1 # SPDX-License-Identifier: GPL-2.0-only
 
   3 # This file is part of Nominatim. (https://nominatim.org)
 
   5 # Copyright (C) 2022 by the Nominatim developer community.
 
   6 # For a full list of authors see the git log.
 
   8 Tokenizer implementing normalisation as used before Nominatim 4.
 
  10 from typing import Optional, Sequence, List, Tuple, Mapping, Any, Callable, \
 
  11                    cast, Dict, Set, Iterable
 
  12 from collections import OrderedDict
 
  14 from pathlib import Path
 
  17 from textwrap import dedent
 
  19 from icu import Transliterator
 
  21 import psycopg2.extras
 
  23 from nominatim.db.connection import connect, Connection
 
  24 from nominatim.config import Configuration
 
  25 from nominatim.db import properties
 
  26 from nominatim.db import utils as db_utils
 
  27 from nominatim.db.sql_preprocessor import SQLPreprocessor
 
  28 from nominatim.data.place_info import PlaceInfo
 
  29 from nominatim.errors import UsageError
 
  30 from nominatim.tokenizer.base import AbstractAnalyzer, AbstractTokenizer
 
  32 DBCFG_NORMALIZATION = "tokenizer_normalization"
 
  33 DBCFG_MAXWORDFREQ = "tokenizer_maxwordfreq"
 
  35 LOG = logging.getLogger()
 
  37 def create(dsn: str, data_dir: Path) -> 'LegacyTokenizer':
 
  38     """ Create a new instance of the tokenizer provided by this module.
 
  40     return LegacyTokenizer(dsn, data_dir)
 
  43 def _install_module(config_module_path: str, src_dir: Path, module_dir: Path) -> str:
 
  44     """ Copies the PostgreSQL normalisation module into the project
 
  45         directory if necessary. For historical reasons the module is
 
  46         saved in the '/module' subdirectory and not with the other tokenizer
 
  49         The function detects when the installation is run from the
 
  50         build directory. It doesn't touch the module in that case.
 
  52     # Custom module locations are simply used as is.
 
  53     if config_module_path:
 
  54         LOG.info("Using custom path for database module at '%s'", config_module_path)
 
  55         return config_module_path
 
  57     # Compatibility mode for builddir installations.
 
  58     if module_dir.exists() and src_dir.samefile(module_dir):
 
  59         LOG.info('Running from build directory. Leaving database module as is.')
 
  60         return str(module_dir)
 
  62     # In any other case install the module in the project directory.
 
  63     if not module_dir.exists():
 
  66     destfile = module_dir / 'nominatim.so'
 
  67     shutil.copy(str(src_dir / 'nominatim.so'), str(destfile))
 
  70     LOG.info('Database module installed at %s', str(destfile))
 
  72     return str(module_dir)
 
  75 def _check_module(module_dir: str, conn: Connection) -> None:
 
  76     """ Try to use the PostgreSQL module to confirm that it is correctly
 
  77         installed and accessible from PostgreSQL.
 
  79     with conn.cursor() as cur:
 
  81             cur.execute("""CREATE FUNCTION nominatim_test_import_func(text)
 
  82                            RETURNS text AS %s, 'transliteration'
 
  83                            LANGUAGE c IMMUTABLE STRICT;
 
  84                            DROP FUNCTION nominatim_test_import_func(text)
 
  85                         """, (f'{module_dir}/nominatim.so', ))
 
  86         except psycopg2.DatabaseError as err:
 
  87             LOG.fatal("Error accessing database module: %s", err)
 
  88             raise UsageError("Database module cannot be accessed.") from err
 
  91 class LegacyTokenizer(AbstractTokenizer):
 
  92     """ The legacy tokenizer uses a special PostgreSQL module to normalize
 
  93         names and queries. The tokenizer thus implements normalization through
 
  94         calls to the database.
 
  97     def __init__(self, dsn: str, data_dir: Path) -> None:
 
  99         self.data_dir = data_dir
 
 100         self.normalization: Optional[str] = None
 
 103     def init_new_db(self, config: Configuration, init_db: bool = True) -> None:
 
 104         """ Set up a new tokenizer for the database.
 
