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(参考)CRC処理のソース
CRC処理のソース部分。
static void
cnt_trigram(trgm *tptr, char *str, int bytelen)
{
if (bytelen == 3)
{
CPTRGM(tptr, str);
}
else
{
pg_crc32 crc;
INIT_CRC32(crc);
COMP_CRC32(crc, str, bytelen);
FIN_CRC32(crc);
/*
* use only 3 upper bytes from crc, hope, it's good enough hashing
*/
CPTRGM(tptr, &crc);
}
}
#define INIT_CRC32(crc) ((crc) = 0xFFFFFFFF)
#define FIN_CRC32(crc) ((crc) ^= 0xFFFFFFFF)
#define COMP_CRC32(crc, data, len)¥
do { ¥
const unsigned char *__data = (const unsigned char *)(data); ¥
uint32 __len = (len); ¥
¥
while (__len-- > 0) ¥
{ ¥
int __tab_index = ((int) ((crc) >> 24) ^ *__data++) & 0xFF; ¥
(crc) = pg_crc32_table[__tab_index] ^ ((crc) << 8); ¥
} ¥
} while (0)](https://image.slidesharecdn.com/pgtrgm-141001030605-phpapp02/85/pg_trgm-33-320.jpg)
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- 11. 11 Copyright ©2013 NTT DATA Corporation 2.3 動作確認 postgres=# CREATE EXTENSION pg_trgm; postgres=# CREATE TABLE tbl (col1 text); postgres=# CREATE INDEX idx on tbl USING gin (col1 gin_trgm_ops); ←INDEX作成 postgres=# INSERT INTO tbl VALUES ('test'); postgres=# EXPLAIN SELECT * FROM tbl WHERE col1 LIKE '%test%'; QUERY PLAN ----------------------------------------------------------- --------- Bitmap Heap Scan on tbl (cost=16.16..26.43 rows=21 width=32) Recheck Cond: (col1 ~~ '%test%'::text) -> Bitmap Index Scan on idx (cost=0.00..16.16 rows=21 width=0) Index Cond: (col1 ~~ '%test%'::text) (4 rows)
- 12. 12 Copyright ©2013 NTT DATA Corporation 2.4 インデックスを使ったとき、使わなかったとき postgres=# EXPLAIN ANALYZE SELECT * FROM tbl WHERE col1 LIKE '%京都府%'; QUERY PLAN --------------------------------------------------------------- Bitmap Heap Scan on tbl (cost=20.08..55.53 rows=10 width=32) (actual time=0.021..0.022 rows=3 loops=1) Recheck Cond: (col1 ~~ '%京都府%'::text) -> Bitmap Index Scan on idx (cost=0.00..20.07 rows=10 width=0) (actual time=0.013..0.013 rows=3 loops=1) Index Cond: (col1 ~~ '%京都府%'::text) Total runtime: 0.051 ms インデックス使用 postgres=# EXPLAIN ANALYZE SELECT * FROM tbl WHERE col1 LIKE '%京都府%'; QUERY PLAN --------------------------------------------------------------- Seq Scan on tbl (cost=0.00..1662.00 rows=10 width=32) (actual time=22.282..22.284 rows=3 loops=1) Filter: (col1 ~~ '%京都府%'::text) Total runtime: 22.303 ms インデックス不使用 400倍以上の差 10万件のデータの中から、少量のデータを取り出すケースで検証。
