こんにちは。検索エンジンチームの宮崎です。 皆さんご存じの通り、LIFULL HOME'Sのメイン機能は 物件の検索 です。 LIFULL HOME'Sでは、 検索機能の大部分 を全文検索エンジンSolrで賄っています。 以下のような機能を検索エンジンで実現しています。 こだわり条件検索（ガスコンロ3口、2階以上、など詳細な条件での検索） 駅・エリアでの絞り込み 地図検索 タグによる物件検索 検索結果の件数 並び順 建物や戸ごとのグルーピング これらの機能を実現している検索エンジンは、 アプリケーション実

CTO の 長沢 です。 早いもので2020年も終わりそうですね。新型コロナによってLIFULLは大きく働き方も変わり色々と変化のある一年でした。 せっかくの機会なので、2020年のLIFULLの技術関連についての出来事をまとめていきたいと思います。 LIFULL の基幹事業である LIFULL HOME'S、LIFULL全体の事業系のインフラ部門、情報システム部門、などについて書いていきます。 全社のQA部門についてはその部門のマネージャーが書いている記事をご覧ください。 www.lifull.blog

こんにちは。主に BUYMA の検索周りを担当しているエンジニアの伊藤です。 BUYMA ではSolrを利用した検索システムがいくつかあります。 BUYMA の検索というと検索ボリュームが一番大きな商品検索を想像されると思いますが、 今回はデータボリュームが一番大きい検索システムをターゲットとして、インフラ周りを含め全面的にシステムの刷新を行いました。 ここでは、 既存の検索システムがどういったものだったのか なぜシステム更改が必要だったのか(どういう課題があったのか) 更改後の検索システムはどういったも

こんにちは。 システム本部CTO室のakasakasです。 今回は、Datadog Log Management を使ってアプリケーション稼働モニタリングをしている話をしたいと思います。 一休のモニタリング周りの話 インフラのリソースモニタリング 外形監視 モニタリング観点で一休が抱えていた課題 Datadog Log Management Datadog Log Management からダッシュボード作成 Datadog Log Management からアラート作成 必要なメトリクスはカスタムメトリ

こんにちは。 一休.com の開発基盤を担当しています、akasakasです。 今回は、一休.comスマートフォンホテルページリニューアルをリリースし、パフォーマンスが改善した話を書きます。 概要編はこちらになります。 user-first.ikyu.co.jp JavaScriptパフォーマンス改善編はこちらになります。 user-first.ikyu.co.jp CSS・その他パフォーマンスチューニング編はこちらになります。 user-first.ikyu.co.jp この記事ではスマートフォンホテル

こんにちは、バックエンドエンジニアの塩崎です。 最近のTECH BLOGではMatzさんのインタビュー記事を書いたり、RubyKaigiの発表まとめを書いたりして、他人の褌で相撲を取っていました。 今回は心を入れ替えて（？）、自分自身が取り組んだ内容について書きます。 VASILYでは検索用のミドルウェアとしてApache Solr（以下、Solr）を使用しています。 全文検索や、ファセット機能などはMySQLだけでは不十分なために、Solrを併用しています。 Solrのサーバー構成例にはいくつかのパター

この記事は 一休.comアドベントカレンダー2017 の22日目です。 いよいよ今年も終わりですね。 みなさん クリスマス の、 忘年会 のご予約はすみましたか？ というわけでアドベントカレンダー2打席目、 一休.comレストラン 検索 & 集客担当のにがうりです。 一休の本社は赤坂見附の駅からほど近くにあり、お昼ごはんの選択肢が非常にバラエティに富んでいるのが嬉しいところです。 もちろん、その中には一休.comレストランにご加入いただいている店舗様もたくさんあります。 本エントリでは 筆者のお昼

