]> git.openstreetmap.org Git - nominatim.git/blob - nominatim/tokenizer/icu_tokenizer.py
disable country name updates
[nominatim.git] / nominatim / tokenizer / icu_tokenizer.py
1 # SPDX-License-Identifier: GPL-2.0-only
2 #
3 # This file is part of Nominatim. (https://nominatim.org)
4 #
5 # Copyright (C) 2022 by the Nominatim developer community.
6 # For a full list of authors see the git log.
7 """
8 Tokenizer implementing normalisation as used before Nominatim 4 but using
9 libICU instead of the PostgreSQL module.
10 """
11 import itertools
12 import json
13 import logging
14 import re
15 from textwrap import dedent
16
17 from nominatim.db.connection import connect
18 from nominatim.db.utils import CopyBuffer
19 from nominatim.db.sql_preprocessor import SQLPreprocessor
20 from nominatim.indexer.place_info import PlaceInfo
21 from nominatim.tokenizer.icu_rule_loader import ICURuleLoader
22 from nominatim.tokenizer.base import AbstractAnalyzer, AbstractTokenizer
23
24 DBCFG_TERM_NORMALIZATION = "tokenizer_term_normalization"
25
26 LOG = logging.getLogger()
27
28 def create(dsn, data_dir):
29     """ Create a new instance of the tokenizer provided by this module.
30     """
31     return LegacyICUTokenizer(dsn, data_dir)
32
33
34 class LegacyICUTokenizer(AbstractTokenizer):
35     """ This tokenizer uses libICU to covert names and queries to ASCII.
36         Otherwise it uses the same algorithms and data structures as the
37         normalization routines in Nominatim 3.
38     """
39
40     def __init__(self, dsn, data_dir):
41         self.dsn = dsn
42         self.data_dir = data_dir
43         self.loader = None
44
45
46     def init_new_db(self, config, init_db=True):
47         """ Set up a new tokenizer for the database.
48
49             This copies all necessary data in the project directory to make
50             sure the tokenizer remains stable even over updates.
51         """
52         self.loader = ICURuleLoader(config)
53
54         self._install_php(config.lib_dir.php)
55         self._save_config()
56
57         if init_db:
58             self.update_sql_functions(config)
59             self._init_db_tables(config)
60
61
62     def init_from_project(self, config):
63         """ Initialise the tokenizer from the project directory.
64         """
65         self.loader = ICURuleLoader(config)
66
67         with connect(self.dsn) as conn:
68             self.loader.load_config_from_db(conn)
69
70
71     def finalize_import(self, config):
72         """ Do any required postprocessing to make the tokenizer data ready
73             for use.
74         """
75         with connect(self.dsn) as conn:
76             sqlp = SQLPreprocessor(conn, config)
77             sqlp.run_sql_file(conn, 'tokenizer/legacy_tokenizer_indices.sql')
78
79
80     def update_sql_functions(self, config):
81         """ Reimport the SQL functions for this tokenizer.
82         """
83         with connect(self.dsn) as conn:
84             sqlp = SQLPreprocessor(conn, config)
85             sqlp.run_sql_file(conn, 'tokenizer/icu_tokenizer.sql')
86
87
88     def check_database(self, config):
89         """ Check that the tokenizer is set up correctly.
90         """
91         # Will throw an error if there is an issue.
92         self.init_from_project(config)
93
94
95     def update_statistics(self):
96         """ Recompute frequencies for all name words.
97         """
98         with connect(self.dsn) as conn:
99             if conn.table_exists('search_name'):
100                 with conn.cursor() as cur:
101                     cur.drop_table("word_frequencies")
102                     LOG.info("Computing word frequencies")
103                     cur.execute("""CREATE TEMP TABLE word_frequencies AS
104                                      SELECT unnest(name_vector) as id, count(*)
105                                      FROM search_name GROUP BY id""")
106                     cur.execute("CREATE INDEX ON word_frequencies(id)")
107                     LOG.info("Update word table with recomputed frequencies")
108                     cur.execute("""UPDATE word
109                                    SET info = info || jsonb_build_object('count', count)
110                                    FROM word_frequencies WHERE word_id = id""")
111                     cur.drop_table("word_frequencies")
112             conn.commit()
113
114
115     def _cleanup_housenumbers(self):
116         """ Remove unused house numbers.