- 13. 13 Copyright ©2013 NTT DATA Corporation 2.5 2文字以下の検索 pg_trgmは、3文字単位で区切るため、2文字以下の検索ではインデックスを効率的に使 えない。 逆にインデックスを使うと「Bitmapの全件アクセス」になるため、SeqScanより遅い。 英語の全文検索では1，2文字はストップワード(inやa)であることが多いので問題な いのかも。。 しかし日本語では「本」、「学校」など1，2文字で全文検索をする可能性は十分ある！ postgres=# EXPLAIN ANALYZE SELECT * FROM tbl WHERE col1 LIKE '%京%'; QUERY PLAN ----------------------------------------------------------------------------------------------------- Bitmap Heap Scan on tbl (cost=938.92..2600.80 rows=99990 width=32) (actual time=96.956..139.761 rows=10000 3 loops=1) Recheck Cond: (col1 ~~ '%京%'::text) -> Bitmap Index Scan on idx (cost=0.00..913.92 rows=99990 width=0) (actual time=96.874..96.874 rows=1000 03 loops=1) Index Cond: (col1 ~~ '%京%'::text) Total runtime: 160.489 ms (5 rows) postgres=# EXPLAIN ANALYZE SELECT * tbl WHERE col1 LIKE '%京%'; QUERY PLAN ---------------------------------------------------------------------------------------------------- Seq Scan on tbl (cost=0.00..1662.00 rows=99990 width=32) (actual time=0.014..40.286 rows=100003 loops=1) Filter: (col1 ~~ '%京%'::text) Total runtime: 59.661 ms (3 rows) インデックスを使った方が遅い インデックス不使用 インデックス使用
- 14. Copyright © 2013NTT DATA Corporation 14 3. pg_trgmの動きを見てみよう
- 15. 15 Copyright ©2013 NTT DATA Corporation 3.1 どんな動きをするの？(インデックス登録編) INSERT INTO tbl VALUES(‘あいうABC’); キー TID SQL発行 TID データ 1 あいうABC INDEX TABLE ※△=半角空白
- 16. 16 Copyright ©2013 NTT DATA Corporation ① 3文字単位に 分割(前後にス ペースを追加) 3.1 どんな動きをするの？(インデックス登録編) INSERT INTO tbl VALUES(‘あいうABC’); キー TID SQL発行 TID データ 1 あいうABC INDEX TABLE △△あ △あい あいう いうA うAB ABC BC△ ※△=半角空白
- 17. 17 Copyright ©2013 NTT DATA Corporation ② 4B以上は3Bに ハッシュ変換 ＋ ソート ① 3文字単位に 分割(前後にス ペースを追加) 3.1 どんな動きをするの？(インデックス登録編) INSERT INTO tbl VALUES(‘あいうABC’); キー TID SQL発行 TID データ 1 あいうABC INDEX TABLE △△あ △あい あいう いうA うAB ABC BC△ CRC1 CRC2 CRC3 CRC4 CRC5 ABC BC△ ※△=半角空白
- 18. 18 Copyright ©2013 NTT DATA Corporation ② 4B以上は3Bに ハッシュ変換 ＋ ソート ① 3文字単位に 分割(前後にス ペースを追加) ③ INT値に変換 3.1 どんな動きをするの？(インデックス登録編) INSERT INTO tbl VALUES(‘あいうABC’); キー TID SQL発行 TID データ 1 あいうABC INDEX TABLE △△あ △あい あいう いうA うAB ABC BC△ CRC1 CRC2 CRC3 CRC4 CRC5 ABC BC△ INT1 INT2 INT3 INT4 INT5 1111 2222 ※△=半角空白
- 19. 19 Copyright ©2013 NTT DATA Corporation ② 4B以上は3Bに ハッシュ変換 ＋ ソート ① 3文字単位に 分割(前後にス ペースを追加) ③ INT値に変換 3.1 どんな動きをするの？(インデックス登録編) INSERT INTO tbl VALUES(‘あいうABC’); キー TID INT1 1 INT2 1 INT3 1 INT4 1 INT5 1 1111 1 2222 1 SQL発行 TID データ 1 あいうABC INDEX TABLE △△あ △あい あいう いうA うAB ABC BC△ CRC1 CRC2 CRC3 CRC4 CRC5 ABC BC△ INT1 INT2 INT3 INT4 INT5 1111 2222 ※△=半角空白