この記事は 一休.comアドベントカレンダー2017 の6日目です。 一休.comレストラン 検索・集客担当のにがうりです。 一休.com、一休.comレストランともに、検索には主に Solr を利用しています。 (一部、RDBで検索しているところもあります) RDB(SQL)ベースでの検索と比べると色々とメリットがありますが、その中でもファセットナビゲーションに必要な機能が揃っているのは大きな魅力と言えるでしょう。 ファセット例 Solr5.xからは、旧来のファセットとは異なるJSON Facetという

こんにちは、バックエンドエンジニアの塩崎です。 今まではiQONの全文検索用のインデックスには形態素解析だけを用いていましたが、先日Ngramも併用することで検索を改善しました。 その結果、検索結果のヒット数が向上し、なおかつ検索ノイズの増加を軽微なものに抑えることができました。 この記事では、Ngramを併用することのメリット、およびそれをApache Solrで利用する方法について紹介します。 欲しい情報が見つからないとは そもそも、「検索したけど欲しい情報が見つからない状態」とはどのような状態でしょ

Solr 6でneologdが組み込まれたkuromojiを使う方法 こんにちは、VASILYバックエンドエンジニアの塩崎です。 VASILYでは商品情報の全文検索を行うためのバックエンドに、Apache Solr(以下、Solr)を利用しています。 先日、Solrのメジャーバージョンを最新の6にアップグレードしました。 それに伴ってSolrの形態素解析エンジンであるkuromojiに新語辞書であるmecab-ipadic-neologd(以下、neologd)を組み込みました。 この記事では、組み込むこ

こんにちは、VASILYバックエンドエンジニアの塩崎です。 今回はApache Solr(以下、Solr)で商品検索のサジェスターを作ったので、それを紹介します。 サジェスターを作るにあたり、どのようにスキーマやサーチコンポーネントを定義すれば良いのかを説明します。 なお、この記事はsolr 4.10.4を対象にした記事です。 それ以外のバージョンでは設定項目が変わってくる場合があります。 サジェスターとは サジェスターとは、ユーザーが検索用のフォームに単語を入力している途中に、その入力途中の単語を補完す

お久しぶりです。アプリケーションエンジニアの木村です。 BUYMA では、この記事を書いている時点で世界中から出品された約155万件の商品が検索可能となっていて、商品検索機能は世界中から自分の欲しい物を探すことを実現する、まさに「世界を買える」を実現するための重要な機能の１つとなっています。今日はそんな BUYMA の検索機能の裏側を支える基盤部分についてご紹介いたします。 BUYMA では検索機能実現のためにはSolrを導入していて、さらにSolrCloudを構成しています。 SolrCloudとは S

古川です。 search component plugin 後編です。 search component plugin 前編 で作成した MyQueryComponent.java にスコア計算をするための処理を追加していきます。 Collector の作成 以前の記事 で紹介しましたが、luceneのcollectorクラスを使うと、ソートのためのスコア計算を柔軟に定義することができます。 そこで、フィールドx、フィールドy の値を使って、 score = a*x*x + b*x*y + c*y*y +

古川です。 前回 から少し時間がたってしまいましたが、独自ソートを実現の続きで、search component plugin を使って実現する方法を、二回に分けて紹介します。solr が持っている検索の機能をすべて満たした実装は難しいので、 他のコンポーネントとの組み合わせ グルーピング処理 分散検索 はあきらめて、とにかく検索にヒットしたドキュメントを望みの順番で返すことができるsearch component を作成することを目的とします。 今回はまず、solr の search component

ネクストでレコメンドエンジン開発をしてる古川です。 前回 は、solr で独自基準ソートを実現する方法として、「1.既存のfunction query を組み合わせで実現する方法」を紹介しましたので、今回は、「2. 独自のfunction query 作成して実現する方法」を紹介したいと思います。 solr のソースコード確認 まずは、solrのfunction queryがどのように実装されているか、recip関数を対象に見てみます。 soｌr のソースコードを取得して、適当なディレクトリに展開します。