ادغام موتور جستجوی فرانت‌اند: Elasticsearch و Solr

در دنیای داده محور امروز، ارائه یک تجربه جستجوی قوی و کارآمد برای تعامل و رضایت کاربر بسیار مهم است. در حالی که موتورهای جستجوی بک‌اند مانند Elasticsearch و Solr قدرتمند هستند، قرار گرفتن مستقیم آنها در معرض فرانت‌اند می تواند آسیب پذیری های امنیتی و گلوگاه های عملکرد را ایجاد کند. این راهنما به بررسی نحوه ادغام یکپارچه این موتورهای جستجو در برنامه های فرانت‌اند شما می پردازد و بر بهترین شیوه ها برای عملکرد، ارتباط و بین المللی سازی تمرکز دارد.

چرا یک موتور جستجو را با فرانت‌اند خود ادغام کنیم؟

ادغام یک موتور جستجوی اختصاصی مزایای متعددی نسبت به تکیه صرف به پرس و جوهای پایگاه داده برای عملکرد جستجو دارد:

• بهبود عملکرد: موتورهای جستجو برای فهرست بندی و جستجوی حجم زیادی از داده های متنی بهینه شده اند و در مقایسه با پرس و جوهای پایگاه داده سنتی نتایج بسیار سریع تری را ارائه می دهند.
• ویژگی‌های جستجوی پیشرفته: Elasticsearch و Solr ویژگی‌های پیشرفته‌ای مانند تطبیق فازی، ریشه‌یابی، مدیریت مترادف و جستجوی جنبه‌ای را ارائه می‌دهند که توانایی کاربر را برای یافتن اطلاعات مرتبط افزایش می‌دهد.
• مقیاس‌پذیری: این موتورهای جستجو برای مقیاس‌پذیری افقی طراحی شده‌اند و حجم داده‌های رو به رشد و ترافیک کاربر را در خود جای می‌دهند.
• رتبه‌بندی ارتباط: آنها از الگوریتم‌های پیچیده‌ای برای رتبه‌بندی نتایج جستجو بر اساس ارتباط استفاده می‌کنند و اطمینان می‌دهند که کاربران ابتدا مهم‌ترین اطلاعات را می‌بینند.
• انعطاف‌پذیری: Elasticsearch و Solr بسیار قابل تنظیم هستند و به شما این امکان را می‌دهند که تجربه جستجو را متناسب با نیازهای خاص خود تنظیم کنید.

انتخاب بین Elasticsearch و Solr

هم Elasticsearch و هم Solr گزینه های بسیار خوبی برای تامین انرژی جستجوی فرانت‌اند شما هستند. در اینجا یک مقایسه مختصر برای کمک به شما در تصمیم گیری اینکه کدام یک برای پروژه شما مناسب است آورده شده است:

ویژگی	Elasticsearch	Solr
فناوری	API مبتنی بر RESTful، مبتنی بر JSON	API مبتنی بر RESTful، مبتنی بر XML/JSON
مدل داده	سند محور	مبتنی بر طرحواره
مقیاس‌پذیری	مقیاس‌پذیری افقی عالی	مقیاس‌پذیری افقی خوب
پشتیبانی انجمن	انجمن بزرگ و فعال	انجمن بزرگ و بالغ
موارد استفاده	تجزیه و تحلیل لاگ، جستجوی متن کامل، تجزیه و تحلیل بلادرنگ	جستجوی تجارت الکترونیک، مدیریت محتوا، جستجوی سازمانی

Elasticsearch به طور کلی به دلیل سهولت استفاده، انعطاف‌پذیری و قابلیت‌های بلادرنگ مورد علاقه است و آن را به یک انتخاب خوب برای داده‌های پویا و در حال تحول تبدیل می‌کند. API مبتنی بر RESTful و فرمت داده مبتنی بر JSON، ادغام با برنامه های وب مدرن را ساده می کند. Solr، از سوی دیگر، به دلیل ویژگی‌های جستجوی پیشرفته، مدیریت طرحواره و اکوسیستم بالغ خود شناخته شده است. این یک رقیب قوی برای پروژه هایی است که نیاز به کنترل دقیق بر فهرست بندی و رفتار جستجو دارند.

معماری: الگوی Backend-for-Frontend (BFF)

معماری توصیه شده برای ادغام موتور جستجوی فرانت‌اند شامل یک لایه Backend-for-Frontend (BFF) است. این الگو یک سرور واسطه بین فرانت‌اند و موتور جستجو معرفی می کند. در اینجا دلیل مفید بودن این رویکرد آمده است:

