142,85
Рейтинг
Тензор
Разработчик системы СБИС

SQL HowTo: префиксный FTS-поиск с релевантностью по дате

Блог компании ТензорPostgreSQLSQLАлгоритмыERP-системы
В нашем СБИС, как и в любой другой системе работы с документами, по мере накопления данных у пользователей возникает желание их "поискать".

Но, поскольку люди — не компьютеры, то и ищут они примерно как "что-то там такое было от Иванова или от Ивановского… нет, не то, раньше, еще раньше… вот оно!"

То есть технически верное решение — это префиксный полнотекстовый поиск с ранжированием результатов по дате.

Но разработчику это грозит жуткими проблемами — ведь для FTS-поиска в PostgreSQL используются «пространственные» типы индексов GIN и GiST, которые не предусматривают «подсовывания» дополнительных данных, кроме текстового вектора.

Остается только грустно вычитывать все записи по совпадению префикса (тысячи их!) и сортировать или, наоборот, идти по индексу даты и фильтровать все встречающиеся записи на совпадение префикса, пока не найдем подходящие (как скоро найдется «абракадабра»?..).

И то, и другое не особо приятно для производительности запроса. Или что-то все же можно придумать для быстрого поиска?

Сначала сгенерируем наши «тексты-на-дату»:

CREATE TABLE corpus AS
SELECT
  id
, dt
, str
FROM
  (
    SELECT
      id::integer
    , now()::date - (random() * 1e3)::integer dt -- дата где-то за последние 3 года
    , (random() * 1e2 + 1)::integer len -- длина "текста" до 100
    FROM
      generate_series(1, 1e6) id -- 1M записей
  ) X
, LATERAL(
    SELECT
      string_agg(
        CASE
          WHEN random() < 1e-1 THEN ' ' -- 10% на пробел
          ELSE chr((random() * 25 + ascii('a'))::integer)
        END
      , '') str
    FROM
      generate_series(1, len)
  ) Y;

Наивный подход #1: gist + btree


Попробуем накатить индекс и для FTS, и для сортировки по дате — вдруг да помогут:

CREATE INDEX ON corpus(dt);
CREATE INDEX ON corpus USING gist(to_tsvector('simple', str));

Будем искать все документы, содержащие слова, начинающиеся на 'abc...'. И, для начала, проверим, что таких документов достаточно немного, и FTS-индекс используется нормально:

SELECT
  *
FROM
  corpus
WHERE
  to_tsvector('simple', str) @@ to_tsquery('simple', 'abc:*');



Ну… он, конечно, используется, но занимает это больше 8 секунд, что явно не то, что мы хотели бы потратить на поиск 126 записей.

Может, если добавить сортировку по дате и искать только последние 10 записей — станет лучше?

SELECT
  *
FROM
  corpus
WHERE
  to_tsvector('simple', str) @@ to_tsquery('simple', 'abc:*')
ORDER BY
  dt DESC
LIMIT 10;



Но нет, просто сверху добавилась сортировка.

Наивный подход #2: btree_gist


Но ведь есть же отличное расширение btree_gist, которое позволяет «подсунуть» скалярное значение в GiST-индекс, что должно нам дать возможность сразу использовать индексную сортировку с помощью оператора расстояния <->, который можно использовать для kNN-поисков:

CREATE EXTENSION btree_gist;
CREATE INDEX ON corpus USING gist(to_tsvector('simple', str), dt);

SELECT
  *
FROM
  corpus
WHERE
  to_tsvector('simple', str) @@ to_tsquery('simple', 'abc:*')
ORDER BY
  dt <-> '2100-01-01'::date DESC -- сортировка по "расстоянию" от даты далеко в будущем
LIMIT 10;



Увы, это не помогает примерно никак.

Геометрия в помощь!


Но отчаиваться рано! Посмотрим на список встроенных классов операторов GiST — оператор расстояния <-> доступен только для «геометрических» circle_ops, point_ops, poly_ops, а с версии PostgreSQL 13 — и для box_ops.

Так давайте попробуем перевести нашу задачу «в плоскость» — нашим использующимся для поиска парам (слово, дата) присвоим координаты некоторых точек, чтобы «префиксные» слова и недалеко отстоящие даты находились как можно ближе:



Разбиваем текст на слова


Конечно, наш поиск будет не вполне полнотекстовым, в том смысле, что нельзя задавать условие для нескольких слов одновременно. Но уж префиксным-то точно будет!

Сформируем вспомогательную таблицу-словарь:

CREATE TABLE corpus_kw AS
SELECT
  id
, dt
, kw
FROM
  corpus
, LATERAL (
    SELECT
      kw
    FROM
      regexp_split_to_table(lower(str), E'[^\\-a-zа-я0-9]+', 'i') kw
    WHERE
      length(kw) > 1
  ) T;

В нашем примере на 1M «текстов» пришлось 4.8M «слов».