117         """
118         with connect(self.dsn) as conn:
119             if not conn.table_exists('search_name'):
120                 return
121             with conn.cursor(name="hnr_counter") as cur:
122                 cur.execute("""SELECT word_id, word_token FROM word
123                                WHERE type = 'H'
124                                  AND NOT EXISTS(SELECT * FROM search_name
125                                                 WHERE ARRAY[word.word_id] && name_vector)
126                                  AND (char_length(word_token) > 6
127                                       OR word_token not similar to '\\d+')
128                             """)
129                 candidates = {token: wid for wid, token in cur}
130             with conn.cursor(name="hnr_counter") as cur:
131                 cur.execute("""SELECT housenumber FROM placex
132                                WHERE housenumber is not null
133                                      AND (char_length(housenumber) > 6
134                                           OR housenumber not similar to '\\d+')
135                             """)
136                 for row in cur:
137                     for hnr in row[0].split(';'):
138                         candidates.pop(hnr, None)
139             LOG.info("There are %s outdated housenumbers.", len(candidates))
140             if candidates:
141                 with conn.cursor() as cur:
142                     cur.execute("""DELETE FROM word WHERE word_id = any(%s)""",
143                                 (list(candidates.values()), ))
144                 conn.commit()
145
146
147
148     def update_word_tokens(self):
149         """ Remove unused tokens.
150         """
151         LOG.warning("Cleaning up housenumber tokens.")
152         self._cleanup_housenumbers()
153         LOG.warning("Tokenizer house-keeping done.")
154
155
156     def name_analyzer(self):
157         """ Create a new analyzer for tokenizing names and queries
158             using this tokinzer. Analyzers are context managers and should
159             be used accordingly:
160
161             ```
162             with tokenizer.name_analyzer() as analyzer:
163                 analyser.tokenize()
164             ```
165
166             When used outside the with construct, the caller must ensure to
167             call the close() function before destructing the analyzer.
168
169             Analyzers are not thread-safe. You need to instantiate one per thread.
170         """
171         return LegacyICUNameAnalyzer(self.dsn, self.loader.make_sanitizer(),
172                                      self.loader.make_token_analysis())
173
174
175     def _install_php(self, phpdir):
176         """ Install the php script for the tokenizer.
177         """
178         php_file = self.data_dir / "tokenizer.php"
179         php_file.write_text(dedent(f"""\
180             <?php
181             @define('CONST_Max_Word_Frequency', 10000000);
182             @define('CONST_Term_Normalization_Rules', "{self.loader.normalization_rules}");
183             @define('CONST_Transliteration', "{self.loader.get_search_rules()}");
184             require_once('{phpdir}/tokenizer/icu_tokenizer.php');"""))
185
186
187     def _save_config(self):
188         """ Save the configuration that needs to remain stable for the given
189             database as database properties.
190         """
191         with connect(self.dsn) as conn:
192             self.loader.save_config_to_db(conn)
193
194
195     def _init_db_tables(self, config):
196         """ Set up the word table and fill it with pre-computed word
197             frequencies.
198         """
199         with connect(self.dsn) as conn:
200             sqlp = SQLPreprocessor(conn, config)
201             sqlp.run_sql_file(conn, 'tokenizer/icu_tokenizer_tables.sql')
202             conn.commit()
203
204
205 class LegacyICUNameAnalyzer(AbstractAnalyzer):
206     """ The legacy analyzer uses the ICU library for splitting names.
207
208         Each instance opens a connection to the database to request the
209         normalization.
210     """
211
212     def __init__(self, dsn, sanitizer, token_analysis):
213         self.conn = connect(dsn).connection
214         self.conn.autocommit = True
215         self.sanitizer = sanitizer
216         self.token_analysis = token_analysis
217
218         self._cache = _TokenCache()
219
220
221     def close(self):
222         """ Free all resources used by the analyzer.
223         """
224         if self.conn:
225             self.conn.close()
226             self.conn = None
227
228
229     def _search_normalized(self, name):
230         """ Return the search token transliteration of the given name.
231         """
232         return self.token_analysis.search.transliterate(name).strip()
233
234
235     def _normalized(self, name):
236         """ Return the normalized version of the given name with all
237             non-relevant information removed.
238         """
239         return self.token_analysis.normalizer.transliterate(name).strip()
240
241
242     def get_word_token_info(self, words):
243         """ Return token information for the given list of words.
244             If a word starts with # it is assumed to be a full name
245             otherwise is a partial name.
246
247             The function returns a list of tuples with
248             (original word, word token, word id).
249
250             The function is used for testing and debugging only
251             and not necessarily efficient.