 106             This copies all necessary data in the project directory to make
 
 107             sure the tokenizer remains stable even over updates.
 
 109         assert config.project_dir is not None
 
 110         module_dir = _install_module(config.DATABASE_MODULE_PATH,
 
 111                                      config.lib_dir.module,
 
 112                                      config.project_dir / 'module')
 
 114         self.normalization = config.TERM_NORMALIZATION
 
 116         self._install_php(config, overwrite=True)
 
 118         with connect(self.dsn) as conn:
 
 119             _check_module(module_dir, conn)
 
 120             self._save_config(conn, config)
 
 124             self.update_sql_functions(config)
 
 125             self._init_db_tables(config)
 
 128     def init_from_project(self, config: Configuration) -> None:
 
 129         """ Initialise the tokenizer from the project directory.
 
 131         assert config.project_dir is not None
 
 133         with connect(self.dsn) as conn:
 
 134             self.normalization = properties.get_property(conn, DBCFG_NORMALIZATION)
 
 136         if not (config.project_dir / 'module' / 'nominatim.so').exists():
 
 137             _install_module(config.DATABASE_MODULE_PATH,
 
 138                             config.lib_dir.module,
 
 139                             config.project_dir / 'module')
 
 141         self._install_php(config, overwrite=False)
 
 143     def finalize_import(self, config: Configuration) -> None:
 
 144         """ Do any required postprocessing to make the tokenizer data ready
 
 147         with connect(self.dsn) as conn:
 
 148             sqlp = SQLPreprocessor(conn, config)
 
 149             sqlp.run_sql_file(conn, 'tokenizer/legacy_tokenizer_indices.sql')
 
 152     def update_sql_functions(self, config: Configuration) -> None:
 
 153         """ Reimport the SQL functions for this tokenizer.
 
 155         assert config.project_dir is not None
 
 157         with connect(self.dsn) as conn:
 
 158             max_word_freq = properties.get_property(conn, DBCFG_MAXWORDFREQ)
 
 159             modulepath = config.DATABASE_MODULE_PATH or \
 
 160                          str((config.project_dir / 'module').resolve())
 
 161             sqlp = SQLPreprocessor(conn, config)
 
 162             sqlp.run_sql_file(conn, 'tokenizer/legacy_tokenizer.sql',
 
 163                               max_word_freq=max_word_freq,
 
 164                               modulepath=modulepath)
 
 167     def check_database(self, _: Configuration) -> Optional[str]:
 
 168         """ Check that the tokenizer is set up correctly.
 
 171              The Postgresql extension nominatim.so was not correctly loaded.
 
 176              * Check the output of the CMmake/make installation step
 
 177              * Does nominatim.so exist?
 
 178              * Does nominatim.so exist on the database server?
 
 179              * Can nominatim.so be accessed by the database user?
 
 181         with connect(self.dsn) as conn:
 
 182             with conn.cursor() as cur:
 
 184                     out = cur.scalar("SELECT make_standard_name('a')")
 
 185                 except psycopg2.Error as err:
 
 186                     return hint.format(error=str(err))
 
 189             return hint.format(error='Unexpected result for make_standard_name()')
 
 194     def migrate_database(self, config: Configuration) -> None:
 
 195         """ Initialise the project directory of an existing database for
 
 196             use with this tokenizer.
 
 198             This is a special migration function for updating existing databases
 
 199             to new software versions.
 
 201         assert config.project_dir is not None
 
 203         self.normalization = config.TERM_NORMALIZATION
 
 204         module_dir = _install_module(config.DATABASE_MODULE_PATH,
 
 205                                      config.lib_dir.module,
 
 206                                      config.project_dir / 'module')
 
 208         with connect(self.dsn) as conn:
 
 209             _check_module(module_dir, conn)
 
 210             self._save_config(conn, config)
 
 213     def update_statistics(self, _: Configuration) -> None:
 
 214         """ Recompute the frequency of full words.
 
