フルテキスト検索

適用対象:SQL ServerAzure SQL データベースAzure SQL Managed Instance

SQL Server と Azure SQL Database のフルテキスト検索を使用すると、ユーザーやアプリケーションは、SQL Server のテーブルの文字ベースのデータに対して、フルテキスト クエリを実行できます。

SQL Server 2025 の破壊的変更

SQL Server 2025 (17.x) では、Full-Text Search に破壊的変更が導入されています。

詳細については、以下を参照してください:

• SQL Server 2025のデータベースエンジン機能に対する重大な変更点
• フルテキスト インデックスバージョンのアップグレード

基本的なタスク

この記事では、フルテキスト検索の概要とそのコンポーネントおよびアーキテクチャについて説明します。 すぐに使い始めたい場合は、この基本的なタスクを参照してください。

• フルテキスト検索の概要
• フルテキスト カタログの作成と管理
• フルテキスト インデックスの作成と管理
• フルテキスト インデックスの作成
• フルテキスト検索でのクエリ

フルテキスト検索は、SQL Server データベース エンジンのオプションのコンポーネントです。 SQL Serverのインストール時に [Full-Text 検索] を選択しない場合は、後で SQL Server セットアップをもう一度実行して追加します。

概要

フルテキスト インデックスには、テーブルの 1 つ以上の文字ベースの列が含まれます。 これらの列のデータ型は、char、varchar、nchar、nvarchar、text、ntext、image、xml、または varbinary (max) のいずれかおよび FILESTREAM です。 各フルテキスト インデックスによってテーブルの 1 つ以上の列にインデックスが設定され、列ごとに特定の言語を使用できます。

フルテキスト クエリでは、英語や日本語などの特定の言語の規則に基づいて語や句を操作することにより、フルテキスト インデックス内のテキスト データに対して言語検索を実行できます。 フルテキスト クエリには、単純な語や句、または複数の形式の語や句を含めることができます。 フルテキスト クエリでは、1 つ以上の一致 ( ヒットとも呼ばれます) が含まれているすべてのドキュメントが返されます。 一致は、フルテキスト クエリに指定されたすべての語句が対象のドキュメントに含まれていて、その他の検索条件 (一致する語句間の距離など) を満たしているときに、発生します。

フルテキスト検索クエリ

フルテキスト インデックスに列が追加されると、ユーザーとアプリケーションはその列のテキストに対してフルテキスト クエリを実行できるようになります。 これらのクエリで検索できる条件は次のとおりです。

• 1 つ以上の語または句 (単純語句)
• 指定したテキストで始まる語または句 (プレフィックス語句)
• 特定の語の変化形 (生成語)
• 他の語または句に近接する語または句 (近接語句)
• 特定の語のシノニム形 (類義語)
• 重み付け値を使用している語または句 (重み付け語句)

フルテキスト クエリでは大文字と小文字は区別されません。 たとえば、 Aluminum を検索した場合と aluminum を検索した場合では、同じ結果が返されます。

フルテキスト クエリでは、Transact-SQL 述語 (CONTAINS と FREETEXT) と関数 (CONTAINSTABLE と FREETEXTTABLE) の小さなセットが使用されます。 ただし、ビジネス シナリオの検索目的によってフルテキスト クエリの構造は異なります。 次に例を示します。

• eコマース Web サイトで製品を検索するには:

  SELECT product_id
  FROM products
  WHERE CONTAINS ((product_description), '"Snap Happy 100EZ" OR FORMSOF(THESAURUS,"Snap Happy") OR "100EZ"')
        AND product_cost < 200;
  

• SQL Serverを使用した経験を持つ求職者を見つけるには:

  SELECT candidate_name,
         SSN
  FROM candidates
  WHERE CONTAINS ((candidate_resume), '"SQL Server"')
        AND candidate_division = 'DBA';
  

詳細については、「 フルテキスト検索でのクエリ」を参照してください。

フルテキスト検索クエリと LIKE 述語の比較

フルテキスト検索とは異なり、LIKE Transact-SQL 述語は、文字パターンにのみで動作します。 また、フォーマットされたバイナリ データのクエリには LIKE 述語を使用できません。 さらに、構造化されていない大量のテキスト データに対して LIKE クエリを実行すると、同じデータに対して同等のフルテキスト検索を実行する場合に比べてはるかに時間がかかります。 数百万行のテキスト データに対して LIKE クエリを実行すると、結果が得られるまでに数分かかる場合があります。一方、同じデータに対してフルテキスト クエリを実行すると、返される行数にもよりますが、数秒以内で結果を取得できます。