- 20. 20 Copyright ©2013 NTT DATA Corporation 3.2 どんな動きをするの？(インデックス検索編) SELECT * FROM tbl WHERE col1 LIKE ‘%あいうA%’; SQL発行 TID データ 1 あいうABC 2 あいうDEF TABLE ※INT値への変換を省いています キー TID あいう 1,2 いうA 1 いうD 2 ： ： うAB 1 うDE 2 ： ： INDEX
- 21. 21 Copyright ©2013 NTT DATA Corporation ① 3文字単位に 分割 3.2 どんな動きをするの？(インデックス検索編) SELECT * FROM tbl WHERE col1 LIKE ‘%あいうA%’; SQL発行 TID データ 1 あいうABC 2 あいうDEF TABLE あいう いうA ※INT値への変換を省いています INDEX キー TID あいう 1,2 いうA 1 いうD 2 ： ： うAB 1 うDE 2 ： ：
- 22. 22 Copyright ©2013 NTT DATA Corporation ② インデックスを検索 ① 3文字単位に 分割 3.2 どんな動きをするの？(インデックス検索編) SELECT * FROM tbl WHERE col1 LIKE ‘%あいうA%’; キー TID あいう 1,2 いうA 1 いうD 2 ： ： うAB 1 うDE 2 ： ： SQL発行 TID データ 1 あいうABC 2 あいうDEF INDEX TABLE あいう いうA ※INT値への変換を省いています
- 23. 23 Copyright ©2013 NTT DATA Corporation ③ TID決定 ② インデックスを検索 ① 3文字単位に 分割 3.2 どんな動きをするの？(インデックス検索編) SELECT * FROM tbl WHERE col1 LIKE ‘%あいうA%’; キー TID あいう 1,2 いうA 1 いうD 2 ： ： うAB 1 うDE 2 ： ： SQL発行 TID データ 1 あいうABC 2 あいうDEF INDEX TABLE あいう いうA 「あいう」→1,2 「いうA」→1 より、TID1 ※INT値への変換を省いています
- 24. 24 Copyright ©2013 NTT DATA Corporation ④ Recheck処理 ③ TID決定 ② インデックスを検索 ① 3文字単位に 分割 3.2 どんな動きをするの？(インデックス検索編) SELECT * FROM tbl WHERE col1 LIKE ‘%あいうA%’; キー TID あいう 1,2 いうA 1 いうD 2 ： ： うAB 1 うDE 2 ： ： SQL発行 TID データ 1 あいうABC 2 あいうDEF INDEX TABLE あいう いうA 「あいう」→1,2 「いうA」→1 より、TID1 PostgreSQL内部の Recheck処理行う ※INT値への変換を省いています
- 25. 25 Copyright ©2013 NTT DATA Corporation 3.3 Recheck処理の必要性 キー TID 小学校 1 学校長 1 学校と 1 ： ： 検索ワード： 「小学校長」 TABLE INDEX Recheck処理で再検査！ 例えばこんな時。。 1 小学校と学校長 ： ：
- 26. 26 Copyright ©2013 NTT DATA Corporation 3.3 Recheck処理の必要性 キー TID 小学校 1 学校長 1 学校と 1 ： ： 検索ワード： 「小学校長」 「小学校」 ： TID1 「学校長」 ： TID1 TABLE 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 小学校と学校長 ： ：
- 27. 27 Copyright ©2013 NTT DATA Corporation 3.3 Reckech処理の必要性 実際に見てみる。 postgres=# EXPLAIN ANALYZE SELECT * FROM tbl2 WHERE col1 LIKE '%小学校長%'; QUERY PLAN --------------------------------------------------------- Bitmap Heap Scan on tbl2 (cost=16.00..20.01 rows=1 width=32) (actualtime=0.019..0.019 rows=0 loops=1) Recheck Cond: (col1 ~~ '%小学校長%'::text) -> Bitmap Index Scan on tbl2idx (cost=0.00..16.00 rows=1 width=0) (actualtime=0.010..0.010 rows=1 loops=1) Index Cond: (col1 ~~ '%小学校長%'::text) Total runtime: 0.046 ms (5 rows) Bitmap Index Scanでは1行検出しているが、 Rechek処理により間違った結果を排除している ことがわかる。
- 28. Copyright © 2013NTT DATA Corporation 28 4. まとめ