 216         with connect(self.dsn) as conn:
 
 217             if conn.table_exists('search_name'):
 
 218                 with conn.cursor() as cur:
 
 219                     cur.drop_table("word_frequencies")
 
 220                     LOG.info("Computing word frequencies")
 
 221                     cur.execute("""CREATE TEMP TABLE word_frequencies AS
 
 222                                      SELECT unnest(name_vector) as id, count(*)
 
 223                                      FROM search_name GROUP BY id""")
 
 224                     cur.execute("CREATE INDEX ON word_frequencies(id)")
 
 225                     LOG.info("Update word table with recomputed frequencies")
 
 226                     cur.execute("""UPDATE word SET search_name_count = count
 
 227                                    FROM word_frequencies
 
 228                                    WHERE word_token like ' %' and word_id = id""")
 
 229                     cur.drop_table("word_frequencies")
 
 233     def update_word_tokens(self) -> None:
 
 234         """ No house-keeping implemented for the legacy tokenizer.
 
 236         LOG.info("No tokenizer clean-up available.")
 
 239     def name_analyzer(self) -> 'LegacyNameAnalyzer':
 
 240         """ Create a new analyzer for tokenizing names and queries
 
 241             using this tokinzer. Analyzers are context managers and should
 
 245             with tokenizer.name_analyzer() as analyzer:
 
 249             When used outside the with construct, the caller must ensure to
 
 250             call the close() function before destructing the analyzer.
 
 252             Analyzers are not thread-safe. You need to instantiate one per thread.
 
 254         normalizer = Transliterator.createFromRules("phrase normalizer",
 
 256         return LegacyNameAnalyzer(self.dsn, normalizer)
 
 259     def most_frequent_words(self, conn: Connection, num: int) -> List[str]:
 
 260         """ Return a list of the `num` most frequent full words
 
 263         with conn.cursor() as cur:
 
 264             cur.execute(""" SELECT word FROM word WHERE word is not null
 
 265                               ORDER BY search_name_count DESC LIMIT %s""", (num,))
 
 266             return list(s[0] for s in cur)
 
 269     def _install_php(self, config: Configuration, overwrite: bool = True) -> None:
 
 270         """ Install the php script for the tokenizer.
 
 272         if config.lib_dir.php is not None:
 
 273             php_file = self.data_dir / "tokenizer.php"
 
 275             if not php_file.exists() or overwrite:
 
 276                 php_file.write_text(dedent(f"""\
 
 278                     @define('CONST_Max_Word_Frequency', {config.MAX_WORD_FREQUENCY});
 
 279                     @define('CONST_Term_Normalization_Rules', "{config.TERM_NORMALIZATION}");
 
 280                     require_once('{config.lib_dir.php}/tokenizer/legacy_tokenizer.php');
 
 281                     """), encoding='utf-8')
 
 284     def _init_db_tables(self, config: Configuration) -> None:
 
 285         """ Set up the word table and fill it with pre-computed word
 
 288         with connect(self.dsn) as conn:
 
 289             sqlp = SQLPreprocessor(conn, config)
 
 290             sqlp.run_sql_file(conn, 'tokenizer/legacy_tokenizer_tables.sql')
 
 293         LOG.warning("Precomputing word tokens")
 
 294         db_utils.execute_file(self.dsn, config.lib_dir.data / 'words.sql')
 
 297     def _save_config(self, conn: Connection, config: Configuration) -> None:
 
 298         """ Save the configuration that needs to remain stable for the given
 
 299             database as database properties.
 
 301         assert self.normalization is not None
 
 303         properties.set_property(conn, DBCFG_NORMALIZATION, self.normalization)
 
 304         properties.set_property(conn, DBCFG_MAXWORDFREQ, config.MAX_WORD_FREQUENCY)
 
 307 class LegacyNameAnalyzer(AbstractAnalyzer):
 
 308     """ The legacy analyzer uses the special Postgresql module for
 
 311         Each instance opens a connection to the database to request the
 
 315     def __init__(self, dsn: str, normalizer: Any):
 
 316         self.conn: Optional[Connection] = connect(dsn).connection
 
 317         self.conn.autocommit = True
 
 318         self.normalizer = normalizer
 
 319         psycopg2.extras.register_hstore(self.conn)
 
 321         self._cache = _TokenCache(self.conn)
 
 324     def close(self) -> None:
 
 325         """ Free all resources used by the analyzer.
 