フルテキスト検索のアーキテクチャ

フルテキスト検索のアーキテクチャは、次のプロセスで構成されています。

• SQL サーバー プロセス (sqlservr.exe)。

• フィルター デーモン ホスト プロセス (fdhost.exe)。

  セキュリティ上の理由から、フィルターはフィルター デーモン ホストと呼ばれる個別のプロセスによって読み込まれます。 fdhost.exe プロセスは、FDHOST ランチャー サービス (MSSQLFDLauncher) によって作成され、FDHOST ランチャー サービス アカウントのセキュリティ資格情報を基に実行されます。 そのため、フルテキスト インデックスやフルテキスト クエリを使用する場合は、FDHOST ランチャー サービスが実行されている必要があります。 このサービスのサービス アカウントの設定の詳細については、「 フルテキスト フィルター デーモン ランチャーのサービス アカウントの設定」を参照してください。

この 2 つのプロセスには、フルテキスト検索のアーキテクチャのコンポーネントが含まれます。 次の図は、これらのコンポーネントとその関係をまとめたものです。 図の後で、各コンポーネントについて説明します。

SQL Server プロセス

SQL Server プロセスでは、フルテキスト検索に次のコンポーネントが使用されます。

デーモンのホスト プロセスのフィルター

フィルター デーモン ホストは、Full-Text Engine によって起動されるプロセスです。 このプロセスでは、次に示されているフルテキスト検索コンポーネントが実行されます。これらのコンポーネントは、テーブルのデータにアクセスしたりフィルターを適用したり、データを単語に区切ったりします。また、クエリ入力の単語区切りやステミングを行います。

フィルター デーモン ホストのコンポーネントは次のとおりです。

SQL Server 2012 (11.x) では、アメリカ英語 (LCID 1033) とイギリス英語 (LCID 2057) 用に新しいバージョンのワード ブレーカーとステマーがインストールされます。 ただし、以前の動作を保持する場合は、これらのコンポーネントの以前のバージョンに切り替えることができます。 詳細については、「SQL Server 2025 でワード ブレーカーとフィルターを変更する」を参照してください。

フルテキスト検索処理

フルテキスト検索は Full-Text Engine によって実行されます。 Full-Text Engine にはインデックス作成サポートとクエリ サポートの 2 つの役割があります。

フルテキスト インデックス作成プロセス

フルテキスト インデックスの作成 (クロールとも呼ばれます) が開始されると、Full-Text Engine は大量のデータを大きなバッチ単位でメモリに読み込み、フィルター デーモン ホストに通知します。 ホストはデータにフィルター処理を行い、単語分割し、変換済みデータを転置語リストに変換します。 次にフルテキスト検索が、変換されたデータを単語リストからプルし、データを処理してストップワードを削除し、バッチ用の単語リストを 1 つ以上の逆インデックスに保持します。

varbinary(max) 型または image 型の列に格納されたデータにインデックスを作成する場合には、IFilter インターフェイスを実装するフィルターが、そのデータに指定されたファイル フォーマット (Microsoft Word など) に基づいてテキストを抽出します。 場合によっては、フィルター コンポーネントは varbinary(max)型または image 型のデータを filterdata フォルダーに書き込む必要があります。この場合、メモリへのプッシュは行われません。

一連の処理の中で、生成されたテキスト データがワード ブレーカーに渡され、そこで個々のトークンまたはキーワードに分解されます。 トークン化に使用する言語は列レベルで指定するか、 varbinary(max)型、 image型、または xml 型データのいずれかからフィルター コンポーネントによって識別されます。

この後、追加の処理によってストップワードが削除され、トークンが正規化されて、フルテキスト インデックスまたはインデックス フラグメントに格納されます。

母集団の作成が完了すると、インデックス フラグメントを 1 つの マスター フルテキスト インデックスに統合する最終マージ プロセスが開始されます。 このプロセスでは、複数のインデックス フラグメントではなくマスター インデックスのみをクエリする必要があるため、クエリのパフォーマンスが向上し、関連性のランク付けにスコア付け統計が適切に使用される可能性があります。

