あるあるであるが、これも誤りである。条件追加による検索の絞り込みも、返される文書集合は同じである。文書の順番(ランキング)を見てみれば両者は異なることがわかる。使う方法だと絞り込むたびにランキングが異なってしまう。ユーザーから見ると、ファセットのリンクをクリックするたびに文書の表示順が異なってしまう。これではユーザーが混乱するだろう。うまく使われない、という別の問題もはらんでいる。使う、と覚えておこう。あるあるであるが、これもナンセンスであり、実施しようとして奮闘すること自体、時間の無駄である。あれ、クエリと各文書である。スコアはクエリを固定したときに、各文書に付与される当該クエリとの関連度合いを表現したものであるから、クエリが変わってしまうと相互に比較することに意味がない。関連しているとは見えない、ということがおおいにありえる。ハイライト機能があることを知らずに自前で実装してしまうパターン、Solrにハイライト機能があることは知っているが、自前の方がよいと信じて自前で実装してしまうパターンがあるようだ。前者は知らなかったということでお気の毒という他ない。後者は、なぜそのような発想になるのかよくわからない。ハイライト機能はそれほどよくできている。自前で頑張る方式のメリットをあえて上げるならば、たとえば、サーバ側のCPU負荷を下げるため、ユーザーのブラウザにてJavaScriptでハイライトする場合、が考えられるかもしれない。非常によくできたハイライト機能を使わないデメリットをアプリケーションに実装してしまっていることに気づいているだろうか。検索キーワードがなるべく多く含まれる任意長のスニペットを、任意の個数得ることができる。スニペットにもスコアがつけられ、スコアの高いスニペットから返される。同じ機能をアプリケーションで頑張ろうとすると、スニペットを作成するデータソースをすべて転送してこなければならない。ハイライト機能で作成したスニペットよりも大きなサイズになることが多く、ネットワーク負荷の原因となる。表記揺れを考慮した検索が可能であるが、ハイライトでも同じ表記揺れを考慮した上でハイライト表示が可能である。アプリケーションで頑張る場合は、同じ表記揺れ対応をしなければ検索にヒットしてもハイライト表示ができない場合が出てきてしまう。設定変更がアプリケーションの方に影響してしまうため管理が煩雑になる。スニペットは単語境界区切りなど、自然な単位でスニペット生成ができるようになっている。検索キーワードがフレーズの場合、フレーズが一致している場合のみハイライトさせたり、単語単独でハイライトさせたりといった細かな制御が可能である。同様のことをアプリケーションでやらせようとすれば、簡易であれNLP的機能をアプリケーションに持たせなければならない。スニペットが作れない場合の代替表示を指定することができる(大抵はハイライト表示しようとする当該フィールドの先頭100文字など)。ハイライト機能は検索アプリケーションのことをよく考慮して用意されており、大変よくできている。自前で用意するというのはたいていの場合誤っていると断言できる。ハイライトスニペットを作成せず、ユーザーのクリックにより当該文書表示時に検索キーワードを太字など目立つように表示する機能は、ここでいうハイライト機能とは異なる。ユーザーに適切な文書をすばやく選択してもらうためのアシスト機能に相当する。ハイライト機能はぜひ積極的に利用しよう(ただし、商品の写真を検索結果一覧に表示するようなECサイトの検索アプリのようなものは除く)。使うあるあるや、親子階層のファセットを自前で頑張るあるある、クエリを投げる際に常にダブルクォーテーションでくくってしまうあるあるなどもある。なって10年を超えるソフトウェアとなった。持っていることも多い。アプリケーションで頑張る前にぜひマニュアルや書籍等で該当する機能がないか、使い方がアーキテクチャに沿ったものになっているか、今一度考えてみることをお勧めしたい。今年はおそらく本記事が最後となるでしょう。更新頻度が少なくなったのにもかかわらず、本年もご愛読いただきありがとうございました。MondayHeliosearch/Solrオフヒープフィルタ筆者のYonikの許可を得て翻訳した。Solrのパフォーマンスを一段高めるHeliosearchという新しいオープンソースプロジェクトに真っ先に追加された機能がオフヒープNativeフィルタだ。