MygramDB vs Elasticsearch vs MySQL FULLTEXT

全文検索ソリューションは要件に応じて選ぶ必要があります。それぞれの特徴を比較します。

早見表

項目	MygramDB	Elasticsearch	MySQL FULLTEXT
レイテンシ	80ms以下	50〜500ms	100〜3000ms
導入	バイナリ1つ	クラスタ構築	標準搭載
データ同期	binlogで自動	ETLが必要	不要
スケール	単一ノード	分散可能	単一ノード
メモリ	100万件で1〜2GB	100万件で2〜4GB	バッファプール次第
並列性能	QPS 372	高い	QPS 0.4
日本語対応	N-gram標準	プラグイン追加	N-gramパーサー
分析機能	基本のみ	充実	なし
学習コスト	低い	高い	低い

それぞれの特徴

MygramDB

向いているケース: MySQLを使っていて、手軽に検索を高速化したい

良い点:

• 常に80ms以下の安定したレスポンス
• binlogで勝手に同期、設定不要
• バイナリ1つ置くだけで動く
• クラスタ管理なし
• 日本語のN-gram検索が得意

注意点:

• 分散検索はできない
• データがメモリに収まる必要あり
• あいまい検索やハイライトはなし

Elasticsearch

向いているケース: 大規模データで高度な検索・分析が必要

良い点:

• 水平スケールで容量追加可能
• あいまい検索・ハイライト・集計など機能豊富
• エコシステムが充実
• ペタバイト級も対応

注意点:

• クラスタの構築・運用が大変
• データ連携にETLパイプラインが必要
• 運用コストが高い
• 学習に時間がかかる
• JVMのチューニングが必要

MySQL FULLTEXT

向いているケース: 小規模データ（10万件以下）でシンプルに済ませたい

良い点:

• MySQLに標準搭載
• 追加のシステム不要
• データ同期の手間なし

注意点:

• 遅い（100〜3000ms）
• 並列アクセスに弱い（10並列で9割失敗）
• キャッシュ状態で性能が大きく変動
• スケールしない

性能比較

170万件のデータで10並列クエリを実行した結果：

指標	MygramDB	Elasticsearch*	MySQL FULLTEXT
成功率	100%	ほぼ100%	10%
平均レイテンシ	35ms	100〜200ms	4,641ms
QPS	288	50〜100	0.4

*Elasticsearchはクラスタ構成で大きく変動

移行方法

MySQL FULLTEXTからMygramDBへ

1. MySQLはそのまま使い続ける
2. MygramDBを横に立てる
3. 検索だけMygramDBに向ける
4. 書き込みはMySQLのまま

# 1. MygramDBを起動
docker run -d -p 11016:11016 \
  -e MYSQL_HOST=your-mysql \
  ghcr.io/libraz/mygram-db:latest

# 2. MygramDBで検索
curl "http://localhost:8080/articles/search" \
  -d '{"q": "検索ワード"}'

ElasticsearchからMygramDBへ

こんな場合は乗り換えを検討：

• 分散検索が実は不要だった
• データが1台のメモリに収まる
• 運用が大変すぎる
• MySQLとの連携をシンプルにしたい

詳しくはGitHubをご覧ください。