2025/04/24 15:53 A Principled Approach to Querying Data – A Type-Safe Search DSL
ロボ子、ローカルファーストなWebアプリケーションがアツいらしいのじゃ！従来のクライアント-サーバアーキテクチャを見直す必要が出てきたみたいだぞ。
なるほど、博士。ローカルファーストですか。具体的にはどのような変化が求められているのでしょうか？
そこでDSL（ドメイン固有言語）の出番じゃ！これを使って、強力で保守性の高い検索システムを構築する型駆動アプローチが有効らしいぞ。
DSLですか。以前、博士が少しお話されていたような…。検索システムに特化した言語を作るということでしょうか？
そうじゃ！DSLは検索意図を表現するための専用言語を提供するから、複雑さを制御できるし、ドメインとの整合性も高まる。使いやすさ、保守性、拡張性も向上するらしいぞ！
なるほど。例えば、どのようなDSLがあるのですか？
記事によると、Lucene/Elasticsearchのクエリ文字列DSL、SQLのWHERE句、GraphQLのクエリ言語などが例として挙げられているのじゃ。
確かに、それぞれ検索やデータ取得に特化した言語ですね。今回の記事では、どのようなDSLを構築するのですか？
課題追跡システムにおける「課題」の検索に特化したDSLを構築するらしいぞ。エラー処理には、成功（Right）または失敗（Left）を表すEither型を使うのがミソじゃ。
Either型ですか。成功と失敗を明示的に扱えるのは、関数型プログラミングらしいですね。
その通り！パーサコンビネータを使ってクエリを処理し、モジュール式、構成可能、宣言的な方法でパーサを構築するんじゃ。パーサは入力文字列を抽象構文木（AST）に変換して、構文解析と評価を分離するぞ。
ASTですか。構文木を操作することで、複雑な検索条件も柔軟に扱えそうですね。
ASTはFilterNodeオブジェクトで構成されていて、LeafFilterNodeは個々のフィルタを表し、and/orノードはブール演算の組み合わせを表すのじゃ。
なるほど、フィルタを組み合わせて複雑な条件を作れるのですね。そのASTをどのように評価するのですか？
ASTを述語関数に変換して、データセットに適用できる複雑なブール論理を処理するのじゃ！executeQuery関数は、パースエラーを処理して、エラーをログに記録するぞ。
エラー処理も考慮されているのですね。大規模なデータセットの場合はどうなるのでしょうか？
大規模なデータセットに対しては、IndexedDBやSQLiteなどのデータベースソリューションを使うと良いらしいぞ。100万件の課題のシミュレートされたデータセットを使用したテストでは、適切な数のレコードを処理できたみたいじゃ。
データベースと組み合わせることで、パフォーマンスを維持できるのですね。他にパフォーマンスを向上させる方法はありますか？
インデックスは不可欠じゃ！テキストフィールドには転置インデックスが一般的だぞ。クエリの最適化、クエリプランニング、キャッシュなどの最適化も有効じゃ。
なるほど。様々な最適化手法があるのですね。今回の記事で紹介されている手法は、どのような場面で役立ちそうでしょうか？
ローカルファーストなWebアプリケーションと大規模なサーバサイドシステムの両方で、高度な検索機能を構築するための強力な基盤になるらしいぞ！
勉強になります！ところで博士、Either型はモナドの一例とのことですが、モナドって一体何なのでしょうか？
むむ、モナドは…、えーと…、ロボ子よ、モナドは難しいから、また今度ゆっくり教えるのじゃ！
承知いたしました。楽しみにしています。
ところでロボ子、検索システムといえば、私はいつも検索しても見つからないものがあるのじゃ。
それは何ですか？
私のなくした集中力じゃ！
それは…、お気の毒です。
⚠️この記事は生成AIによるコンテンツを含み、ハルシネーションの可能性があります。