大容量JVMヒープの潜在的問題JVMは大きいヒープの処理が決してうまくなかった。ヒープが大きいとガーベッジコレクション作業が難しくなり、GCポーズによって長時間システムが停止し、ほかの処理が一切できなくなる場合も多い。そのためクエリ/リクエストタイムアウトが発生したり、SolrCloudモードでzookeeperセッションのタイムアウトまでも発生する可能性がある。オフヒープフィルタ非常に高度なフィルタキャッシング機能を用意しているHeliosearch/Solrだが、アプリケーションによっては膨大なメモリを使用する可能性がある。大きく存続期間の長いオブジェクトの方が、JVMヒープから取り出して明示的に管理するメリットを得られる。オフヒープメモリはガーベッジコレクタから見えないのだ。DocSetオブジェクト)はオフヒープでアロケートされるようになっており、不要になればすぐに解放できるよう参照がカウントされるようになった。GCはこのようなメモリブロックのコピー処理で時間を無駄にする必要がなくなった。このことはGCの長時間ポーズを排除し、リクエストスループットを改善するのに役立っている。各方面から報告のあった長時間のGCポーズを再現するにはかなりいろいろなことを試す必要があると考えていたが、何と1回目でいきなりこれが再現されてしまった。ヒープサイズは報告のように大きなものではなく現状は小さく収まっている。ヒープが大きいとGCポーズも延びるようだ。Solr実行時はOOM例外を回避するためにヒープサイズを4Gバイトに設定する必要があった。搭載可能なRAMは最大8Gだったため、残りのメモリはインデックスファイルのキャッシング用としてOSに残しておきたかった(そうしないと速度が大幅に落ちてしまう)。GCの結果2万クエリリクエストを行ったGCの実行結果を以下のグラフに示す。グレーの棒はGCに要した時間、赤線はヒープの実サイズ、そして青線はヒープの実使用量を示している。SolrSolrでの長時間ポーズをテスト中に外から見るのはさらに容易だった。ログが有効になっていたためリクエストがすべてログメッセージを残し、ターミナルでは高速スクロールが発生した。GCの大規模なコンパクションが発生するとターミナルのスクロールは突然停止した。GCグラフの方が完了は早い。長時間の完全なGCポーズがほとんど発生しておらず、ほかのGCポーズも大幅に減少していることに注目したい。クエリの待ち時間このグラフは、2万クエリを実行したときの後半の1万クエリ(ホットスポットとキャッシュが落ち着いたタイミングを見計らうため)の待ち時間をパーセントで示している。Throughputグラフはオフヒープデータ構造によって解放できるガーベッジコレクションに必要なCPU処理時間を示している。大量のガーベッジコレクションが頻繁に発生している場合はデータ構造をオフヒープにすることで実現するスループット向上の方が適当だろう。メモリ使用量プロセス(トップ経由で外部から監視)の常駐メモリ最大使用量は5回にわたって計測した。3.7GBオフヒープフィルタを用意するHeliosearchの方がメモリプロファイルが安定し、メモリ使用量も平均的に少なかった。そのため、OSがインデックスファイルをキャッシュするための空きメモリも増えるが、これは高いパフォーマンスを実現するためにきわめて重要なことだ。今回の簡単なテストにより、オフヒープフィルタが大きな異常値を減らして全体のクエリスループットを高め、長時間のGCポーズを排除してリクエストの予測を容易にすることが判明した。ご自身でお試しいただき、HeliosearchForumで感想をお聞かせいただきたい。WednesdaySolr新機能:ツッコミ検索とは?最近はこちらのブログ投稿がご無沙汰である。JAISTに入学し、Twitterも始めたせいもある。Twitterは長い文章を考えなくていいから楽だ。これから述べようと思っているまとまった文章などは量的にTwitterでは無理なので、必然的にブログということになる。何を述べるかというと、最近いわゆる「もしかして検索」という機能を実装し、そこでいろいろ思い巡らせたことについてである。して検索というのは、ユーザがたとえば「パートな湿布」というキーボードを打ち損じた(または変換し損ねた)キーワードで検索したときに、検索結果画面で「もしかして:パートナーシップ」などと正解と思われるキーワードを表示する機能である。パートな湿布?いいえ、パートナーシップでした。