Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
アルとAlgoliaと私 / alu_algolia
Search
Hikaru Tooyama
May 14, 2019
Business
8
2.5k
アルとAlgoliaと私 / alu_algolia
2019-05-14 Algolia Community Party in Tokyo
Hikaru Tooyama
May 14, 2019
Tweet
Share
More Decks by Hikaru Tooyama
See All by Hikaru Tooyama
Firestore東京リージョン利用に伴う Firebaseプロジェクト移行手順 / alu-firestore #アル
vexus2
8
2.6k
Firestoreを本番運用して得た知見と事件簿 / manga-village
vexus2
6
2.5k
エンジニア向けサービスを提供するチームでの開発環境改善
vexus2
1
1.3k
Other Decks in Business
See All in Business
YassLab (株) サービス紹介 / Introduction of YassLab
yasslab
PRO
3
41k
【新卒採用資料】Natee Company Deck _202601
nateehr
0
2.3k
CC採用候補者向けピッチ資料
crosscommunication
2
57k
キャリアコンサルティングの継続利用がキャリア自律に及ぼす効果の検証
techtekt
PRO
0
110
AI × アジャイルで、エンタープライズを動かす:文化に寄り添い、ビジネス価値を拡大する実践知 / AI × Agile: Driving Enterprise Transformation
yosuke_matsuura
PRO
0
1.3k
インキュデータ会社紹介資料
okitsu
3
49k
【SBO勉強会】感謝されるAI活用&ツール導入法
sakiyogoro
0
140
イグニション・ポイント株式会社/採用エントランスBook_2026
ignitionpointhr
2
170k
Startup Research : Challenges and solutions for female startup founders in Japan
mpower_partners
PRO
0
260
Growth Book
kuradashi
0
2.1k
採用サイト 中途ページ添付資料
naomichinishihama
0
190
採用ピッチ資料|SBペイメントサービス株式会社
sbps
0
37k
Featured
See All Featured
Applied NLP in the Age of Generative AI
inesmontani
PRO
4
2k
Making the Leap to Tech Lead
cromwellryan
135
9.7k
Breaking role norms: Why Content Design is so much more than writing copy - Taylor Woolridge
uxyall
0
150
JAMstack: Web Apps at Ludicrous Speed - All Things Open 2022
reverentgeek
1
320
Building an army of robots
kneath
306
46k
How STYLIGHT went responsive
nonsquared
100
6k
Bioeconomy Workshop: Dr. Julius Ecuru, Opportunities for a Bioeconomy in West Africa
akademiya2063
PRO
1
52
Abbi's Birthday
coloredviolet
1
4.6k
RailsConf 2023
tenderlove
30
1.3k
Designing for humans not robots
tammielis
254
26k
Tips & Tricks on How to Get Your First Job In Tech
honzajavorek
0
420
Evolving SEO for Evolving Search Engines
ryanjones
0
110
Transcript
1 ΞϧͱAlgoliaͱࢲ Ξϧגࣜձࣾɹԕࢁߊ !WFYVT
2 ࣗݾհ - Ξϧגࣜձࣾ ԕࢁߊ (@vexus2) - ݱ৬Ͱ VP of
Product - גࣜձࣾStorm දऔక - ։ൃίϯαϧςΟϯάۀ(Firebaseͱ͔) - ݩʑBackend(Ruby/PHP)͕ͩ࠷ۙFrontendدΓ - TypeScript / Vue / Nuxt / Firebase ͳͲ - Algoliaྺ16ϲ݄͘Β͍ - ݸਓαʔϏε࡞Δͱ͖ຖճAlgoliaʹσʔλΛೖΕΔͱ͜Ζ͔Β࢝ΊΔ ͘Β͍ͷAlgoliaґଘϢʔβ - झຯϚϯΨΛಡΉ͜ͱ - ࠓಡΜͰ໘ന͔ͬͨͷʮਖ਼ෆಈ࢈ʯʮఱࠃେຐڥʯʮΞΫλʔδϡʯʮONE OUTSʯʮϥϯ ΣΠͰসͬͯʯʮͦͷணͤସ͑ਓܗ࿀Λ͢ΔʯʮαπϦΫϧʔτʯʮͬ͠ΆͷʯʮΑฉ͍ͯ͘Εʯ ʮಓͷѱঁͨͪʯʮβɾϑΝϒϧʯʮ339ʯʮϰΟϯϥϯυɾαΨʯ
3 ࣗݾհ ແྉͰఏڙ͞Ε͍ͯΔອըΛूΊͨʮອըϏϨοδʯΛݸਓͰӡӦɻ ϐʔΫ࣌ͷաڈ30ؒͰ1060ສPV͕͋ΓɺͦͷޙΞϧϦϒϥϯυɻ Xxx ίϛϡχςΟ GoogleͰʮອըଜʯͰݕࡧ͢Δͱ1Ґʹ Yahoo!χϡʔεͷτοϓʹ(هࣄݩɿITmedia)
4 Ξϧͱʁ W
5 Ξϧʹ͍ͭͯ ΞϧϚϯΨϑΝϯͷͨΊʹɺϚϯΨΛൃݟͰ͖ΔศརͳαʔϏεΛఏڙ͢Δ ϚϯΨ୳͠ͷใαʔϏεͰ͢ɻ iOS/Web൛ΛͦΕͧΕఏڙதɻ(Android͏͙͢!)