 332     def get_word_token_info(self, words: Sequence[str]) -> List[Tuple[str, str, int]]:
 
 333         """ Return token information for the given list of words.
 
 334             If a word starts with # it is assumed to be a full name
 
 335             otherwise is a partial name.
 
 337             The function returns a list of tuples with
 
 338             (original word, word token, word id).
 
 340             The function is used for testing and debugging only
 
 341             and not necessarily efficient.
 
 343         assert self.conn is not None
 
 344         with self.conn.cursor() as cur:
 
 345             cur.execute("""SELECT t.term, word_token, word_id
 
 346                            FROM word, (SELECT unnest(%s::TEXT[]) as term) t
 
 347                            WHERE word_token = (CASE
 
 348                                    WHEN left(t.term, 1) = '#' THEN
 
 349                                      ' ' || make_standard_name(substring(t.term from 2))
 
 351                                      make_standard_name(t.term)
 
 353                                  and class is null and country_code is null""",
 
 356             return [(r[0], r[1], r[2]) for r in cur]
 
 359     def normalize(self, phrase: str) -> str:
 
 360         """ Normalize the given phrase, i.e. remove all properties that
 
 361             are irrelevant for search.
 
 363         return cast(str, self.normalizer.transliterate(phrase))
 
 366     def normalize_postcode(self, postcode: str) -> str:
 
 367         """ Convert the postcode to a standardized form.
 
 369             This function must yield exactly the same result as the SQL function
 
 370             'token_normalized_postcode()'.
 
 372         return postcode.strip().upper()
 
 375     def update_postcodes_from_db(self) -> None:
 
 376         """ Update postcode tokens in the word table from the location_postcode
 
 379         assert self.conn is not None
 
 381         with self.conn.cursor() as cur:
 
 382             # This finds us the rows in location_postcode and word that are
 
 383             # missing in the other table.
 
 384             cur.execute("""SELECT * FROM
 
 385                             (SELECT pc, word FROM
 
 386                               (SELECT distinct(postcode) as pc FROM location_postcode) p
 
 388                               (SELECT word FROM word
 
 389                                 WHERE class ='place' and type = 'postcode') w
 
 391                            WHERE pc is null or word is null""")
 
 396             for postcode, word in cur:
 
 398                     to_delete.append(word)
 
 400                     to_add.append(postcode)
 
 403                 cur.execute("""DELETE FROM WORD
 
 404                                WHERE class ='place' and type = 'postcode'
 
 408                 cur.execute("""SELECT count(create_postcode_id(pc))
 
 409                                FROM unnest(%s) as pc
 
 414     def update_special_phrases(self, phrases: Iterable[Tuple[str, str, str, str]],
 
 415                                should_replace: bool) -> None:
 
 416         """ Replace the search index for special phrases with the new phrases.
 
 418         assert self.conn is not None
 
 420         norm_phrases = set(((self.normalize(p[0]), p[1], p[2], p[3])
 
 423         with self.conn.cursor() as cur:
 
 424             # Get the old phrases.
 
 425             existing_phrases = set()
 
 426             cur.execute("""SELECT word, class, type, operator FROM word
 
 427                            WHERE class != 'place'
 
 428                                  OR (type != 'house' AND type != 'postcode')""")
 
 429             for label, cls, typ, oper in cur:
 
 430                 existing_phrases.add((label, cls, typ, oper or '-'))
 
 432             to_add = norm_phrases - existing_phrases
 
 433             to_delete = existing_phrases - norm_phrases
 
 437                     """ INSERT INTO word (word_id, word_token, word, class, type,
 
 438                                           search_name_count, operator)
 
 439                         (SELECT nextval('seq_word'), ' ' || make_standard_name(name), name,
 
 441                                 CASE WHEN op in ('in', 'near') THEN op ELSE null END
 
 442                            FROM (VALUES %s) as v(name, class, type, op))""",
 
 445             if to_delete and should_replace:
 
 447                     """ DELETE FROM word USING (VALUES %s) as v(name, in_class, in_type, op)
 
 448                         WHERE word = name and class = in_class and type = in_type
 
 449                               and ((op = '-' and operator is null) or op = operator)""",
 
 452         LOG.info("Total phrases: %s. Added: %s. Deleted: %s",
 
 453                  len(norm_phrases), len(to_add), len(to_delete))
 
 456     def add_country_names(self, country_code: str, names: Mapping[str, str]) -> None:
 
 457         """ Add names for the given country to the search index.
 
