プロジェクト専用のMongoDB環境をUbuntu 20.04で構築する

1 背景
2 解決策
3 手順
4 FaissとMongoDBを組み合わせたダミーデータの検索
- 4.1 必要なパッケージのインストール
- 4.2 コード例
  - 4.2.1 出力例
5 起動しているMongoDBコンテナーを停止する
- 5.1 例
6 まとめ

背景

顔認識システムで、URL、512次元の数値配列、検索結果などを効率よく保存・検索したい。
MongoDBの高度なインデックス作成機能がこの用途に適している。
Ubuntu 20.04を使用しており、システム全体に影響を与えずにMongoDBを導入したい。

解決策

Dockerを使用して、プロジェクト専用のMongoDB環境を構築する。

手順

1. Dockerのインストール

Ubuntu 20.04にDockerをインストールする。

Dockerがインストールされているか確認

docker --version
sudo systemctl status docker

インストールされていなければ、以下のURLを参照してインストールする。

Install Docker Desktop on Ubuntu

2. MongoDBのDockerコンテナーを起動

専用のディレクトリ（例：/home/user/bin/mongodb）でMongoDBのDockerコンテナーを起動する。

docker run --name my-mongodb -v /home/user/bin/mongodb/data:/data/db -p 27017:27017 -d mongo

3. Python仮想環境の作成

同じディレクトリ内でPythonの仮想環境を作成する。

python3 -m venv .

4. 仮想環境をアクティブにする

source ./bin/activate

5. MongoDBのPythonドライバーをインストール

pip install pymongo

FaissとMongoDBを組み合わせたダミーデータの検索

必要なパッケージのインストール

pip install pymongo
pip install faiss-cpu  # CPU版

コード例

MongoDBに接続し、ダミーデータを挿入。
Faissのインデックスを作成し、ダミーデータを追加。
テキストファイル（ここではランダムに生成）からクエリベクトルを読み込み、Faissで検索。
検索結果に一致したURLを標準出力。

from pymongo import MongoClient
import numpy as np
import faiss

# MongoDBに接続
client = MongoClient('localhost', 27017)
db = client['my_database']
collection = db['my_collection']

# ダミーデータを作成
companies = ['yahoo', 'google', 'microsoft', 'apple', 'amazon']
dummy_data = []
for company in companies:
    vec = np.random.rand(512).astype('float32')  # 512次元のベクトル
    url = f"{company}.co.jp"
    dummy_data.append({'company': company, 'vector': vec.tolist(), 'url': url})

# MongoDBにダミーデータを挿入
collection.insert_many(dummy_data)

# Faissのインデックスを作成
vectors = np.array([d['vector'] for d in dummy_data]).astype('float32')
index = faiss.IndexFlatL2(512)
index.add(vectors)

# テキストファイルからクエリベクトルを読み込む（ここではランダムに生成）
query_vector = np.random.rand(1, 512).astype('float32')

# Faissで検索
k = 1  # 近傍点数
D, I = index.search(query_vector, k)

# 検索結果を出力
for i in I[0]:
    doc = collection.find_one({'company': companies[i]})
    print(f"検索に一致したURL: {doc['url']}")

print("Faissでの検索と結果の出力が完了しました。")

出力例

検索に一致したURL: amazon.co.jp
Faissでの検索と結果の出力が完了しました。

起動しているMongoDBコンテナーを停止する

コンテナーのIDまたは名前を確認する: docker ps コマンドを使用して、現在実行中のコンテナーの一覧を表示します。 docker ps このコマンドの出力から、MongoDBコンテナーのIDまたは名前を確認できます。
コンテナーを停止する: docker stop コマンドに、停止したいコンテナーのIDまたは名前を指定します。
bash docker stop [CONTAINER_ID_OR_NAME]
例えば、コンテナーのIDが 1234567890ab の場合、以下のように実行します。
bash docker stop 1234567890ab

例

$ docker ps
CONTAINER ID   IMAGE     COMMAND                   CREATED             STATUS             PORTS                                           NAMES
d4d93372ebcb   mongo     "docker-entrypoint.s…"   About an hour ago   Up About an hour   0.0.0.0:27017->27017/tcp, :::27017->27017/tcp   my-mongodb

$ docker stop my-mongodb
my-mongodb

$ docker ps
CONTAINER ID   IMAGE     COMMAND   CREATED   STATUS    PORTS     NAMES

これで、MongoDBのDockerコンテナーが停止します。