〜もしかして検索が可能なSolrサブスクリプションの新版を発表(詳細記事)日本語「もしかして」検索についてところで「もしかして検索」というのはGoogleで表示される文言「もしかして○○」からとって命名したものであるが、(上記2つめの記事にもあるように)Yahoo!では「○○ではありませんか?」となり、もしこちらから命名するとなると「ではありませんか?検索」となる。私の記憶が正しければ、この種の機能はGoogleが早かったような気がするので、以降ではGoogleに敬意を表して「もしかして検索」あるいは省略して「もしかして」と呼ぶことにする。私がまず気がつくのは、Googleの姿勢の低さだ。あのGoogleが「もしかして」である。本当はかなりの確信を持ってリンクを提示しているはずなのだが、あくまでも低姿勢に「もしかして」である。低姿勢さはYahoo!も負けてはいない。「ではありませんか?」だ。「もしかして」よりも謙虚さを感じる。そこまで自信がないのなら提示しなければいいのに、あくまでもYahoo!はいうのだった。「ではありませんか?」と。両社の低姿勢ぶりは私は実はうなずけるところでもある。これは確率の問題だからだ(最近私は確率の勉強をしているのだった)。絶対ということはなく、「もしかして」ということになる。やろうと思えばおそらく、「何パーセントの確率で○○です」と提示できるはずである。ロンウイットのもしかしての方法はどうかというと、確率ではなくSolrのSpellCheckComponentを使っているので、もう少し原始的だ。インデックス内の正解データを使っているので、こちらも高い精度が得られている。私も日頃から謙虚でありたいと考える人間であり、ロンウイットはGoogleやYahoo!の足元にも及ばない会社なので、検索結果画面に表示する文言は両社よりももっと謙虚であってしかるべきである。自信がなさそうなのだった。これくらいであればもし間違っていたとしてもユーザから文句は出ないだろう。これでもまだ心配な場合は、どうすればいいか。究極の方法は「あえて何も言わない」だ。ユーザが間違ったキーワードで検索を行う。こちらも絶対の自信がないのであえて何も言わない。するとユーザは検索結果一覧画面を見て、自らキーワードの打ち損じに気がつく。今度は落ち着いて正しいキーワードで検索し直すだろう。すると、Solrはようやく先ほどの自身がはじきだした正解キーワードと、ユーザが2回目に入れた正しいキーワードが等しいことを確認し、100%の確信を持って今度こそ検索結果画面に次のような文言を表示するのだった:「ですよね〜。私もそう思ったんですけど、違うかもしれないので黙ってたんですけど、やっぱり打ち損じでしたね〜」しかしこれでは意味がわからないし、CPUの無駄遣いであり、ユーザから別の文句も出そうだ。ロンウイットはこれでも一応ベンチャーの気概を忘れてはいない。そこであえて100%、いや、120%の確信を持って正解と思われるキーワードを提示したいと考えるのだった。相当な自信がうかがえる。間違っていたとしても、この勢いがあればユーザはクリックしてしまうのではないか。私は別のことにも気がついたのだった。これはある意味、ユーザのボケ(キーワードの打ち損じ)に対するSolrのツッコミといってもよいだろう。私はこれを「ツッコミ検索」と呼ぶことにしたい。はずれても笑いがとれればそれでいい。日本のお笑いの精神がそこには垣間見えるのだった。サラリーマン」だろ!日本の検索にもっと笑いを。ガンバレ日本!なんかわからないがオリンピックイヤーなので言ってみた。7期目に突入したロンウイットを、相変わらずこんな感じではありますが、今後ともどうぞよろしくお願い申し上げます。(ソレミ)というSolrのクエリログを可視化するサービスを開始した。soleamiという名前は、近所の本屋の辞書コーナーを2時間ほどうろついてひねり出したものである。soleil”(太陽の友人)からとった造語である。Solrはいうまでもなくソーラーパネルやソーラーシステムのソーラー、つまり太陽から来ている(Solrのロゴも太陽を模している)。その友達のように常にそばに置いて使ってもらいたい、というところから命名した。ちなみに、"soleil"(ソレイユ)のところは日本でも「シルク・ドゥ・ソレイユ」という名前が有名だ。フランス語かというと、ロンウイットもフランス語だからだ。