252         """
253         full_tokens = {}
254         partial_tokens = {}
255         for word in words:
256             if word.startswith('#'):
257                 full_tokens[word] = self._search_normalized(word[1:])
258             else:
259                 partial_tokens[word] = self._search_normalized(word)
260
261         with self.conn.cursor() as cur:
262             cur.execute("""SELECT word_token, word_id
263                             FROM word WHERE word_token = ANY(%s) and type = 'W'
264                         """, (list(full_tokens.values()),))
265             full_ids = {r[0]: r[1] for r in cur}
266             cur.execute("""SELECT word_token, word_id
267                             FROM word WHERE word_token = ANY(%s) and type = 'w'""",
268                         (list(partial_tokens.values()),))
269             part_ids = {r[0]: r[1] for r in cur}
270
271         return [(k, v, full_ids.get(v, None)) for k, v in full_tokens.items()] \
272                + [(k, v, part_ids.get(v, None)) for k, v in partial_tokens.items()]
273
274
275     @staticmethod
276     def normalize_postcode(postcode):
277         """ Convert the postcode to a standardized form.
278
279             This function must yield exactly the same result as the SQL function
280             'token_normalized_postcode()'.
281         """
282         return postcode.strip().upper()
283
284
285     def _make_standard_hnr(self, hnr):
286         """ Create a normalised version of a housenumber.
287
288             This function takes minor shortcuts on transliteration.
289         """
290         return self._search_normalized(hnr)
291
292     def update_postcodes_from_db(self):
293         """ Update postcode tokens in the word table from the location_postcode
294             table.
295         """
296         to_delete = []
297         with self.conn.cursor() as cur:
298             # This finds us the rows in location_postcode and word that are
299             # missing in the other table.
300             cur.execute("""SELECT * FROM
301                             (SELECT pc, word FROM
302                               (SELECT distinct(postcode) as pc FROM location_postcode) p
303                               FULL JOIN
304                               (SELECT word FROM word WHERE type = 'P') w
305                               ON pc = word) x
306                            WHERE pc is null or word is null""")
307
308             with CopyBuffer() as copystr:
309                 for postcode, word in cur:
310                     if postcode is None:
311                         to_delete.append(word)
312                     else:
313                         copystr.add(self._search_normalized(postcode),
314                                     'P', postcode)
315
316                 if to_delete:
317                     cur.execute("""DELETE FROM WORD
318                                    WHERE type ='P' and word = any(%s)
319                                 """, (to_delete, ))
320
321                 copystr.copy_out(cur, 'word',
322                                  columns=['word_token', 'type', 'word'])
323
324
325     def update_special_phrases(self, phrases, should_replace):
326         """ Replace the search index for special phrases with the new phrases.
327             If `should_replace` is True, then the previous set of will be
328             completely replaced. Otherwise the phrases are added to the
329             already existing ones.
330         """
331         norm_phrases = set(((self._normalized(p[0]), p[1], p[2], p[3])
332                             for p in phrases))
333
334         with self.conn.cursor() as cur:
335             # Get the old phrases.
336             existing_phrases = set()
337             cur.execute("SELECT word, info FROM word WHERE type = 'S'")
338             for word, info in cur:
339                 existing_phrases.add((word, info['class'], info['type'],
340                                       info.get('op') or '-'))
341
342             added = self._add_special_phrases(cur, norm_phrases, existing_phrases)
343             if should_replace:
344                 deleted = self._remove_special_phrases(cur, norm_phrases,
345                                                        existing_phrases)
346             else:
347                 deleted = 0
348
349         LOG.info("Total phrases: %s. Added: %s. Deleted: %s",
350                  len(norm_phrases), added, deleted)
351
352
353     def _add_special_phrases(self, cursor, new_phrases, existing_phrases):
354         """ Add all phrases to the database that are not yet there.
355         """
356         to_add = new_phrases - existing_phrases
357
358         added = 0
359         with CopyBuffer() as copystr:
360             for word, cls, typ, oper in to_add:
361                 term = self._search_normalized(word)
362                 if term:
363                     copystr.add(term, 'S', word,
364                                 json.dumps({'class': cls, 'type': typ,
365                                             'op': oper if oper in ('in', 'near') else None}))
366                     added += 1
367
368             copystr.copy_out(cursor, 'word',
369                              columns=['word_token', 'type', 'word', 'info'])
370
371         return added
372
373
374     @staticmethod
375     def _remove_special_phrases(cursor, new_phrases, existing_phrases):
376         """ Remove all phrases from the databse that are no longer in the
377             new phrase list.
