# FastAPIでPostgreSQLの全文検索を行う方法（pg_trgm）

## 目次
1. はじめに
2. FastAPIとは？
3. PostgreSQLの全文検索とは？
4. pg_trgm拡張機能について
5. FastAPIとPostgreSQLの接続設定
6. pg_trgmを使用した全文検索の実装
    1. データベースのセットアップ
    2. モデルの定義
    3. エンドポイントの実装
7. コード例
8. 最適化のポイント
9. まとめ

## 1. はじめに
近年、アプリケーションの重要な機能の一つとして、データベースに保存されている大量のテキストデータを高度に検索できることが求められます。特に全文検索は、そのようなニーズを満たすために非常に手助けとなります。

本稿では、Python用のフレームワークであるFastAPIを使い、高性能なデータベースシステムのPostgreSQLの全文検索機能を利用する方法を解説します。PostgreSQLのpg_trgm拡張機能を活用することで、部分一致検索などを実現します。

## 2. FastAPIとは？
FastAPIは、Python製のWebフレームワークであり、以下のような特徴があります。
- 高速なパフォーマンス
- 簡易な構文
- 自動生成されるAPIドキュメント（Swagger UI）
- 型付けによる開発の支援

これらの特徴により、FastAPIは迅速な開発が可能で、相互運用性やスケーラビリティにも優れています。

## 3. PostgreSQLの全文検索とは？
PostgreSQLは、リレーショナルデータベース管理システムであり、その強力な全文検索機能を使って、データベースに格納されたテキストを索引付け、検索することができるようになっています。

## 4. pg_trgm拡張機能について
pg_trgmは、PostgreSQLの拡張機能であり、トライグラムを用いた部分一致検索を可能にします。これは、テキストデータ内の類似性を測るために利用され、特に部分一致検索や高速な類似検索に効果的です。

## 5. FastAPIとPostgreSQLの接続設定
まず、必要なパッケージをインストールします。

![img](/mosaic-code.jpg)

次に、`SQLAlchemy`を用いて、FastAPIとPostgreSQLを接続します。以下にその設定方法を示します。

![img](/mosaic-code.jpg)

## 6. pg_trgmを使用した全文検索の実装

### 6.1 データベースのセットアップ
まず、PostgreSQLのデータベースにpg_trgm拡張機能を有効にします。

![img](/mosaic-code.jpg)

### 6.2 モデルの定義
テキストデータを保存するテーブルを定義します。

![img](/mosaic-code.jpg)

### 6.3 エンドポイントの実装
全文検索を行うためのエンドポイントを実装します。

![img](/mosaic-code.jpg)

## 7. コード例

完全実装されると次のようになります。

![img](/mosaic-code.jpg)

## 8. 最適化のポイント
- トライグラムインデックスの利用: `CREATE INDEX item_content_trgm ON items USING GIN (content gin_trgm_ops);`
- クエリの最適化: 複数列にインデックスを付ける、新しいインデックスを追加するなど

## 9. まとめ
FastAPIとPostgreSQL(pg_trgm拡張機能)を組み合わせることで、効率的かつ効果的に全文検索機能を実装することができます。この設定により、高速な検索体験をユーザーに提供でき、アプリケーションのパフォーマンス向上に寄与します。 [cv:issue_marketplace_engineer]

# FastAPIでPostgreSQLの全文検索を行う方法（pg_trgm）

## 目次
1. はじめに
2. FastAPIとは？
3. PostgreSQLの全文検索とは？
4. pg_trgm拡張機能について
5. FastAPIとPostgreSQLの接続設定
6. pg_trgmを使用した全文検索の実装
    1. データベースのセットアップ
    2. モデルの定義
    3. エンドポイントの実装
7. コード例
8. 最適化のポイント
9. まとめ

## 1. はじめに
近年、アプリケーションの重要な機能の一つとして、データベースに保存されている大量のテキストデータを高度に検索できることが求められます。特に全文検索は、そのようなニーズを満たすために非常に手助けとなります。

本稿では、Python用のフレームワークであるFastAPIを使い、高性能なデータベースシステムのPostgreSQLの全文検索機能を利用する方法を解説します。PostgreSQLのpg_trgm拡張機能を活用することで、部分一致検索などを実現します。

