1.2.1 - en to ja translation catalogue (83 entries)

en: Execution example::
ja: 実行例::

en: Let's create micro-blog
ja: マイクロブログ検索システムの作成

en: Let's create micro-blog with full text search by Groonga. Micro-blog is one of the broadcast medium in the forms of blog. It is mainly used to post small messages like a Twitter.
ja: これまで学んだGroongaの機能を用いて、マイクロブログの検索システムを作成してみましょう。マイクロブログとは、Twitterのような短いメッセージを投稿するブログです。

en: Create a table
ja: テーブルの作成

en: Let's create table.
ja: まずは、テーブルを作成します。

en: Users table
ja: Usersテーブル

en: This is the table which stores user information. It stores name of user, profile, list of follower and so on.
ja: ユーザーの名前や自己紹介文、フォローしているユーザー一覧など、ユーザー情報を格納するためのテーブルです。

en: User ID
ja: ユーザーID

en: User name
ja: ユーザー名

en: List of following users
ja: フォローしているユーザーの一覧

en: List of favorite comments
ja: お気に入りのコメント一覧

en: Current location of user (geolocation)
ja: ユーザーの現在地（緯度経度座標）

en: Current location of user (string)
ja: ユーザーの現在地（文字列）

en: User profile
ja: ユーザーの自己紹介

en: Indexes for ``follower`` column in ``Users`` table. With this indexes, you can search users who follows the person.
ja: ``Users`` テーブルの ``follower`` カラムに対するインデックス。 このインデックスを作ることで、あるユーザーをフォローしているユーザーを検索できるようになります。

en: Comments table
ja: Commentsテーブル

en: This is the table which stores comments and its metadata. It stores content of comment, posted date, comment which reply to, and so on.
ja: コメント内容や投稿日時、返信先情報など、コメントに関する内容を格納するテーブルです。

en: Comment ID
ja: コメントID

en: Content of comment
ja: コメント内容

en: Posted date
ja: 投稿日時

en: Comment which you reply to someone
ja: 返信元のコメント内容

en: List of users who you reply to
ja: 返信先のユーザーの一覧

en: List of hash tags about comment
ja: コメントのハッシュタグの一覧

en: Posted place (for geolocation)
ja: 投稿場所(緯度経度座標のため)

en: Person who write comment
ja: コメントを書いたユーザー

en: Indexes for ``favorites`` column in ``Users`` table. With this indexes, you can search the person who mark comment as favorite one.
ja: ``Users`` テーブルの ``favorites`` カラムに対するインデックス。 このインデックスを作ることで、指定したコメントを誰がお気に入りに入れているのかを検索できるようになります。

en: HashTags table
ja: HashTagsテーブル

en: This is the table which stores hash tags for comments.
ja: コメントのハッシュタグを一覧で保存するためのテーブルです。

en: Hash tag
ja: ハッシュタグ

en: Indexes for ``Comments.hash_tags``. With this indexes, you can search list of comments with specified hash tags.
ja: 「Comments.hash_tags」のインデックス。 このインデックスを作ることで、指定したハッシュタグのついているコメントの一覧を出すことが出来るようになります。

en: Bigram table
ja: Bigramテーブル

en: This is the table which stores indexes for full text search by user information or comments.
ja: ユーザー情報・コメントで全文検索が出来るようにするためのインデックスを格納するテーブルです。

en: Word
ja: 単語

en: Indexes of user information. This column contains indexes of user name (``Users.name``), current location (``Users.location_str``), profile (``Users.description``).
ja: ユーザー情報のインデックス。 このカラムは、ユーザー名「Users.name」、現在地「Users.location_str」、自己紹介文「Users.description」のインデックスになっています。

en: Indexes about content of comments (``Comments.comment``).
ja: コメント内容「Comments.comment」のインデックス

en: GeoIndex table
ja: GeoIndexテーブル

en: This is the table which stores indexes of location column to search geo location effectively.
ja: 位置情報検索を効果的に行うための locationカラムのインデックスを保持するテーブルです。

en: Indexes of location column for Users table
ja: Usersテーブルのlocationカラムに対するインデックス

en: Indexes of location column for Comments table
ja: Commentsテーブルのlocationカラムに対するインデックス