378         """
379         to_delete = existing_phrases - new_phrases
380
381         if to_delete:
382             cursor.execute_values(
383                 """ DELETE FROM word USING (VALUES %s) as v(name, in_class, in_type, op)
384                     WHERE type = 'S' and word = name
385                           and info->>'class' = in_class and info->>'type' = in_type
386                           and ((op = '-' and info->>'op' is null) or op = info->>'op')
387                 """, to_delete)
388
389         return len(to_delete)
390
391
392     def add_country_names(self, country_code, names):
393         """ Add names for the given country to the search index.
394         """
395         # Make sure any name preprocessing for country names applies.
396         info = PlaceInfo({'name': names, 'country_code': country_code,
397                           'rank_address': 4, 'class': 'boundary',
398                           'type': 'administrative'})
399         self._add_country_full_names(country_code,
400                                      self.sanitizer.process_names(info)[0])
401
402
403     def _add_country_full_names(self, country_code, names):
404         """ Add names for the given country from an already sanitized
405             name list.
406         """
407         word_tokens = set()
408         for name in names:
409             norm_name = self._search_normalized(name.name)
410             if norm_name:
411                 word_tokens.add(norm_name)
412
413         with self.conn.cursor() as cur:
414             # Get existing names
415             cur.execute("""SELECT word_token FROM word
416                             WHERE type = 'C' and word = %s""",
417                         (country_code, ))
418             word_tokens.difference_update((t[0] for t in cur))
419
420             # Only add those names that are not yet in the list.
421             if word_tokens:
422                 cur.execute("""INSERT INTO word (word_token, type, word)
423                                (SELECT token, 'C', %s
424                                 FROM unnest(%s) as token)
425                             """, (country_code, list(word_tokens)))
426
427             # No names are deleted at the moment.
428             # If deletion is made possible, then the static names from the
429             # initial 'country_name' table should be kept.
430
431
432     def process_place(self, place):
433         """ Determine tokenizer information about the given place.
434
435             Returns a JSON-serializable structure that will be handed into
436             the database via the token_info field.
437         """
438         token_info = _TokenInfo(self._cache)
439
440         names, address = self.sanitizer.process_names(place)
441
442         if names:
443             fulls, partials = self._compute_name_tokens(names)
444
445             token_info.add_names(fulls, partials)
446
447             #if place.is_country():
448             #    self._add_country_full_names(place.country_code, names)
449
450         if address:
451             self._process_place_address(token_info, address)
452
453         return token_info.data
454
455
456     def _process_place_address(self, token_info, address):
457         hnrs = set()
458         addr_terms = []
459         streets = []
460         for item in address:
461             if item.kind == 'postcode':
462                 self._add_postcode(item.name)
463             elif item.kind == 'housenumber':
464                 norm_name = self._make_standard_hnr(item.name)
465                 if norm_name:
466                     hnrs.add(norm_name)
467             elif item.kind == 'street':
468                 streets.extend(self._retrieve_full_tokens(item.name))
469             elif item.kind == 'place':
470                 if not item.suffix:
471                     token_info.add_place(self._compute_partial_tokens(item.name))
472             elif not item.kind.startswith('_') and not item.suffix and \
473                  item.kind not in ('country', 'full'):
474                 addr_terms.append((item.kind, self._compute_partial_tokens(item.name)))
475
476         if hnrs:
477             token_info.add_housenumbers(self.conn, hnrs)
478
479         if addr_terms:
480             token_info.add_address_terms(addr_terms)
481
482         if streets:
483             token_info.add_street(streets)
484
485
486     def _compute_partial_tokens(self, name):
487         """ Normalize the given term, split it into partial words and return
488             then token list for them.
489         """
490         norm_name = self._search_normalized(name)
491
492         tokens = []
493         need_lookup = []
494         for partial in norm_name.split():
495             token = self._cache.partials.get(partial)
496             if token:
497                 tokens.append(token)
498             else:
499                 need_lookup.append(partial)
500
501         if need_lookup:
502             with self.conn.cursor() as cur:
503                 cur.execute("""SELECT word, getorcreate_partial_word(word)
504                                FROM unnest(%s) word""",
505                             (need_lookup, ))
506
507                 for partial, token in cur:
508                     tokens.append(token)
509                     self._cache.partials[partial] = token
510
511         return tokens
512
513
514     def _retrieve_full_tokens(self, name):
515         """ Get the full name token for the given name, if it exists.
516             The name is only retrived for the standard analyser.
517         """
518         norm_name = self._search_normalized(name)
519
520         # return cached if possible
521         if norm_name in self._cache.fulls:
522             return self._cache.fulls[norm_name]
523
524         with self.conn.cursor() as cur:
525             cur.execute("SELECT word_id FROM word WHERE word_token = %s and type = 'W'",
526                         (norm_name, ))
527             full = [row[0] for row in cur]
528
529         self._cache.fulls[norm_name] = full
530
531         return full
532
533
534     def _compute_name_tokens(self, names):
535         """ Computes the full name and partial name tokens for the given
536             dictionary of names.