 459         assert self.conn is not None
 
 461         with self.conn.cursor() as cur:
 
 463                 """INSERT INTO word (word_id, word_token, country_code)
 
 464                    (SELECT nextval('seq_word'), lookup_token, %s
 
 465                       FROM (SELECT DISTINCT ' ' || make_standard_name(n) as lookup_token
 
 467                       WHERE NOT EXISTS(SELECT * FROM word
 
 468                                        WHERE word_token = lookup_token and country_code = %s))
 
 469                 """, (country_code, list(names.values()), country_code))
 
 472     def process_place(self, place: PlaceInfo) -> Mapping[str, Any]:
 
 473         """ Determine tokenizer information about the given place.
 
 475             Returns a JSON-serialisable structure that will be handed into
 
 476             the database via the token_info field.
 
 478         assert self.conn is not None
 
 480         token_info = _TokenInfo(self._cache)
 
 485             token_info.add_names(self.conn, names)
 
 487             if place.is_country():
 
 488                 assert place.country_code is not None
 
 489                 self.add_country_names(place.country_code, names)
 
 491         address = place.address
 
 493             self._process_place_address(token_info, address)
 
 495         return token_info.data
 
 498     def _process_place_address(self, token_info: '_TokenInfo', address: Mapping[str, str]) -> None:
 
 499         assert self.conn is not None
 
 503         for key, value in address.items():
 
 504             if key == 'postcode':
 
 505                 # Make sure the normalized postcode is present in the word table.
 
 506                 if re.search(r'[:,;]', value) is None:
 
 507                     norm_pc = self.normalize_postcode(value)
 
 508                     token_info.set_postcode(norm_pc)
 
 509                     self._cache.add_postcode(self.conn, norm_pc)
 
 510             elif key in ('housenumber', 'streetnumber', 'conscriptionnumber'):
 
 512             elif key == 'street':
 
 513                 token_info.add_street(self.conn, value)
 
 515                 token_info.add_place(self.conn, value)
 
 516             elif not key.startswith('_') \
 
 517                  and key not in ('country', 'full', 'inclusion'):
 
 518                 addr_terms.append((key, value))
 
 521             token_info.add_housenumbers(self.conn, hnrs)
 
 524             token_info.add_address_terms(self.conn, addr_terms)
 
 529     """ Collect token information to be sent back to the database.
 
 531     def __init__(self, cache: '_TokenCache') -> None:
 
 533         self.data: Dict[str, Any] = {}
 
 536     def add_names(self, conn: Connection, names: Mapping[str, str]) -> None:
 
 537         """ Add token information for the names of the place.
 
 539         with conn.cursor() as cur:
 
 540             # Create the token IDs for all names.
 
 541             self.data['names'] = cur.scalar("SELECT make_keywords(%s)::text",
 
 545     def add_housenumbers(self, conn: Connection, hnrs: Sequence[str]) -> None:
 
 546         """ Extract housenumber information from the address.
 
 549             token = self.cache.get_housenumber(hnrs[0])
 
 550             if token is not None:
 
 551                 self.data['hnr_tokens'] = token
 
 552                 self.data['hnr'] = hnrs[0]
 
 555         # split numbers if necessary
 
 556         simple_list: List[str] = []
 
 558             simple_list.extend((x.strip() for x in re.split(r'[;,]', hnr)))
 
 560         if len(simple_list) > 1:
 
 561             simple_list = list(set(simple_list))
 
 563         with conn.cursor() as cur:
 
 564             cur.execute("SELECT * FROM create_housenumbers(%s)", (simple_list, ))
 
 565             result = cur.fetchone()
 
 566             assert result is not None
 
 567             self.data['hnr_tokens'], self.data['hnr'] = result
 
 570     def set_postcode(self, postcode: str) -> None:
 
 571         """ Set or replace the postcode token with the given value.
 
