PostgreSQL ile arama motoru yapmak

• PostgreSQL, kendi arama motorunuzu oluşturmak için bileşenler sunar
• Başlıca bileşenler tsvector ve tsquery veri türleri, eşleşme operatörü @@, eşleşme sonuçlarını sıralama fonksiyonları ve GIN indeks türüdür
• tsvector, normalize edilmiş sözcük dağarcığını ve özgün metindeki konumlarını saklar
• tsquery, normalize edilmiş sorguyu temsil eder ve mantıksal operatörler kullanarak birden fazla terimi birleştirebilir
• GIN indeks türü, tsvector üzerinde verimli sorgulama için kullanılır
• ts_rank ve ts_rank_cd, terim sıklığını ve yakınlığı dikkate alan sıralama fonksiyonlarıdır
• İlgililik ayarıyla arama sonuçları belirli ölçütlere göre özelleştirilebilir
• Sayı, tarih ve tam değer artırıcıları sıralama puanına eklenebilir
• Sütun ağırlıkları atanarak arama sonuçlarında belirli terimler önceliklendirilebilir
• Başlık sütununda setweight kullanmak, "jedi" kelimesini içeren film başlıklarının sıralamasını yükseltir
• PostgreSQL doğrudan bulanık aramayı veya yazım hatası toleransını desteklemez, ancak benzerlik ya da Levenshtein mesafesi kullanılarak uygulanabilir
• Kullanıcıların arama kapsamını daraltmasına yardımcı olan fasetli arama, kategori tanımları veya algoritmalar kullanılarak PostgreSQL'de uygulanabilir
• Makale, Elasticsearch ile ayrıntılı karşılaştırmanın 2. bölümde yapılacağını belirterek sona eriyor

[GN⁺]

Hacker News görüşleri

• PostgreSQL ile Elasticsearch'ü karşılaştıran ikinci bölümü merakla bekliyorum.
• CRUD ve arama için PostgreSQL ile Elasticsearch'ü senkronize etme çabasını hafife aldım.
• Arama motorlarının hızlı arama hızına ihtiyacı vardır. Bu yalnızca teoride önemli olan bir şey değildir.
• Temel CS algoritmaları ve donanım kullanımıyla temel bir veritabanı ve arama motoru kolayca oluşturulabilir.
• Aramanın öznel niteliği en büyük zorluktur.
• Postgres, ilgili içeriği bulmak için embedding'ler aracılığıyla pgvector ile birleştirilebilir.
• Postgres içi arama CPU yükü açısından ağırdır ve işlem güncellemelerine öncelik verilmelidir.
• ES ve Solr kümeleri, yeniden indeksleme sırasında yüksek CPU kullanımıyla çalışır.
• Arama, özyinelemeli join'ler ve vektörler için PG uzantıları yan projeler için eğlenceli ve basittir.
• SQLite da gelişmiş indeksleme ve kök bulma özellikleri sunar.
• İş mantığını veritabanına soyutluyor, ancak bunun trade-off'larından bahsedilmemiş.
• Belirli yer imlerine eklenmiş siteler için özel bir arama motoru çalıştırmayı düşünüyorum.
• Postgres/Elasticsearch ile ticari bir çözüm arasında seçim yapmanın gerekip gerekmediğini merak ediyorum.
• "Gelişmiş" kelimesi olumlu bir gösterge olarak kabul edilir.