PolarSearch は、OpenSearch を基盤とする PolarDB の分散型検索・分析エンジンです。Elasticsearch および OpenSearch エコシステムと互換性を持ち、API や SDK を通じてミリ秒レベルのフルテキスト検索、ベクトル検索、マルチモーダルデータ分析を実現します。内蔵の AutoETL 機能により、手動でのデータパイプライン構築が不要で、PolarDB のデータがリアルタイムで自動的に集約・同期されます。
PolarSearch を使用すると、以下の操作が可能です。
フルテキスト取得 | ベクトル取得 |
技術アーキテクチャ
PolarSearch は、クラウドネイティブなコンピューティングとストレージの分離アーキテクチャを採用し、PolarStore の共有型分散ストレージ上で動作します。独自の検索エンジンと Elasticsearch DSL 互換の分散コンピューティングフレームワークを統合し、ペタバイト規模のマルチモーダルデータをリアルタイムで保存・分析・取得します。
メリット
効率向上: または PostgreSQL から検索エンジンへのデータ同期パイプラインが不要となり、取得
ワークロードの遅延が数分からミリ秒単位に短縮され、開発工数が 50 % 削減されます。コスト最適化: 従来の「データベース+ファイルストレージ+コンピュートエンジン」アーキテクチャを、PFS のマルチレイヤー共有分散ストレージに置き換えることで、総所有コスト (TCO) を 40 % 削減します。
ビジネス革新: 非構造化データの保存・マイニングおよびベクトル取得を通じて、AI インフラストラクチャ(インテリジェントレコメンデーション、RAG ナレッジベース、エージェントメモリベース)を強化します。
ユースケース
E コマースプラットフォームおよび SaaS
製品タイトルや製品ページに対するあいまい検索、セマンティックマッチング、パーソナライズドレコメンデーション。
ユーザージェネレーテッドコンテンツ (UGC) におけるキーワードのリアルタイム分析および感情マイニング。
RAG ナレッジベースおよびドキュメント管理
PDF、Word などのドキュメント形式全体でのフルテキストインデックス作成および取得。
ビジュアル検索のための画像特徴量のベクトルベース保存。
エージェントメモリおよびデータ管理
会話コンテキスト、セッション状態、一時変数の短期記憶。
ユーザーのプリファレンス、過去のクエリ内容、LLM パラメーターの長期記憶。
ログ分析およびサービス監視
ペタバイト規模のログデータに対するリアルタイム取得、統計的集約、異常アラート。
多次元ログフィールドにわたる関連分析および可視化レポート。
IoT およびリアルタイムデータストリーム
IoT デバイスからの時系列データの高スループット取り込みおよび高速取得。
センサーデータの動的集約および複数条件フィルタリング。
主要機能
高可用性およびスケーラビリティ
単一ノード障害時に自動負荷分散およびシームレスフェイルオーバーを実現し、サービス可用性 99.99 % を達成します。
ストレージおよびコンピューティングのオンラインスケーリングにより、数億件のレコードを処理できます。
インテリジェント検索エンジン
オプティマイザーが InnoDB プライマリテーブルデータに対するフルテキストインデックスクエリを識別し、検索ノードにルーティングします。
テキスト分割、セマンティックベクトル化、数値範囲を組み合わせたハイブリッドインデックスにより、クエリ性能が 10 倍以上向上します。
類義語展開、ピンイン補正、およびインテント認識を備えた内蔵の中国語 NLP モデル。
カスタム辞書のアップロードおよび更新をサポートする複数の形態素解析プラグイン。
マルチモーダルデータ融合
スカラーのフォワードインデックス、フルテキストの転置インデックス、ベクトルインデックスを統合的に保存・取得します。
画像やドキュメントなどの非構造化データに対する保存、取得、コンテンツ解析機能を拡張します。
リアルタイム取得および分析
書き込まれたデータは数百ミリ秒以内に検索可能になります。複雑なフィルタリング、バケット統計、Top K ソートをサポートします。
時系列データのローリングウィンドウ計算およびジオフェンス検出のための内蔵関数。
自動データ集約およびリアルタイム同期 (AutoETL)
単一または複数の PolarDB ソースからデータを集約し、リアルタイムで PolarSearch に同期します。