537         """
538         full_tokens = set()
539         partial_tokens = set()
540
541         for name in names:
542             analyzer_id = name.get_attr('analyzer')
543             norm_name = self._normalized(name.name)
544             if analyzer_id is None:
545                 token_id = norm_name
546             else:
547                 token_id = f'{norm_name}@{analyzer_id}'
548
549             full, part = self._cache.names.get(token_id, (None, None))
550             if full is None:
551                 variants = self.token_analysis.analysis[analyzer_id].get_variants_ascii(norm_name)
552                 if not variants:
553                     continue
554
555                 with self.conn.cursor() as cur:
556                     cur.execute("SELECT (getorcreate_full_word(%s, %s)).*",
557                                 (token_id, variants))
558                     full, part = cur.fetchone()
559
560                 self._cache.names[token_id] = (full, part)
561
562             full_tokens.add(full)
563             partial_tokens.update(part)
564
565         return full_tokens, partial_tokens
566
567
568     def _add_postcode(self, postcode):
569         """ Make sure the normalized postcode is present in the word table.
570         """
571         if re.search(r'[:,;]', postcode) is None:
572             postcode = self.normalize_postcode(postcode)
573
574             if postcode not in self._cache.postcodes:
575                 term = self._search_normalized(postcode)
576                 if not term:
577                     return
578
579                 with self.conn.cursor() as cur:
580                     # no word_id needed for postcodes
581                     cur.execute("""INSERT INTO word (word_token, type, word)
582                                    (SELECT %s, 'P', pc FROM (VALUES (%s)) as v(pc)
583                                     WHERE NOT EXISTS
584                                      (SELECT * FROM word
585                                       WHERE type = 'P' and word = pc))
586                                 """, (term, postcode))
587                 self._cache.postcodes.add(postcode)
588
589
590 class _TokenInfo:
591     """ Collect token information to be sent back to the database.
592     """
593     def __init__(self, cache):
594         self._cache = cache
595         self.data = {}
596
597     @staticmethod
598     def _mk_array(tokens):
599         return '{%s}' % ','.join((str(s) for s in tokens))
600
601
602     def add_names(self, fulls, partials):
603         """ Adds token information for the normalised names.
604         """
605         self.data['names'] = self._mk_array(itertools.chain(fulls, partials))
606
607
608     def add_housenumbers(self, conn, hnrs):
609         """ Extract housenumber information from a list of normalised
610             housenumbers.
611         """
612         self.data['hnr_tokens'] = self._mk_array(self._cache.get_hnr_tokens(conn, hnrs))
613         self.data['hnr'] = ';'.join(hnrs)
614
615
616     def add_street(self, tokens):
617         """ Add addr:street match terms.
618         """
619         self.data['street'] = self._mk_array(tokens)
620
621
622     def add_place(self, tokens):
623         """ Add addr:place search and match terms.
624         """
625         if tokens:
626             self.data['place'] = self._mk_array(tokens)
627
628
629     def add_address_terms(self, terms):
630         """ Add additional address terms.
631         """
632         tokens = {key: self._mk_array(partials)
633                   for key, partials in terms if partials}
634
635         if tokens:
636             self.data['addr'] = tokens
637
638
639 class _TokenCache:
640     """ Cache for token information to avoid repeated database queries.
641
642         This cache is not thread-safe and needs to be instantiated per
643         analyzer.
644     """
645     def __init__(self):
646         self.names = {}
647         self.partials = {}
648         self.fulls = {}
649         self.postcodes = set()
650         self.housenumbers = {}
651
652
653     def get_hnr_tokens(self, conn, terms):
654         """ Get token ids for a list of housenumbers, looking them up in the
655             database if necessary. `terms` is an iterable of normalized
656             housenumbers.
657         """
658         tokens = []
659         askdb = []
660
661         for term in terms:
662             token = self.housenumbers.get(term)
663             if token is None:
664                 askdb.append(term)
665             else:
666                 tokens.append(token)
667
668         if askdb:
669             with conn.cursor() as cur:
670                 cur.execute("SELECT nr, getorcreate_hnr_id(nr) FROM unnest(%s) as nr",
671                             (askdb, ))
672                 for term, tid in cur:
673                     self.housenumbers[term] = tid
674                     tokens.append(tid)
675
676         return tokens