6 Ұ෦ͷϚϯΨͷίϚ͕ߘɾӾཡ͕Ͱ͖·͢ɻ ֤ग़൛ࣾʹʹڐΛΒ͍ͬͯΔͷͰɺ ߹๏తͳίϚͷߘɾӾཡ͕Ͱ͖ΔαʔϏεͰ͢ɻ Ξϧʹ͍ͭͯ
7 શੈքதʹʮϚϯΨͷσʔλϕʔεʯͱ͍͏ͷ͕ଘࡏ͠ͳ͍ͷͰɺͱʹ͔͘େྔ ͳϚϯΨσʔλΛటष͘ूΊ͍ͯΔσʔλϕʔεͱͯ͠ͷଆ໘͋Γ·͢ɻ ʢΫϩʔϥʔɾೖߘɾਓྗͳͲʣ Ξϧʹ͍ͭͯ
8
9 FirestoreͱAlgoliaͷڞଘ W
10 Firestoreͷલఏ 1. FirestoreFirebaseͷυΩϡϝϯτࢦܗͷεέʔϥϒϧͳNoSQL 2. Queryׂ͕ͱශऑ - `<` >` `==`
`>=` `<=` ͑Δ - != (not equal) ͕ ͑ͳ͍ 3. limit, offsetͷΑ͏ͳ͜ͱ͕Ͱ͖ͳ͍(startAfter, startAt)ͷͰɺ ϖʔδωʔγϣϯͰͷpage=2ͷΑ͏ͳURLͷߏங͕ࠔ
11 Firestoreͷલఏ 4. औಘܶతʹ͘ͳ͍ɻ ࣮ߦڥ ॳճ 2ճҎ߱ us-central 1݅औಘ 892.3ms
202.3ms 20݅औಘ(SubCollection) 864ms 260.8ms asia-northeast1 1݅औಘ 370.3ms 125.6ms 20݅औಘ(SubCollection) 461.3ms 156.4ms ࢼߦճ100ճఔͷ؆қతͳϕϯνϚʔΫͰͷฏۉɻ ࣮ߦωοτϫʔΫڥͳͲʹΑͬͯมΘΔ͕ࢀߟ·Ͱɻ
12 Firestoreͱͷ͍͚
13 Firestore or Algolia? - ͋͘·Ͱσʔλϕʔεͱͯ͠Firestore͕Ϛελ - UniqueͳIDΛࢦఆͯ͠Ұҙʹऔͬͯ͜ΕΔ߹ʹFirestore - ୯ҰϑΟʔϧυͰͷSortQueryͰऔͬͯ͜ΕΔ߹ʹFirestore
- ෳࡶͳQuery݅ಛघͳSort݅(offsetͱؚ͔Ή)ɺPaginationΛؚΉ ߹ʹAlgolia - (Web൛ͳͲͰ)σʔλऔಘͷΛٻΊΔͱ͖ʹAlgolia
14 Ͳ͏͍͏σʔλΛAlgoliaʹ ͚ͬΔ͔
15 σʔλొʹ͍ͭͯ - AlgoliaݕࡧͱผͰϨίʔυͰͷ՝ۚ͋ΔͷͰʮݕࡧʹඞཁͳ࠷ খݶͷςʔϒϧʯͷΈొ - λΠϛϯάCloud Functions(Firebase)ͰFirestoreͷߋ৽τϦΨʔͷؔ Ͱɺߋ৽͞ΕͨσʔλΛAlgoliaʹొ͍ͯ͠Δ -