## 2. FastAPIとは？
FastAPIは、Python製のWebフレームワークであり、以下のような特徴があります。
- 高速なパフォーマンス
- 簡易な構文
- 自動生成されるAPIドキュメント（Swagger UI）
- 型付けによる開発の支援

これらの特徴により、FastAPIは迅速な開発が可能で、相互運用性やスケーラビリティにも優れています。

## 3. PostgreSQLの全文検索とは？
PostgreSQLは、リレーショナルデータベース管理システムであり、その強力な全文検索機能を使って、データベースに格納されたテキストを索引付け、検索することができるようになっています。

## 4. pg_trgm拡張機能について
pg_trgmは、PostgreSQLの拡張機能であり、トライグラムを用いた部分一致検索を可能にします。これは、テキストデータ内の類似性を測るために利用され、特に部分一致検索や高速な類似検索に効果的です。

## 5. FastAPIとPostgreSQLの接続設定
まず、必要なパッケージをインストールします。

```shell
pip install fastapi uvicorn psycopg2-binary sqlalchemy
```

次に、`SQLAlchemy`を用いて、FastAPIとPostgreSQLを接続します。以下にその設定方法を示します。

```python
from sqlalchemy import create_engine
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
from sqlalchemy.orm import sessionmaker

DATABASE_URL = "postgresql://user:password@localhost/dbname"

engine = create_engine(DATABASE_URL)
SessionLocal = sessionmaker(autocommit=False, autoflush=False, bind=engine)
Base = declarative_base()
```

## 6. pg_trgmを使用した全文検索の実装

### 6.1 データベースのセットアップ
まず、PostgreSQLのデータベースにpg_trgm拡張機能を有効にします。

```sql
CREATE EXTENSION IF NOT EXISTS pg_trgm;
```

### 6.2 モデルの定義
テキストデータを保存するテーブルを定義します。

```python
from sqlalchemy import Column, Integer, String

class Item(Base):
    __tablename__ = "items"

    id = Column(Integer, primary_key=True, index=True)
    content = Column(String, index=True)
```

### 6.3 エンドポイントの実装
全文検索を行うためのエンドポイントを実装します。

```python
from fastapi import FastAPI, Depends
from sqlalchemy.orm import Session
from starlette.responses import JSONResponse

app = FastAPI()

def get_db():
    db = SessionLocal()
    try:
        yield db
    finally:
        db.close()

@app.get("/search/")
def search_items(q: str, db: Session = Depends(get_db)):
    items = db.query(Item).filter(Item.content.ilike(f'%{q}%')).all()
    return JSONResponse(content={"items": [item.content for item in items]})
```

## 7. コード例

完全実装されると次のようになります。

```python
from sqlalchemy import create_engine, Column, Integer, String
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
from sqlalchemy.orm import sessionmaker
from fastapi import FastAPI, Depends
from sqlalchemy.orm import Session
from fastapi.responses import JSONResponse

DATABASE_URL = "postgresql://user:password@localhost/dbname"

engine = create_engine(DATABASE_URL)
SessionLocal = sessionmaker(autocommit=False, autoflush=False, bind=engine)
Base = declarative_base()

class Item(Base):
    __tablename__ = "items"
    id = Column(Integer, primary_key=True, index=True)
    content = Column(String, index=True)

app = FastAPI()

def get_db():
    db = SessionLocal()
    try:
        yield db
    finally:
        db.close()

@app.get("/search/")
def search_items(q: str, db: Session = Depends(get_db)):
    items = db.query(Item).filter(Item.content.ilike(f'%{q}%')).all()
    return JSONResponse(content={"items": [item.content for item in items]})
```

## 8. 最適化のポイント
- トライグラムインデックスの利用: `CREATE INDEX item_content_trgm ON items USING GIN (content gin_trgm_ops);`
- クエリの最適化: 複数列にインデックスを付ける、新しいインデックスを追加するなど

## 9. まとめ
FastAPIとPostgreSQL(pg_trgm拡張機能)を組み合わせることで、効率的かつ効果的に全文検索機能を実装することができます。この設定により、高速な検索体験をユーザーに提供でき、アプリケーションのパフォーマンス向上に寄与します。 [![image](https://firebasestorage.googleapis.com/v0/b/issue-pro-42602.appspot.com/o/topics%2F17fa658b-53c7-4ca0-a28b-e588ed1bd371?alt=media&token=2c00afff-85ff-4428-8d15-696ab676dcb0)](https://i-ssue.com/lp/check_salary)

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