PostgreSQL 17 + PGroonga + MeCabによる高精度な日本語全文検索環境をDockerで構築します。
- ✅ 高精度な日本語検索: MeCab形態素解析による名詞・動詞・形容詞の正確な認識
- ✅ 大規模データ対応: 1000万件のデータで実証済み
- ✅ 高速ページネーション: シーク法による一定の応答時間（30〜50ms）
- ✅ 多言語対応: 日本語・英語・中国語など複数言語の検索をサポート
- ✅ 完全再現可能: Docker Composeで環境構築が完結
# リポジトリをクローン
git clone https://github.com/okamyuji/pgroonga.git
cd pgroonga
# コンテナを起動（初回は10-15分かかります）
docker compose up -d
# PostgreSQLに接続
docker exec -it pgroonga-postgres psql -U postgres
# 検索例
SELECT title FROM blog_posts WHERE title &@~ '開発' LIMIT 10;pgroonga/
├── Dockerfile # マルチステージビルド（Alpine base）
├── compose.yaml # Docker Compose設定
├── alpine/
│ └── build.sh # MeCab, Groonga, PGroongaのビルドスクリプト
├── init/
│ ├── 01-pgroonga-setup.sql # 初期テーブル作成
│ └── 02-sample-data.sql # 1000万件のサンプルデータ生成
├── search_api.py # FastAPI実装例
└── search_api.js # Express実装例- PostgreSQL: 17
- PGroonga: 4.0.4
- Groonga: 15.1.7
- MeCab: 0.996.12 (IPA辞書)
初期セットアップで自動的に以下のデータが投入されます:
- blog_posts: 10,000,000件（1000万件）
- 検索インデックス: PGroonga + MeCab
- ページネーション用インデックス: B-tree複合インデックス
pip install fastapi uvicorn asyncpg pydantic
uvicorn search_api:app --reloadエンドポイント:
GET /search- 基本検索GET /search/paginated- シーク法ページネーションGET /search/by-tags- タグ検索GET /suggest- オートコンプリート
npm install express pg
node search_api.js同様のエンドポイントを提供します。
- 1000万件データでの実測値:
| ページ | OFFSET法 | シーク法 | 改善率 |
|---|---|---|---|
| 1ページ目 | 42ms | 42ms | - |
| 11ページ目 | 42ms | 39ms | 7% |
| 101ページ目 | 2.2秒 | 47ms | 98% |
| 1001ページ目 | 2.4秒 | 47ms | 98% |
- 推奨: OFFSET 1000以上ではシーク法必須
SELECT title FROM blog_posts
WHERE title &@~ '開発'
ORDER BY published_at DESC
LIMIT 10;-- 1ページ目
SELECT title, published_at, id
FROM blog_posts
WHERE title &@~ '開発'
ORDER BY published_at DESC, id DESC
LIMIT 10;
-- 2ページ目以降
SELECT title, published_at, id
FROM blog_posts
WHERE title &@~ '開発'
AND (published_at, id) < ('2025-10-12 13:27:05', 9999026)
ORDER BY published_at DESC, id DESC
LIMIT 10;SELECT title, tags, view_count
FROM blog_posts
WHERE 'PostgreSQL' = ANY(tags)
AND (title &@~ 'パフォーマンス' OR content &@~ 'パフォーマンス')
ORDER BY view_count DESC;-- 日本語検索
SELECT title, content
FROM blog_posts
WHERE lang = 'ja' AND content &@~ '全文検索';
-- 英語検索
SELECT title, content
FROM blog_posts
WHERE lang = 'en' AND content &@~ 'search';VACUUM ANALYZE blog_posts;SELECT
relname AS tablename,
indexrelname,
pg_size_pretty(pg_relation_size(indexrelid)) AS index_size
FROM pg_stat_user_indexes
WHERE schemaname = 'public'
ORDER BY pg_relation_size(indexrelid) DESC;# 論理バックアップ
docker exec pgroonga-postgres pg_dump -U postgres -Fc postgres > backup.dump
# リストア
docker exec -i pgroonga-postgres pg_restore -U postgres -d postgres < backup.dumpANALYZE blog_posts;docker exec pgroonga-postgres mecab --version
docker exec pgroonga-postgres sh -c "echo '日本語の形態素解析' | mecab"docker logs pgroonga-postgres- ✅ Supabase (カスタム拡張対応)
- ✅ Render (Dockerデプロイ)
- ✅ Fly.io (カスタムコンテナ)
- ✅ Railway (Dockerサポート)
- ❌ AWS RDS (非対応)
- ❌ GCP Cloud SQL (非対応)
- ❌ Azure Database (非対応)
マネージドPostgreSQLではPGroongaが使えません。コンテナベースのデプロイが必須です。
このプロジェクトで使用しているソフトウェアのライセンス
- PostgreSQL: PostgreSQL License
- PGroonga: Apache License 2.0
- Groonga: LGPL 2.1
- MeCab: BSD-3-Clause
Issues and Pull Requestsを歓迎します。