σʔλෆ߹͕ΠϠͳͷͰɺجຊతʹFirestoreͱಉ͡σʔλΛAlgolia ଆʹίϐʔ͢Δ
16 Algoliaͷخ͍͠ͱ͜Ζ W
17 خ͍͠ͱ͜Ζ: ͱʹ͔͍͘ - ͱʹ͔͘Response͕͍ɻΘ͚͕Θ͔Βͳ͍͘Β͍ʹɻ - 1୯ҐͷMonitoring reportݟͯɺaverage 1ms /
99th percentile 3ms ͱ͔͕βϥʹ͋Δ - աڈ1ͰҰ൪͔ͬͨͷ͕ average5ms / 99th percentile 16ms
18 خ͍͠ͱ͜Ζ: ݕࡧΦϓγϣϯ͕๛ - શҰகɺશจҰகͳͲͷݕࡧΦϓγϣϯ͕๛ͳͷͰʮHITݮΒͯ͠ Ͱਫ਼ͷߴ͍ݕࡧαδΣετʯͷΑ͏ͳ͜ͱ͕ϩδοΫଆͰௐ͢͠ ͍ - `matchLevel` ͱ͍͏ύϥϝʔλ͕ฦ͞ΕΔͷͰશҰகͷ߹͍Λஅ
Ͱ͖Δ - ʮDEATH NOTE (େ͙ͭΈɾখാ݈)ʯͷஶऀؔ࿈࡞ͱͯ͠ҎԼͷΑ͏ ͳ੍ޚָ͕ʹͰ͖Δ - ʮόΫϚϯ(େ͙ͭΈɾখാ݈)ʯදࣔ͢Δ - ʮϓϥνφΤϯυ(େ͙ͭΈɾখാ݈)ʯදࣔ͢Δ - ʮώΧϧͷޟ(΄ͬͨΏΈɾখാ݈)ʯදࣔ͠ͳ͍ - ʢදࣔ͢Δɺͱ͍͏Φϓγϣϯ༰қʹͰ͖Δʣ
19 خ͍͠ͱ͜Ζ: Web্Ͱ΄ͱΜͲΧελϚΠζͰ͖Δ - ݕࡧରͷΧϥϜ໊ɺrank͚ɺσϑΥϧτιʔτɺtypoܥͷڐ༰ൣғɺ Synonym(ಉٛޠ)ɺ۠Γจࣈઃఆɺϖʔδωʔγϣϯઃఆɺresponse ϑΟʔϧυઃఆɺetc… ͕Web্͔ΒઃఆͰ͖Δ
20 خ͍͠ͱ͜Ζ: ͍͍ײ͡ͷϨϙʔτ͕σϑΥϧτͰऔΕΔ - ຖͷݕࡧ No Result Rate, ্Ґݕࡧ No
Result Search ͷ݁ՌͳͲ ͕Index୯ҐͰࣗಈతʹAnalyticsʹೖ͍ͬͯΔɻ - Ξϧͷ߹ʮݕࡧͰHIT͠ͳ͔ͬͨϚϯΨʯͷ্ҐΫΤϦΛݩʹσʔλͷ ֦ॆͳͲͷ؍Ͱ͓͏ͱ͍ͯ͠Δ
21 AlgoliaͷͭΒ͍ͱ͜Ζ W
22 ͭΒ͍ͱ͜Ζ: ຊޠදهΏΕ͕བྷΉͷݸผରԠ - ຊޠͷΏΒ͗ͦ͜·ͰNo CustomizeͰڧ͘ͳ͍ͷͰɺ SynonymΛઃఆ͢Δඞཁ͕͋Δ - ONE PIECEΛʮϫϯϐʔεʯʮΘΜͽʔ͢ʯʮƂƃűƅʯʮONEPIECEʯ
ʮϫϯͽʯΈ͍ͨʹදهΏΕ͕େ͖͍ͱσϑΥϧτͷঢ়ଶͰతͷ ͷ͕HIT͠ͳ͍ - ΞϧͰSynonymΘͣʹϚϯΨͷʮུশʯʮදهΏΕʯٵऩ༻ͷΧ ϥϜ(alias)Λผ్ఆٛͯ͠Algoliaଆʹಉظ͍ͤͯ͞Δɻ
