全文検索(Full-text Search)

Concept

検索概念

最終更新: 2026-07-10

6 References

https://www.refbase.ai/entity/full-text-search

Knowledge Dossier

公開済みEvidenceをIdentity / Capability / Credibility / Use Case / Constraints・Current Statusの軸で機械的に集約したものです(新規の主張・推測は含みません)。

Identity

  • 全文検索は、文書全体の本文を対象に、キーワードを含む文書を高速に見つける検索の仕組みである。検証待ち Elastic — Elasticsearch

Capability

  • 全文検索は、文書全体の本文を対象に、キーワードを含む文書を高速に見つける検索の仕組みである。検証待ち Elastic — Elasticsearch
  • 全文検索は、単純な文字列の部分一致と異なり、単語の解析や索引(インデックス)を用いて大量の文書を高速に検索できる点を特徴とする。検証待ち Elastic — Elasticsearch
  • Logz.io公式の業界団体資料(https://logz.io/blog/solr-vs-elasticsearch/)は、Full-text Searchの主要製品・提供機能に関する第三者報道である。既存3件は具体的製品名(事実として)に触れていない。具体的には「Both Solr and Elasticsearch built on Apache Lucene, very similar features.」といった記載がある。ただし、これは取得時点で公開されている構成であり、各提供物の機能範囲・提供地域・提供終了の有無はこのSourceからは確認できません。 2020年記事、OpenSearch等新規参入者は未反映。2026年08月26日に同Sourceを取得し、この内容を確認した。検証待ち Full-text Search主要製品・提供機能に関する公開情報
  • PostgreSQL公式ドキュメントによれば、組み込みの全文検索機能はtsvector型(前処理済み文書)とtsquery型(処理済みクエリ)を@@演算子でマッチングさせる仕組みであり、従来の正規表現・LIKE演算子が持つ言語的サポート欠如・ランキング機能欠如・低速という課題を解決するために提供されている。検証待ち PostgreSQL: Documentation - Full Text Search Introduction

Credibility

公開Evidence未整備

Use Case

公開Evidence未整備

Constraints / Current Status

  • 全文検索は、単純な文字列の部分一致と異なり、単語の解析や索引(インデックス)を用いて大量の文書を高速に検索できる点を特徴とする。検証待ち Elastic — Elasticsearch
  • Zilliz (Milvus)公式の業界団体資料(https://milvus.io/ai-quick-reference/how-does-elasticsearch-support-vector-and-fulltext-search)は、Full-text Searchの差別化要因に関する第三者報道である。既存3件はベクトル検索/埋め込みに触れていない。具体的には「Full-text search builds inverted indexes; vector search uses dense_vector embeddings; can combine as hybrid.」といった記載がある。ただし、この差別化要因の記述は当該Sourceの時点の位置づけであり、競合状況の変化を反映しない可能性があります。 ベクトルDBベンダーによる説明、やや偏った視点の可能性。2026年08月26日に同Sourceを取得し、この内容を確認した。検証待ち Full-text Search差別化要因に関する公開情報

Key References

Knowledge Graph

References — 問い別の知識

データアクセス

各APIエンドポイントはJSON形式でデータを返します。生成AIのツール呼び出し・RAG連携での利用を想定しています。