# FastAPIとPostgreSQLでLIKE検索を最適化する方法

## 目次
1. はじめに
    - 1-1. 背景
    - 1-2. 本記事の目的
2. LIKE検索の基本
    - 2-1. PostgreSQLにおけるLIKE検索の動作
    - 2-2. LIKE検索の一般的な問題点
3. LIKE検索を最適化するためのアプローチ
    - 3-1. インデックス化
    - 3-2. Trigram索引の利用
    - 3-3. パーティショニングと水平分割
4. FastAPIでのLIKE検索実装
    - 4-1. FastAPIの簡単なセットアップ
    - 4-2. PostgreSQLとFastAPIの接続
    - 4-3. LIKE検索の実際の実装
5. まとめ

## 1. はじめに

### 1-1. 背景
Webアプリケーションにおいてユーザー体験を向上させるためには、データベースのパフォーマンスが重要です。特に、ユーザーが入力したキーワードに基づく部分一致検索（LIKE検索）は広く用いられていますが、大規模データセットの場合、パフォーマンスの低下を招くことがあります。

### 1-2. 本記事の目的
この記事では、FastAPIを用いて構築されたアプリケーションにおいて、PostgreSQLデータベースでのLIKE検索を効率的に実行する方法を探ります。具体的には、LIKE検索を高速化するためのエキスパートな手法を紹介し、最適化された検索を実現します。

## 2. LIKE検索の基本

### 2-1. PostgreSQLにおけるLIKE検索の動作
PostgreSQLのLIKE検索は、指定されたパターンに一致する行を返します。具体的には、`LIKE '%keyword%'`のようにパターンを使用してデータを照合します。この操作は、特にワイルドカード文字`%`を前後に使用する場合、フルテーブルスキャンを引き起こし、高負荷となり得ます。

### 2-2. LIKE検索の一般的な問題点
LIKE検索はデータが大きいほどスローダウンし、インデックスが利用されない場合が多いため、特に大規模なデータセットに対しては効率が悪いです。

## 3. LIKE検索を最適化するためのアプローチ

### 3-1. インデックス化
一つの有効な方法は、使用するカラムに普通のインデックスを設定することですが、標準的なインデックスはワイルドカードを含むLIKEクエリには効率的ではありません。

### 3-2. Trigram索引の利用
PostgreSQLには特有の全文検索エンジンが含まれており、その一部としてpg_trgm拡張が存在します。この拡張を利用することで、LIKEクエリをインデックスでカバーし、検索の高速化が可能です。

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

### 3-3. パーティショニングと水平分割
データベースをパーティショニングまたは水平分割することで、検索範囲を縮小し、性能を向上させます。

## 4. FastAPIでのLIKE検索実装

### 4-1. FastAPIの簡単なセットアップ
FastAPIを使用してAPIを構築します。まず、Python環境を整備し、FastAPIおよび必要なライブラリをインストールします。

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

### 4-2. PostgreSQLとFastAPIの接続
![img](/mosaic-code.jpg)

### 4-3. LIKE検索の実際の実装
PostgreSQLにTrigram索引を用いたテーブルを接続し、LIKEクエリを実行します。これにより、部分一致検索を最大限効率化できます。

## 5. まとめ
FastAPIとPostgreSQLを組み合わせたLIKE検索を最適化する方法を説明しました。Trigram索引を使用することで、LIKE検索のパフォーマンスを劇的に改善できます。また、データベースのパーティショニングも長期的にシステム全体の効率性を高める手法として有効です。このような設計の選択肢により、高性能で反応の良いWebアプリケーションが構築できます。 [cv:issue_marketplace_engineer]

# FastAPIとPostgreSQLでLIKE検索を最適化する方法

## 目次
1. はじめに
    - 1-1. 背景
    - 1-2. 本記事の目的
2. LIKE検索の基本
    - 2-1. PostgreSQLにおけるLIKE検索の動作
    - 2-2. LIKE検索の一般的な問題点
3. LIKE検索を最適化するためのアプローチ
    - 3-1. インデックス化
    - 3-2. Trigram索引の利用
    - 3-3. パーティショニングと水平分割
4. FastAPIでのLIKE検索実装
    - 4-1. FastAPIの簡単なセットアップ
    - 4-2. PostgreSQLとFastAPIの接続
    - 4-3. LIKE検索の実際の実装
5. まとめ