23 ͭΒ͍ͱ͜Ζ: filterपΓ͕ෳࡶ - ORݕࡧANDݕࡧͳͲ݅Λࢦఆ͢ΔʹfilterΛ͏͜ͱʹͳΔ͕ɺएׯ Ϋη͕͋ͬͯ࠷ॳ͔ΓͮΒ͍ɻ - ݅(filter)Λࢦఆ͢Δ߹ʹࣄલʹ Facet(attributesForFaceting)Λઃఆ ͢Δඞཁ͕͋Δ
- AND OR filtersͷதͰϕλͰॻ͘ඞཁ͕͋ΔɻएׯՄಡੑѱ͍ɻ - Boolean ܕ ΛFilter݅ʹೖΕΔͱ͖ʹ true/false Ͱͳ͘ 1/0 Ͱ͢ ඞཁ͕͋Δ
24 ͭΒ͍ͱ͜Ζ: Φϓγϣϯܥ͕߲͕ଟ͍ - QueryपΓΦϓγϣϯ͕๛ʹ͋ΔͷͰɺͰ͖Δ͜ͱΛશ෦Ѳ͢Δͷ͕ େมɾɾɾ - prefixType? advancedSyntax? optionalWords?
ͳʹͦΕʁঢ়ଶʹͳΔ - ෳͷΦϓγϣϯઃఆͨ͠ͱ͖ʹͲ͏͍͏݁ՌʹͳΔͷ͔ʁ͕͛Δલ ʹ૾͠ʹ͍͘͜ͱ͕ଟ͍ɻͷͰɺͻͨ͢Βࢼ͢͜ͱ͕ଟ͍ɻ - ͱʹ͔͘ࡶʹσʔλΛಥͬࠐΜͰऔಘ͢Δ͚ͩͳΒ؆୯ɻෳࡶͳ͜ͱ Ζ͏ͱ͢ΔͱυΩϡϝϯτΛख़ಡ͢ΕେମͳΜͱ͔ͳΔɻ
25 ͭΒ͍ͱ͜Ζ: Ϣʔβ͝ͱͷηΩϡΞͳσʔλ - جຊతʹશϨίʔυ͕ݕࡧରʹͳΔͷͰɺྫ͑ʮϢʔβ͝ͱͷߪೖ ཤྺʯͳͲଞऀͷݕࡧ݁Ռʹදࣔͨ͘͠ͳ͍ͷѻ͍ʹ͍͘ - Solutionͱͯ͠ʮࣗͷߪೖͨ͠ͷ͔͠ݟ͑ͳ͍(=ৗʹࣗͷuserIdͰ ϑΟϧλ)ʯݕࡧʹͳΔAlgoliaͷAPI_KEYΛϢʔβ͝ͱʹൃߦ͢ΔॲཧΛ༻ ҙͯ͠ɺϢʔβ͝ͱʹ֤ࣗͷΩʔͰݕࡧ͢ΔΑ͏ʹ͢ΕՄೳ
- ॲཧ͕͔ͳΓࡶʹͳΔ͠API_KEYͷऔΓճ͠Ͱ࣌ؒऔΒΕΔͷͰ Algoliaͷ͕٘ਜ਼ʹͳΔͷͰɺ͋·Γϕλʔͳײ͡͠ͳ͍ https://firebase.google.com/docs/firestore/solutions/search?hl=ja
26 ·ͱΊ W
27 ·ͱΊ - ͍ɾՁ֨ʢ͔Β͑Δʣɾߴػೳͱࡾഥࢠἧ͍ͬͯΔɻݸਓنͰ શવ͑Δஈଳʢͱ͍͏͔Freeϓϥϯ͋ΔʣͳͷͰϢʔβɾγεςϜ Θͣݕࡧͱ͍͏ߦҝΛߦ͏αʔϏεͰ͋ΕΘͳ͍ཧ༝ͳ͍ɻ - Algolia͍͔Βͦ͜ґଘੑ͕ߴ͍αʔϏεͳͷͰɺͲΜͲΜϨίʔυ ೖΕͯΨϯΨϯݕࡧ͢Δͱ͓ஈͦͦ͜͜ߴ͘ͳΓ͕ͪɻ͝ར༻ܭը తʹ
28