en: Loading data
ja: データのロード

en: Then, load example data.
ja: つづいて、テスト用データをロードします。

en: ``follower`` column and ``favorites`` column in ``Users`` table and ``replied_users`` column in ``Comments`` table are vector column, so specify the value as an array.
ja: ``Users`` テーブルの ``follower`` カラムと ``favorites`` カラム、そして ``Comments`` テーブルの ``replied_users`` カラムは、ベクターカラムです。そのため、これらのカラムは配列で値を指定します。

en: ``location`` column in ``Users`` table, ``location`` column in ``Comments`` table use GeoPoint type. This type accepts "[latitude]x[longitude]".
ja: ``Users`` テーブルの ``location`` カラムと、``Comments`` テーブルの ``location`` カラムは、 ``GeoPoint`` 型です。この型での値の指定は、"[緯度]x[経度]"と記述して指定します。

en: ``last_modified`` column in ``Comments`` table use Time type.
ja: ``Comments`` テーブルの ``last_modified`` カラムは、Time型です。

en: There are two way to specify the value. First, specify epoch (seconds since Jan, 1, 1970 AM 00:00:00) directly. In this case, you can specify micro seconds as fractional part. The value is converted from factional part to the time which is micro seconds based one when data is loaded. The second, specify the timestamp as string in following format: "(YEAR)/(MONTH)/(DAY) (HOUR):(MINUTE):(SECOND)". In this way, the string is casted to proper micro seconds when data is loaded.
ja: この型での値を指定する方法は2つあります。1つ目の方法は、1970年1月1日0時0分0秒からの経過秒数の値を直接指定する方法です。このとき、小数部分を指定することでマイクロ秒数での指定が可能です。指定した値は、データのロードの際にマイクロ秒を単位とする整数値に変換後、格納されます。 2つ目の方法は、文字列で日時と時刻を指定する方法です。"年/月/日 時:分:秒"というフォーマットで記述することで、データロードの際に文字列からキャストされ、マイクロ秒数の値が格納されます。

en: Search
ja: 検索

en: Let's search micro-blog.
ja: マイクロブログを検索してみましょう。

en: Search users by keyword
ja: キーワードでユーザー検索

en: In this section, we search micro-blog against multiple column by keyword. See :doc:`match_columns` to search multiple column at once.
ja: ここでは、 :doc:`match_columns` で扱った、複数カラムを対象とした検索を行います。

en: Let's search user from micro-blog's user name, location, description entries.
ja: 指定された文字列で、ユーザー名・現在地・自己紹介文を対象に検索をします。

en: By using "New York" as searching keyword for user, "Bob" who lives in "New York" is listed in search result.
ja: 「New York」をキーワードにユーザー検索した結果、New Yorkに住んでいる「Bob」がヒットしました。

en: Search users by geolocation data (GeoPoint)
ja: 位置情報(GeoPoint)でユーザー検索

en: In this section, we search users by column data which use type of GeoPoint. See :doc:`search` about GeoPoint column.
ja: ここでは、GeoPoint型のカラムで検索をします。GeoPoint型については :doc:`search` を参照してください。

en: Following example searches users who live in within 20km from specified location.
ja: 次の例では、特定の場所から20km以内に住んでいる人を検索します。

en: It shows that "Bob" and "Charlie" lives in within 20 km from station of "Grand Central Terminal".
ja: 「Bob」と「Charlie」が「Grand Central Terminal」から20km以内に住んでいることがわかります。

en: Search users who follows specific user
ja: あるユーザーをフォローしてるユーザーの検索

en: In this section, we do reverse resolution of reference relationships which is described at :doc:`index`.
ja: ここでは、 :doc:`index` の参照関係の逆引きをします。

en: Following examples shows reverse resolution about ``follower`` column of ``Users`` table.
ja: 次の例は、 ``Users`` テーブルの ``follower`` カラムにあるフォローリストを逆引きします。

en: It shows that "Alice" and "Charlie" follows "Bob".
ja: 「Alice」と「Charlie」が「Bob」をフォローしていることがわかります。

en: Search comments by using the value of GeoPoint type
ja: GeoPointでコメント検索

en: In this section, we search comments which are written within specific location.
ja: ある範囲内で書かれたコメントを検索します。