- 29. 29 Copyright ©2013 NTT DATA Corporation 4. まとめ pg_trgmの強み pg_trgmを使うことで、全文検索を高速に行う事が出来る。 contribモジュールに入っているため、メンテナンスを破棄される可能 性が低い pg_trgmの弱み 二文字以下の検索では効率的なインデックス検索ができない(日本 語では「本」、「学校」など利用シーンはある) 日本語対応させるためには、ソース内の設定を変更しなくてはいけ ない
- 30. Copyright © 2011NTT DATA Corporation Copyright © 2013 NTT DATA Corporation
- 31. 31 Copyright ©2013 NTT DATA Corporation (参考)ワイルドカードの有無による検索の挙動の違い ・インデックスに登録するときは先頭に2つ、末尾1つに空白を追加して3文字分割する。 →”cat”の場合は、”△△c”,”△ca”,”cat”,”at△” キー TID △△A 1,2 △△X 3 △AB 1,2 △XA 3 ABC 1,2,3 BC△ 1,3 BCD 2 CD△ 2 XAB 3 ‘△AB’ 1,2 ‘ABC’→ ’ABC’ → 1,2,3 → 1 ‘BC△’ 1,3 ‘△△A’ 1,2 ‘%ABC%’ → ‘ABC’ →1,2,3 TID データ 1 ABC 2 ABCD 3 XABC
- 32. 32 Copyright ©2013 NTT DATA Corporation (参考)Gin,Gistの更新・構築、検索速度の差 ○Ginはなぜ更新・構築が遅い？ →一つのレコード挿入につき、分割した単語分のインデックスを更新する必要があるため。 (例：1000文字のレコードを1行INSERTするとGINインデックスは最大1000個更新す る必要がある) →それに比べ、Gistは一つのレコード挿入につき、インデックスには一つ登録するだけな ので、Ginに比べると早い。 ○Gistはなぜ検索が遅い？ →Gistではインデックスに登録された値と文章が非可逆なため、列候補を挙げた後、再 チェックする必要があります。そのため、検索が遅くなります。
- 33. 33 Copyright ©2013 NTT DATA Corporation (参考)CRC処理のソース CRC処理のソース部分。 static void cnt_trigram(trgm *tptr, char *str, int bytelen) { if (bytelen == 3) { CPTRGM(tptr, str); } else { pg_crc32 crc; INIT_CRC32(crc); COMP_CRC32(crc, str, bytelen); FIN_CRC32(crc); /* * use only 3 upper bytes from crc, hope, it's good enough hashing */ CPTRGM(tptr, &crc); } } #define INIT_CRC32(crc) ((crc) = 0xFFFFFFFF) #define FIN_CRC32(crc) ((crc) ^= 0xFFFFFFFF) #define COMP_CRC32(crc, data, len)¥ do { ¥ const unsigned char *__data = (const unsigned char *)(data); ¥ uint32 __len = (len); ¥ ¥ while (__len-- > 0) ¥ { ¥ int __tab_index = ((int) ((crc) >> 24) ^ *__data++) & 0xFF; ¥ (crc) = pg_crc32_table[__tab_index] ^ ((crc) << 8); ¥ } ¥ } while (0)
- 34. 34 Copyright ©2013 NTT DATA Corporation (参考)KEEPONLYALNUMをコメントアウトしなかったら ○trgm_op.cのソースの一部 #ifdef KEEPONLYALNUM #define iswordchr(c) (t_isalpha(c) || t_isdigit(c)) ←英数字の時にTrue #else #define iswordchr(c) (!t_isspace(c)) ←スペースでないときにTrue #endif static char * ○trgm_gin.cのソースの一部（データから空白を除いて文字の塊を見つけるところ。例：’today is sunny’→’today’,’is’,’sunny’） find_word(char *str, int lenstr, char **endword, int *charlen) { char *beginword = str; while (beginword - str < lenstr && !iswordchr(beginword)) beginword += pg_mblen(beginword); if (beginword - str >= lenstr) return NULL; *endword = beginword; *charlen = 0; while (*endword - str < lenstr && iswordchr(*endword)) { *endword += pg_mblen(*endword); (*charlen)++; } return beginword; }