## 1. はじめに

### 1-1. 背景
Webアプリケーションにおいてユーザー体験を向上させるためには、データベースのパフォーマンスが重要です。特に、ユーザーが入力したキーワードに基づく部分一致検索（LIKE検索）は広く用いられていますが、大規模データセットの場合、パフォーマンスの低下を招くことがあります。

### 1-2. 本記事の目的
この記事では、FastAPIを用いて構築されたアプリケーションにおいて、PostgreSQLデータベースでのLIKE検索を効率的に実行する方法を探ります。具体的には、LIKE検索を高速化するためのエキスパートな手法を紹介し、最適化された検索を実現します。

## 2. LIKE検索の基本

### 2-1. PostgreSQLにおけるLIKE検索の動作
PostgreSQLのLIKE検索は、指定されたパターンに一致する行を返します。具体的には、`LIKE '%keyword%'`のようにパターンを使用してデータを照合します。この操作は、特にワイルドカード文字`%`を前後に使用する場合、フルテーブルスキャンを引き起こし、高負荷となり得ます。

### 2-2. LIKE検索の一般的な問題点
LIKE検索はデータが大きいほどスローダウンし、インデックスが利用されない場合が多いため、特に大規模なデータセットに対しては効率が悪いです。

## 3. LIKE検索を最適化するためのアプローチ

### 3-1. インデックス化
一つの有効な方法は、使用するカラムに普通のインデックスを設定することですが、標準的なインデックスはワイルドカードを含むLIKEクエリには効率的ではありません。

### 3-2. Trigram索引の利用
PostgreSQLには特有の全文検索エンジンが含まれており、その一部としてpg_trgm拡張が存在します。この拡張を利用することで、LIKEクエリをインデックスでカバーし、検索の高速化が可能です。

```sql
-- Trigram索引の作成
CREATE EXTENSION IF NOT EXISTS pg_trgm;
CREATE INDEX trgm_idx ON my_table USING gin (my_column gin_trgm_ops);
```

### 3-3. パーティショニングと水平分割
データベースをパーティショニングまたは水平分割することで、検索範囲を縮小し、性能を向上させます。

## 4. FastAPIでのLIKE検索実装

### 4-1. FastAPIの簡単なセットアップ
FastAPIを使用してAPIを構築します。まず、Python環境を整備し、FastAPIおよび必要なライブラリをインストールします。

```bash
pip install fastapi[all] psycopg2
```

### 4-2. PostgreSQLとFastAPIの接続
```python
from fastapi import FastAPI, HTTPException
import psycopg2
from psycopg2.extras import RealDictCursor

app = FastAPI()

# PostgreSQLに接続
def get_connection():
    conn = psycopg2.connect(
        dbname="your_db",
        user="your_user",
        password="your_password",
        host="localhost"
    )
    return conn

@app.get("/search/")
async def search(keyword: str):
    conn = get_connection()
    with conn.cursor(cursor_factory=RealDictCursor) as cursor:
        cursor.execute(
            "SELECT * FROM my_table WHERE my_column LIKE %s", (f"%{keyword}%",)
        )
        results = cursor.fetchall()
    
    return results
```

### 4-3. LIKE検索の実際の実装
PostgreSQLにTrigram索引を用いたテーブルを接続し、LIKEクエリを実行します。これにより、部分一致検索を最大限効率化できます。

## 5. まとめ
FastAPIとPostgreSQLを組み合わせたLIKE検索を最適化する方法を説明しました。Trigram索引を使用することで、LIKE検索のパフォーマンスを劇的に改善できます。また、データベースのパーティショニングも長期的にシステム全体の効率性を高める手法として有効です。このような設計の選択肢により、高性能で反応の良いWebアプリケーションが構築できます。 [![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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