現在開発中

参考資料

(参考)ワイルドカードの有無による検索の挙動の違い
キー TID
△A 1, 2
△X 3
AB 1, 2, 3
BC 1, 2, 3
C△ 1, 3
CD 2
D△ 2
XA 1
TID データ
1 ABC
2 ABCD
3 XABC
検索キーワードキー決定タプル
完全一致 ABC
△A
AB
C△
1
前方一致 %ABC
AB
BC
C△
1, 2
中間一致 %ABC%
AB
BC
1, 2, 3
後方一致 ABC%
△A
AB
BC
1

(参考)Recheck処理の必要性
キー TID
東京 1
京都 1
京と 1
：：
検索ワード：
‘%東京都%’
「東京」： TID1
「京都」： TID1
TABL
E
INDEX
間違った結果を取って
きてしまう
INDEXを検索 TID決定
Recheck処理で再検査！
例えばこんな時。。
1 東京と京都
：：

(参考)pg_bigm.gin_key_limitを変えた時の処理時間
pg_bigm pg_trgm
1 473.04ms
60ms
3 47.64ms
5 467.30ms
7 738.47ms
9 1015.46ms
10 2738.24ms
12(全て) 2737.42ms

(参考)部分一致とは？
①2文字分割
「本」
②インデックススキャン
キー TID
：：
末尾 100, 200
本日 200, 300
本屋 500
本当 400
札束 200
：：
③TID候補決
定
④
Recheck
キーワード
‘%本%’
 2文字分割後、1文字のキーワードが生成された場合、部分一致を行う関数が実行される
(例)検索キーワードが’%東%’の場合など
 部分一致では1文字の検索キーワードと各キーの先頭を比較して、一致、不一致を判断す
る
 pg_bigmでは部分一致関数を実装しているため、2文字”以下”の検索ができる

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