en: Then, we also use drill down which is described at :doc:`drilldown`. Following example shows how to drill down against search results. As a result, we get the value of count which is grouped by user, and hash tags respectively.
ja: また、 :doc:`drilldown` をおこないます。検索結果をハッシュタグとユーザーでドリルダウンし、ユーザー別・ハッシュタグ別のカウントを出します。

en: Above query searches comments which are posted within 20 km from Central Park in city of New York.
ja: このクエリは、ニューヨークのセントラルパークから20km圏内で投稿されたコメントを検索します。

en: As specified range is 20 km, all comments with location are collected. You know that search results contain 2 #groonga hash tags and one #travel hash tag, and bob and charlie posted 2 comments.
ja: 指定した範囲が20kmなので、位置情報を含むすべてのコメントが検索されました。#groongaというハッシュタグが2件、#travelというハッシュタグが1件で、BobとCharlieがコメントしているのは2件あります。

en: Search comments by keyword
ja: キーワードでコメント検索

en: In this section, we search comments which contains specific keyword. And more, Let's calculate the value of `_score` which is described at :doc:`search`.
ja: あるキーワードを含むコメントを検索します。そして、 :doc:`search` で言及している `_score` を出してみます。

en: By using 'Now' as a keyword, above query returns 2 comments. It also contains count of 'Now' as the value of `_score`.
ja: 'Now'をキーワードに使っているので、このクエリは2件のコメントを返します。 `_score` の値として 'Now'のカウントを含んでいます。

en: Search comments by keyword and geolocation
ja: キーワードと位置情報で検索

en: In this section, we search comments by specific keyword and geolocation. By using `--query` and `--filter` option, following query returns records which are matched to both conditions.
ja: あるキーワードと位置情報の両方でコメントを検索します。 `--query` と `--filter` オプションの両方を使用した場合、両方の条件に一致するレコードを返します。

en: It returns 1 comment which meets both condition. It also returns result of drilldown. There is 1 comment which is commented by Bob.
ja: 両方の条件をみたすコメントが1件あります。ドリルダウンの結果も含まれ、Bobによるコメントであることがわかります。

en: Search comments by hash tags
ja: ハッシュタグでコメントを検索

en: In this section, we search comments which contains specific hash tags. Let's use reverse resolution of reference relationships.
ja: あるハッシュタグのついているコメントを検索します。テーブルの参照関係を逆にたどってみましょう。

en: Above query returns 2 comments which contains #groonga hash tag. It also returns result of drilldown grouped by person who posted it. It shows that there are 2 comments. Bob commented it.
ja: このクエリは#groongaハッシュタグを含む2件のコメントを返します。投稿者のドリルダウン結果を2件含んでいて、Bobが投稿したことがわかります。

en: Search comments by user id
ja: ユーザーIDでコメントを検索

en: In this section, we search comments which are posted by specific user.
ja: あるユーザーが投稿したコメントを検索します。

en: Above query returns 4 comments which are posted by Bob. It also returns result of drilldown by hash tags. There are 2 comments which contains #groonga, and 1 comment which contains #travel as hash tag.
ja: このクエリはBobによる4件のコメントを返します。ハッシュタグによるドリルダウン結果も含まれ、#groongaが2件、#travelが1件であることがわかります。

en: Search user's favorite comments
ja: ユーザーのお気に入りのコメント一覧

en: In this section, we search user's favorite comments.
ja: あるユーザーのお気に入りコメントを検索します。

en: Above query returns Bob's favorite comments.
ja: このクエリはBobのお気に入りのコメント一覧を返します。

en: Search comments by posted time
ja: 投稿時間でコメントを検索

en: In this section, we search comments by posted time. See type of `Time` in :doc:`data`.
ja: コメントの投稿時間で検索をします。`Time` 型については :doc:`data` を参照してください。

en: Let's search comments that posted time are older than specified time.
ja: ある時刻よりも古いコメントを検索します。

en: Above query returns 5 comments which are older than 2010/03/17 14:00:00. It also returns result of drilldown by posted person. There are 2 comments by Alice, 3 comments by Bob.
ja: このクエリは2010/03/17 14:00:00以前の5件のコメントを返します。投稿者によるドリルダウン結果も含まれ、Aliceが2件、Bobが3件であることがわかります。
