Eine Suchmaschine mit PostgreSQL bauen

• PostgreSQL bietet Bausteine, um eine eigene Suchmaschine zu erstellen
• Zu den wichtigsten Komponenten gehören die Datentypen tsvector und tsquery, der Match-Operator @@, Funktionen zur Bewertung von Trefferergebnissen sowie der Indextyp GIN
• tsvector speichert normalisierte Begriffe und ihre Positionen im Originaltext
• tsquery stellt eine normalisierte Abfrage dar und kann mehrere Begriffe mit logischen Operatoren kombinieren
• Der Indextyp GIN wird für effiziente Abfragen von tsvector verwendet
• ts_rank und ts_rank_cd sind Ranking-Funktionen, die Termhäufigkeit und Nähe berücksichtigen
• Durch Relevanzanpassung lassen sich Suchergebnisse nach bestimmten Kriterien anpassen
• Dem Ranking-Score können Booster für Zahlen, Datumswerte und exakte Werte hinzugefügt werden
• Durch das Zuweisen von Spaltengewichten können bestimmte Begriffe in den Suchergebnissen priorisiert werden
• Die Verwendung von setweight für die Titels palte verbessert das Ranking von Filmtiteln, die das Wort "jedi" enthalten
• PostgreSQL unterstützt unscharfe Suche oder Tippfehler-Toleranz nicht direkt, kann dies aber mithilfe von Ähnlichkeit oder Levenshtein-Distanz umsetzen
• Facettensuche, die Nutzern hilft, den Suchbereich einzugrenzen, kann in PostgreSQL mit Kategoriedefinitionen oder Algorithmen implementiert werden
• Der Artikel schließt mit dem Hinweis, dass in Teil 2 ein detaillierter Vergleich mit Elasticsearch folgt

[GN⁺]

Hacker-News-Kommentare

• Ich bin gespannt auf Teil 2 mit dem Vergleich von PostgreSQL und Elasticsearch.
• Ich habe den Aufwand unterschätzt, PostgreSQL und Elasticsearch für CRUD und Suche zu synchronisieren.
• Suchmaschinen brauchen schnelle Suchgeschwindigkeiten. Das ist nicht nur in der Theorie wichtig.
• Mit grundlegenden CS-Algorithmen und dem Einsatz von Hardware lassen sich einfache Datenbanken und Suchmaschinen leicht erstellen.
• Die subjektive Natur der Suche ist die größte Herausforderung.
• Postgres kann mit pgvector kombiniert werden, um über Embeddings relevante Inhalte zu finden.
• Die interne Suche in Postgres ist CPU-lastig, und transaktionale Updates sollten Priorität haben.
• ES- und Solr-Cluster laufen beim Reindexieren mit hoher CPU-Auslastung.
• PG-Erweiterungen für Suche, rekursive Joins und Vektoren sind für Side-Projekte unterhaltsam und einfach.
• Auch SQLite bietet fortgeschrittene Indexierungs- und Stemming-Funktionen.
• Die Business-Logik wird in die Datenbank abstrahiert, aber die Trade-offs wurden nicht erwähnt.
• Ich überlege, eine benutzerdefinierte Suchmaschine für bestimmte als Lesezeichen gespeicherte Websites zu betreiben.
• Ich bin neugierig, ob man Postgres/Elasticsearch oder eine kommerzielle Lösung wählen sollte.
• Das Wort „fortgeschritten“ wird als positives Signal betrachtet.