Укладываем слова


Чтобы перевести слово в его «координату», представим что это число, записанное в системе счисления с основанием 2^16 (ведь UNICODE-символы мы тоже хотим поддержать). Только записывать мы его будем начиная с фиксированной 47-й позиции:



Можно было бы начинать и с 63-й позиции, это даст нам значения чуть меньше 1E+308, предельных для double precision, но тогда возникнет переполнение при построении индекса.

Получается, что на координатной оси все слова окажутся упорядочены:



ALTER TABLE corpus_kw ADD COLUMN p point;

UPDATE
  corpus_kw
SET
  p = point(
    (
      SELECT
        sum((2 ^ 16) ^ (48 - i) * ascii(substr(kw, i, 1)))
      FROM
        generate_series(1, length(kw)) i
    )
  , extract('epoch' from dt)
  );

CREATE INDEX ON corpus_kw USING gist(p);

Формируем поисковый запрос


WITH src AS (
  SELECT
    point(
      ( -- копипасту можно вынести в функцию
        SELECT
          sum((2 ^ 16) ^ (48 - i) * ascii(substr(kw, i, 1)))
        FROM
          generate_series(1, length(kw)) i
      )
    , extract('epoch' from dt)
    ) ps
  FROM
    (VALUES('abc', '2100-01-01'::date)) T(kw, dt) -- поисковый запрос
)
SELECT
  *
, src.ps <-> kw.p d
FROM
  corpus_kw kw
, src
ORDER BY
  d
LIMIT 10;



Теперь у нас на руках id искомых документов, уже отсортированных в нужном порядке — и заняло это меньше 2ms, в 4000 раз быстрее!

Небольшая ложка дегтя


Оператор <-> ничего не знает про наше упорядочение по двум осям, поэтому искомые наши данные находятся лишь в одной из правых четвертей, в зависимости от необходимой сортировки по дате:



Ну и выбрать мы все-таки хотели сами тексты-документы, а не их ключевые слова, поэтому нам понадобится давно забытый индекс:

CREATE UNIQUE INDEX ON corpus(id);

Доработаем запрос:

WITH src AS (
  SELECT
    point(
      (
        SELECT
          sum((2 ^ 16) ^ (48 - i) * ascii(substr(kw, i, 1)))
        FROM
          generate_series(1, length(kw)) i
      )
    , extract('epoch' from dt)
    ) ps
  FROM
    (VALUES('abc', '2100-01-01'::date)) T(kw, dt) -- поисковый запрос
)
, dc AS (
  SELECT
    (
      SELECT
        dc
      FROM
        corpus dc
      WHERE
        id = kw.id
    )
  FROM
    corpus_kw kw
  , src
  WHERE
    p[0] >= ps[0] AND -- kw >= ...
    p[1] <= ps[1]     -- dt DESC
  ORDER BY
    src.ps <-> kw.p
  LIMIT 10
)
SELECT
  (dc).*
FROM
  dc;



Нам немного добавили возникшие InitPlan с вычислением константных x/y, но все равно мы уложились в те же 2 мс!

Ложка дегтя #2


Ничто не дается бесплатно:

SELECT relname, pg_size_pretty(pg_total_relation_size(oid)) FROM pg_class WHERE relname LIKE 'corpus%';

corpus                 | 242 MB -- исходный набор текстов
corpus_id_idx          |  21 MB -- это его PK
corpus_to_tsvector_idx |  51 MB -- "традиционный" FTS-индекс

corpus_kw              | 705 MB -- ключевые слова с датами
corpus_kw_p_idx        | 403 MB -- GiST-индекс по геометрическим "проекциям"

242 MB «текстов» превратились в 1.1GB «поискового индекса».

Но ведь в corpus_kw лежат дата и само слово, которые мы в самом-то поиске уже никак не использовали — так давайте их удалим:

ALTER TABLE corpus_kw
  DROP COLUMN kw
, DROP COLUMN dt;

VACUUM FULL corpus_kw;

corpus_kw | 641 MB -- только id и point

Мелочь — а приятно. Помогло не слишком сильно, но все-таки 10% объема удалось отыграть.
Теги:postgresqlsqlsql tips and tricksgistfulltext searchftsordered ftsknn-searchсбис
Хабы: Блог компании Тензор PostgreSQL SQL Алгоритмы ERP-системы
+8
1,6k 28
Комментарии 12

Похожие публикации

Лучшие публикации за сутки

Информация

Дата основания
Местоположение
Россия
Сайт
sbis.ru
Численность
1 001–5 000 человек
Дата регистрации

Блог на Хабре