フルテキスト クエリ処理

クエリ プロセッサは、処理を行うためにクエリのフルテキストの一部を Full-Text Engine に送ります。 Full-Text Engine は、単語分割、および必要に応じて、シソーラス展開、語幹抽出、ストップワード (ノイズ ワード) の処理を実行します。 次に、クエリのフルテキストの一部を SQL 演算子の形式で、主にストリーミング テーブル値関数 (STVF) として表現します。 クエリの実行中、STVF は正しい結果を取り出すために逆インデックスにアクセスします。 結果は、この時点でクライアントに戻されるか、さらに処理を加えてからクライアントに戻されます。

フルテキスト インデックスのアーキテクチャ

フルテキスト インデックスの情報は、特定の単語や単語の組み合わせをすばやく検索できるフルテキスト クエリをコンパイルするために Full-Text Engine で使用されます。 フルテキスト インデックスには、データベース テーブルの 1 つ以上の列の重要な語およびその場所に関する情報が保存されます。 フルテキスト インデックスは、Full-Text Engine for SQL Server により構築および管理されるトークンベースの特殊な機能インデックスです。 フルテキスト インデックスの作成手順は、他のタイプのインデックスの作成手順とは異なります。 特定の行に格納された値に基づいて B ツリー構造を作成するのではなく、Full-Text Engine は、インデックスを作成するテキストの個々のトークンに基づいて、反転、スタック、および圧縮されたインデックス構造を作成します。 フルテキスト インデックスのサイズを制限する要因となるのは、SQL Server のインスタンスが実行されているコンピューターで使用できるメモリ リソースのみです。

SQL Server 2008 (10.0.x) 以降では、フルテキスト インデックスはデータベース エンジンと統合されており、以前のバージョンの SQL Server のようにファイル システムには格納されません。 新しいデータベースでは、フルテキスト カタログは、ファイル グループに属さない仮想オブジェクトです。これは、フルテキスト インデックスのグループを指す論理的概念に過ぎません。 ただし、SQL Server 2005 (9.x) データベースをアップグレードする場合は、データ ファイルを含むフルテキスト カタログの新しいファイル グループが作成されます。詳細については、「フルテキスト検索のアップグレード」を参照してください。

1 つのテーブルに対し、1 つのフルテキスト インデックスしか使用できません。 フルテキスト インデックスをテーブルに作成するためには、一意で NULL が許容されない列がそのテーブルに 1 つ必要です。 フルテキスト インデックスを作成できるのは、データ型が char、 varchar、 nchar、 nvarchar、 text、 ntext、 image、 xml、 varbinaryおよび varbinary(max) の列です。これらの列には、フルテキスト検索用のインデックスを作成できます。 データ型が varbinary、 varbinary(max)、 image、または xml の列にフルテキスト インデックスを作成する場合は、型列を指定する必要があります。 型列は、各行のドキュメントのファイル拡張子 (.doc、.pdf、.xls など) を格納するテーブル列です。

フルテキスト インデックスの構造

フルテキスト インデックスの構造をよく理解しておくことは、Full-Text Engine の動作を理解するのに役立ちます。 この記事では、Document の AdventureWorks2025 テーブルの抜粋をテーブル例として使用します。 この抜粋には、テーブルの 2 つの列 ( DocumentID 列および Title 列) と 3 つの行のみが含まれています。

この例では、Title 列に対してフルテキスト インデックスが作成されているものとします。

たとえば、次のテーブル (フラグメント 1) は、Title テーブルの Document 列に対して作成されたフルテキスト インデックスの内容を示しています。 フルテキスト インデックスには、この表に示されているより多くの情報が含まれています。 このテーブルは、フルテキスト インデックスの論理表現であり、例を挙げる目的で紹介しています。 行は、ディスクの使用量を最適化するために圧縮形式で格納されます。

データが元のドキュメントとは逆になっています。 逆転が発生するのは、キーワードがドキュメント ID に対応付けられているためです。 このため、フルテキスト インデックスは一般に逆インデックスと呼ばれます。

andはストップワードであるため、キーワード andがフルテキスト インデックスから削除されていることにも注意してください。 フルテキスト インデックスからストップワードを削除すると、ディスク領域が大幅に節約され、クエリのパフォーマンスが向上する可能性があります。 ストップワードの詳細については、「 Full-Text 検索のストップワードとストップリストの構成と管理」を参照してください。

