# FastAPIとPostgreSQLを使用した高速なLIKE検索のためのn-gram実装方法

## 目次
1. イントロダクション
2. n-gramとは
3. 環境設定
   - 3-1. 必要なツールとライブラリのインストール
   - 3-2. PostgreSQLの設定
4. n-gramによる検索の仕組み
5. FastAPIでの実装方法
   - 5-1. プロジェクトのセットアップ
   - 5-2. データベースモデルの作成
   - 5-3. n-gramを書くPostgreSQLでの設定
   - 5-4. n-gram検索APIの実装
6. 高速化のための最適化ポイント
7. まとめ

## 1. イントロダクション

テキスト検索は多くのアプリケーションにおいて重要な機能です。特にLIKE検索は柔軟性が高い一方で、性能の面で課題になりがちです。n-gramを用いることで、そのパフォーマンスを改善できます。この記事では、FastAPIとPostgreSQLを使用して、n-gramによるテキスト検索の具体的な実装方法を解説します。

## 2. n-gramとは

n-gramとは、テキストをn文字単位で分割する手法です。たとえば、"hello"という単語を3-gramに分割すると、["hel", "ell", "llo"]のように変換されます。これにより、部分一致検索や類似検索の精度を高めることができます。

## 3. 環境設定

### 3-1. 必要なツールとライブラリのインストール

まず、FastAPIとPostgreSQLを使用するために必要なツールをインストールします。

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

### 3-2. PostgreSQLの設定

PostgreSQLにn-gram検索機能を追加するためには、pg_trgm拡張機能が必要です。この機能は、類似度検索を実現するために利用されます。

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

## 4. n-gramによる検索の仕組み

n-gramによる検索は、テキストをn文字の単位で分割し、それらの部分を比較することで検索の範囲を広げながらも高い精度を保つことができます。PostgreSQLのpg_trgmを利用することで、LIKE検索のパフォーマンスを向上できます。

## 5. FastAPIでの実装方法

### 5-1. プロジェクトのセットアップ

FastAPIプロジェクトを初期化し、必要なディレクトリとファイルを作成します。

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

### 5-2. データベースモデルの作成

SQLAlchemyを使ってデータベースモデルを定義します。ここでは例として、`Document`というテーブルを作成します。

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

### 5-3. n-gramを書くPostgreSQLでの設定

テーブルのテキストカラムに対してn-gramインデックスを作成します。

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

### 5-4. n-gram検索APIの実装

FastAPIを使ってn-gram検索用のエンドポイントを実装します。

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

## 6. 高速化のための最適化ポイント

- **インデックスの活用**: `pg_trgm`により、トライグラムインデックスは計算時間を短縮します。
- **適切なデータベース設計**: 検索対象のデータが増えるとインデックスの影響は大きくなります。
- **ハードウェアの選定**: 高性能なディスクやメモリの利用もパフォーマンスに寄与します。

## 7. まとめ

n-gramを使った検索は、テキストの部分一致検索において大幅な性能向上をもたらします。FastAPIとPostgreSQLを組み合わせることで、効率的なアプリケーションを構築できます。設定は少々複雑ですが、適切に設定することで、高速な検索エンジンを実現できます。

このアプローチは、検索精度を重視しつつ、最近多くのデータを扱う現代のアプリケーションでも非常に有用です。是非とも、この方法を活用して、より良い検索体験を提供してください。 [cv:issue_marketplace_engineer]

# FastAPIとPostgreSQLを使用した高速なLIKE検索のためのn-gram実装方法

## 目次
1. イントロダクション
2. n-gramとは
3. 環境設定
   - 3-1. 必要なツールとライブラリのインストール
   - 3-2. PostgreSQLの設定
4. n-gramによる検索の仕組み
5. FastAPIでの実装方法
   - 5-1. プロジェクトのセットアップ
   - 5-2. データベースモデルの作成
   - 5-3. n-gramを書くPostgreSQLでの設定
   - 5-4. n-gram検索APIの実装
6. 高速化のための最適化ポイント
7. まとめ

## 1. イントロダクション

テキスト検索は多くのアプリケーションにおいて重要な機能です。特にLIKE検索は柔軟性が高い一方で、性能の面で課題になりがちです。n-gramを用いることで、そのパフォーマンスを改善できます。この記事では、FastAPIとPostgreSQLを使用して、n-gramによるテキスト検索の具体的な実装方法を解説します。

## 2. n-gramとは

n-gramとは、テキストをn文字単位で分割する手法です。たとえば、"hello"という単語を3-gramに分割すると、["hel", "ell", "llo"]のように変換されます。これにより、部分一致検索や類似検索の精度を高めることができます。

## 3. 環境設定

### 3-1. 必要なツールとライブラリのインストール

まず、FastAPIとPostgreSQLを使用するために必要なツールをインストールします。

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

### 3-2. PostgreSQLの設定

PostgreSQLにn-gram検索機能を追加するためには、pg_trgm拡張機能が必要です。この機能は、類似度検索を実現するために利用されます。

```sql
CREATE EXTENSION pg_trgm;
```

## 4. n-gramによる検索の仕組み

n-gramによる検索は、テキストをn文字の単位で分割し、それらの部分を比較することで検索の範囲を広げながらも高い精度を保つことができます。PostgreSQLのpg_trgmを利用することで、LIKE検索のパフォーマンスを向上できます。

## 5. FastAPIでの実装方法

### 5-1. プロジェクトのセットアップ

FastAPIプロジェクトを初期化し、必要なディレクトリとファイルを作成します。

```bash
mkdir fastapi_ngram_search
cd fastapi_ngram_search
touch main.py
```

### 5-2. データベースモデルの作成

SQLAlchemyを使ってデータベースモデルを定義します。ここでは例として、`Document`というテーブルを作成します。

```python
from sqlalchemy import Column, Integer, String, create_engine
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
from sqlalchemy.orm import sessionmaker

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

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

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

Base.metadata.create_all(bind=engine)
```

### 5-3. n-gramを書くPostgreSQLでの設定

テーブルのテキストカラムに対してn-gramインデックスを作成します。

```sql
CREATE INDEX trgm_idx ON documents USING gin (content gin_trgm_ops);
```

### 5-4. n-gram検索APIの実装

FastAPIを使ってn-gram検索用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 . import models

app = FastAPI()

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

@app.get("/search/")
def search_documents(query: str, db: Session = Depends(get_db)):
    result = db.query(models.Document).filter(models.Document.content.ilike(f'%{query}%')).all()
    return result
```

## 6. 高速化のための最適化ポイント

- **インデックスの活用**: `pg_trgm`により、トライグラムインデックスは計算時間を短縮します。
- **適切なデータベース設計**: 検索対象のデータが増えるとインデックスの影響は大きくなります。
- **ハードウェアの選定**: 高性能なディスクやメモリの利用もパフォーマンスに寄与します。

## 7. まとめ

n-gramを使った検索は、テキストの部分一致検索において大幅な性能向上をもたらします。FastAPIとPostgreSQLを組み合わせることで、効率的なアプリケーションを構築できます。設定は少々複雑ですが、適切に設定することで、高速な検索エンジンを実現できます。

このアプローチは、検索精度を重視しつつ、最近多くのデータを扱う現代のアプリケーションでも非常に有用です。是非とも、この方法を活用して、より良い検索体験を提供してください。 

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