 573         self.data['postcode'] = postcode
 
 575     def add_street(self, conn: Connection, street: str) -> None:
 
 576         """ Add addr:street match terms.
 
 578         def _get_street(name: str) -> Optional[str]:
 
 579             with conn.cursor() as cur:
 
 580                 return cast(Optional[str],
 
 581                             cur.scalar("SELECT word_ids_from_name(%s)::text", (name, )))
 
 583         tokens = self.cache.streets.get(street, _get_street)
 
 584         self.data['street'] = tokens or '{}'
 
 587     def add_place(self, conn: Connection, place: str) -> None:
 
 588         """ Add addr:place search and match terms.
 
 590         def _get_place(name: str) -> Tuple[List[int], List[int]]:
 
 591             with conn.cursor() as cur:
 
 592                 cur.execute("""SELECT make_keywords(hstore('name' , %s))::text,
 
 593                                       word_ids_from_name(%s)::text""",
 
 595                 return cast(Tuple[List[int], List[int]], cur.fetchone())
 
 597         self.data['place_search'], self.data['place_match'] = \
 
 598             self.cache.places.get(place, _get_place)
 
 601     def add_address_terms(self, conn: Connection, terms: Sequence[Tuple[str, str]]) -> None:
 
 602         """ Add additional address terms.
 
 604         def _get_address_term(name: str) -> Tuple[List[int], List[int]]:
 
 605             with conn.cursor() as cur:
 
 606                 cur.execute("""SELECT addr_ids_from_name(%s)::text,
 
 607                                       word_ids_from_name(%s)::text""",
 
 609                 return cast(Tuple[List[int], List[int]], cur.fetchone())
 
 612         for key, value in terms:
 
 613             items = self.cache.address_terms.get(value, _get_address_term)
 
 614             if items[0] or items[1]:
 
 618             self.data['addr'] = tokens
 
 622     """ Least recently used cache that accepts a generator function to
 
 623         produce the item when there is a cache miss.
 
 626     def __init__(self, maxsize: int = 128):
 
 627         self.data: 'OrderedDict[str, Any]' = OrderedDict()
 
 628         self.maxsize = maxsize
 
 631     def get(self, key: str, generator: Callable[[str], Any]) -> Any:
 
 632         """ Get the item with the given key from the cache. If nothing
 
 633             is found in the cache, generate the value through the
 
 634             generator function and store it in the cache.
 
 636         value = self.data.get(key)
 
 637         if value is not None:
 
 638             self.data.move_to_end(key)
 
 640             value = generator(key)
 
 641             if len(self.data) >= self.maxsize:
 
 642                 self.data.popitem(last=False)
 
 643             self.data[key] = value
 
 649     """ Cache for token information to avoid repeated database queries.
 
 651         This cache is not thread-safe and needs to be instantiated per
 
 654     def __init__(self, conn: Connection):
 
 656         self.streets = _LRU(maxsize=256)
 
 657         self.places = _LRU(maxsize=128)
 
 658         self.address_terms = _LRU(maxsize=1024)
 
 660         # Lookup houseunumbers up to 100 and cache them
 
 661         with conn.cursor() as cur:
 
 662             cur.execute("""SELECT i, ARRAY[getorcreate_housenumber_id(i::text)]::text
 
 663                            FROM generate_series(1, 100) as i""")
 
 664             self._cached_housenumbers: Dict[str, str] = {str(r[0]): r[1] for r in cur}
 
 666         # For postcodes remember the ones that have already been added
 
 667         self.postcodes: Set[str] = set()
 
 669     def get_housenumber(self, number: str) -> Optional[str]:
 
 670         """ Get a housenumber token from the cache.
 
 672         return self._cached_housenumbers.get(number)
 
 675     def add_postcode(self, conn: Connection, postcode: str) -> None:
 
 676         """ Make sure the given postcode is in the database.
 
 678         if postcode not in self.postcodes:
 
 679             with conn.cursor() as cur:
 
 680                 cur.execute('SELECT create_postcode_id(%s)', (postcode, ))
 
 681             self.postcodes.add(postcode)