フラグメント 1

Keyword 列には、インデックス作成時に抽出された単一のトークン表現が含まれています。 ワード ブレーカーが、トークンの構成要素を決定します。

ColId 列には、フルテキスト インデックスが作成されている特定の列に対応する値が含まれています。

DocId 列には、フルテキスト インデックスが作成されているテーブルで特定のフルテキスト キー値にマップされる 8 バイトの整数値が含まれています。 このマッピングは、フルテキスト キーが整数データ型でない場合に必要になります。 このような場合、フルテキスト キー値と DocId 値とのマッピングは、DocId Mapping テーブルと呼ばれる別のテーブルで保持されます。 これらのマッピングをクエリするには、sp_fulltext_keymappings システム ストアド プロシージャを使用します。 検索条件を満たすには、上記の表の DocId 値と DocId マッピング テーブルを結合し、クエリ対象のベース テーブルから行を取得する必要があります。 ベース テーブルのフルテキスト キー値が整数データ型の場合は、その値を DocId として直接使用できるため、マッピングは必要ありません。 したがって、整数データ型のフルテキスト キー値を使用すると、フルテキスト クエリを最適化できます。

Occurrence 列には整数値が含まれます。 DocId 値ごとに、その DocId 内の特定キーワードの相対的な単語オフセットに対応するオカレンス値の一覧があります。 オカレンス値は、句または近接検索の判定に役立ちます。たとえば、句には数値の近いオカレンス値が含まれます。 また、関連性スコアを計算するのにも役立ちます。たとえば、DocId のキーワードのオカレンス数をスコアリングに使用できます。

フルテキスト インデックス断片

論理フルテキスト インデックスは、通常、複数の内部テーブルに分割されます。 各内部テーブルは、フルテキスト インデックス フラグメントと呼ばれます。 これらのフラグメントの一部は、他のフラグメントよりも新しいデータを含んでいることがあります。 たとえば、DocId が 3 である次の行をユーザーが更新し、テーブルの変更が自動的に追跡される場合、新しいフラグメントが作成されます。

次に示すフラグメント 2 には、フラグメント 1 より新しい、DocId 3 に関するデータが含まれています。 したがって、ユーザーが Rear Reflector をクエリした場合、フラグメント 2 に含まれている DocId 3 のデータが使用されます。 各フラグメントには、 sys.fulltext_index_fragments カタログ ビューを使用してクエリできる作成タイムスタンプが付いています。

フラグメント 2

フラグメント 2 を見ればわかるように、フルテキスト クエリでは、各フラグメントを内部的にクエリし、古いエントリを破棄する必要があります。 したがって、非常に多くのフルテキスト インデックス フラグメントがフルテキスト インデックスに含まれている場合、クエリのパフォーマンスが大幅に低下する可能性があります。 フラグメントの数を減らすには、REORGANIZETransact-SQL ステートメントの ALTER FULLTEXT CATALOG オプションを使用してフルテキスト カタログを再構成します。 このステートメントは マスター マージを実行します。マスター マージでは、フラグメントが単一のより大きなフラグメントにマージされ、フルテキスト インデックスから古いエントリがすべて削除されます。

再構成が完了すると、次の行が例のインデックスに格納されます。

フルテキスト インデックスと標準の SQL Server インデックスの違い

フルテキスト検索言語コンポーネントと言語サポート

フルテキスト検索では、英語、スペイン語、中国語、日本語、アラビア語、ベンガル語、ヒンディー語など、約 50 種類の言語を使用できます。 サポートされているフルテキスト言語の一覧については、「sys.fulltext_languages」を参照してください。 フルテキスト インデックスに含まれている各列には Microsoft Windows ロケール識別子 (LCID) が関連付けられています。これは、フルテキスト検索でサポートされている言語を表します。 たとえば、LCID 1033 は米国英語を表し、LCID 2057 は英国英語を表しています。 SQL Server では、サポート対象の言語ごとに、その言語で格納されているフルテキスト データのインデックスを作成し、クエリを実行するための言語コンポーネントが用意されています。

言語固有のコンポーネントには、次の項目が含まれます。

ワード ブレーカー (およびステミング機能) とフィルターは、フィルター デーモン ホスト プロセス (fdhost.exe) で実行されます。

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