ロンウイットはうちの近所の丸八通りから、「丸」も「八」も縁起がいいのでとってきたものであり、「ロン(丸)」「ウイット(八)」である。ロンウイットはフランス語なのか、というのは聞かないで欲しい。こちらも本屋の辞書コーナーを3時間くらいうろついて命名したと思う。あれは今から6年前のことであった。3時間うろつく前には3週間くらい悩んだ記憶がある。苦しんだ様子は以下のスライドに詳しい。KojiSekiguchiさてsoleamiであるが、これはSolrのクエリログを可視化するサービスである。TomcatにSolrをデプロイして運用しているサイトがほとんどだと思うが、Tomcatが出力するcatalina.outファイルをsoleamiにアップロードするだけで検索キーワードのトレンド(季節変動など)やいわゆる「0件ヒット」の発生をビジュアルにみることができる。世の中Hadoopを使ってアクセスログ(クリックログ)を解析するのがはやっているが、一方でクエリログは置き去りにされていないだろうか。クエリログは検索システムのユーザ(サイト訪問者)のニーズのリストともいえ、サイト管理者・運営会社の立場からみれば、ぜひ分析してサイトの改善に役立てるべきデータである。大手の会社でもなければ、なかなかクエリログを分析するまで手が回らないのが実情だ。catalina.outをExcelやawk/sedなどで処理しようとしても結構大変である。結局、catalina.outはディスク容量を圧迫するので、保存期間を過ぎると捨てられてしまう。これは非常にもったいない話ではないだろうか。大手の会社でもアクセスログの解析で手一杯で、クエリログまではまだまだ、というところも多い。クエリログとなるとどこから手をつけていいかわからない、という意見もある。いうときは、soleamiに過去(12ヶ月前までさかのぼって可視化できる)から現在のクエリログをアップロードし、おおよその見当をつけるといいだろう。季節変動を示す検索キーワードを見つけたり、何度も「0件ヒット」を起こしているクエリを特定し、サイトの改善に役立てることができるし、自社でHadoopなどでさらに深掘りして分析する際の方向性のあたりをつけることができる。Tomcat上でSolrをすでに運用しているサイトはcatalina.outファイルがTomcatのlogsディレクトリにできているだろう。これをsoleamiにアップロードするだけでチャートが表示できる。TomcatもSolrでさえもまだ・・・という方は、以下の記事でTomcatとSolrをダウンロードする最初のところから解説しているので、読んでクエリログを大いに活用していただきたい。出版され、著者が現在Solrのホームページに掲載されている以前同社より出版された同じ著者の1.4の本のリンクを新しくして欲しいと、チケットSOLR-2911をオープンした。Foundationへ寄付する」と書かれており、面白い提案だなあと感心した。3.5)次期Solrバージョン3.5には、言語判別機能が追加される予定である。言語判別機能は、インデックス作成時に呼び出され、あるフィールドが何語で書かれているかを自動判別する機能である。https://issues.apache.org/jira/browse/SOLR-1979これにより各ドキュメント/フィールド毎に最適なテキスト解析が行えるようになる。日本語以外のドキュメントを多く扱う企業、たとえばグローバルに事業展開を行っている企業の社内検索等に威力を発揮するだろう。Tikaの機能を使用している。これよりもサポートしている言語数と判別精度がよさそうな、サイボウズshuyoさん作の言語判別をとりこもうという提案がすでに追加でなされている。3.5におそらく入るのではないかと思われる。Friday関数クエリとソートの面白い組み合わせSolr本にも掲載されているQueryElevationComponentは、特定のクエリに反応して特定のドキュメントのランキングを意図的に上位表示することができるが、これは上位表示したいドキュメントのユニークキーをソートで強制的に上位表示することで実現している。descquery()関数は通常クエリのスコアを返すので、まずそれでソートを行い、次いで通常のスコア値によるソートを行っている。比較のポイント商用検索エンジンを購入した企業担当者は読まないでください。McCandlessFastVectorHighlighterについて解説記事を寄稿しました。