• امنیت: BFF به عنوان یک دروازه بان عمل می کند و از دسترسی مستقیم به موتور جستجو از فرانت‌اند جلوگیری می کند. این از داده های حساس محافظت می کند و از پرس و جوهای غیرمجاز جلوگیری می کند.
• تبدیل داده: BFF می تواند داده ها را از موتور جستجو به قالبی تبدیل کند که به راحتی توسط فرانت‌اند قابل مصرف باشد. این توسعه فرانت‌اند را ساده می‌کند و میزان داده‌های منتقل شده را کاهش می‌دهد.
• تجمیع: BFF می تواند داده ها را از چندین منبع، از جمله موتور جستجو و سایر سرویس های بک‌اند، جمع آوری کند و یک نمای یکپارچه به فرانت‌اند ارائه دهد.
• ذخیره سازی: BFF می تواند نتایج جستجو را ذخیره کند، عملکرد را بهبود بخشد و بار روی موتور جستجو را کاهش دهد.
• سفارشی سازی: BFF به شما این امکان را می دهد که تجربه جستجو را متناسب با گروه های کاربری یا دستگاه های خاص تنظیم کنید.

مثال: یک برنامه تجارت الکترونیک را تصور کنید. فرانت‌اند یک درخواست جستجو را به BFF ارسال می کند. سپس BFF از Elasticsearch پرس و جو می کند، داده های محصول را بازیابی می کند، آن را با اطلاعات قیمت گذاری خاص کاربر از سرویس بک‌اند دیگری غنی می کند و داده ها را برای نمایش در فرانت‌اند قالب بندی می کند.

مراحل پیاده‌سازی

در اینجا یک راهنمای گام به گام برای پیاده سازی ادغام موتور جستجوی فرانت‌اند با استفاده از الگوی BFF آمده است:

1. موتور جستجوی خود را (Elasticsearch یا Solr) راه اندازی کنید

برای نصب و پیکربندی Elasticsearch یا Solr، مستندات رسمی را دنبال کنید. اطمینان حاصل کنید که موتور جستجوی شما به درستی با داده هایی که می خواهید جستجو کنید فهرست بندی شده است.

2. لایه BFF را ایجاد کنید

یک فناوری بک‌اند برای BFF خود انتخاب کنید (به عنوان مثال، Node.js، Python، Java). نقاط پایانی را برای رسیدگی به درخواست‌های جستجو از فرانت‌اند پیاده‌سازی کنید. این نقاط پایانی باید:

• دریافت پرس و جوهای جستجو از فرانت‌اند.
• ایجاد پرس و جوهای مناسب برای موتور جستجو.
• اجرای پرس و جوها در برابر موتور جستجو.
• تبدیل نتایج جستجو به قالبی مناسب برای فرانت‌اند.
• رسیدگی به خطاها و استثناها با ظرافت.
• پیاده‌سازی مکانیزم‌های ذخیره‌سازی برای پرس‌وجوهایی که اغلب مورد دسترسی قرار می‌گیرند.

مثال کد (Node.js با Elasticsearch):

const express = require('express');
const { Client } = require('@elastic/elasticsearch');

const app = express();
const port = 3001;

const client = new Client({ node: 'http://localhost:9200' }); // Replace with your Elasticsearch endpoint

app.get('/search', async (req, res) => {
  const { query } = req.query;

  try {
    const result = await client.search({
      index: 'products', // Replace with your index name
      body: {
        query: {
          multi_match: {
            query: query,
            fields: ['name', 'description'], // Replace with your fields
          },
        },
      },
    });

    const hits = result.body.hits.hits.map(hit => hit._source);
    res.json(hits);
  } catch (error) {
    console.error(error);
    res.status(500).json({ error: 'Search failed' });
  }
});

app.listen(port, () => {
  console.log(`BFF listening at http://localhost:${port}`);
});

3. رابط کاربری جستجوی فرانت‌اند را توسعه دهید

یک رابط کاربری برای وارد کردن پرس و جوهای جستجو و نمایش نتایج جستجو ایجاد کنید. از فریمورک های جاوا اسکریپت مانند React، Angular یا Vue.js برای ساخت کامپوننت های تعاملی و پاسخگو استفاده کنید.

4. فرانت‌اند را به BFF متصل کنید

از درخواست‌های HTTP (به عنوان مثال، با استفاده از `fetch` یا `axios`) برای ارسال پرس و جوهای جستجو از فرانت‌اند به BFF استفاده کنید. نتایج جستجوی دریافت شده از BFF را در رابط کاربری خود نمایش دهید.

مثال کد (React):

import React, { useState } from 'react';

function Search() {
  const [searchTerm, setSearchTerm] = useState('');
  const [results, setResults] = useState([]);

  const handleSearch = async () => {
    const response = await fetch(`/api/search?query=${searchTerm}`); // Replace with your BFF endpoint
    const data = await response.json();
    setResults(data);
  };

  return (
    

       setSearchTerm(e.target.value)}
      />
      Search

      

        {results.map((result) => (
          
{result.name}
 // Assuming your documents have an 'id' and 'name' field
        ))}
      
    
  );
}

export default Search;

5. جستجوی جنبه‌ای را پیاده‌سازی کنید

جستجوی جنبه‌ای به کاربران این امکان را می‌دهد که نتایج جستجوی خود را با اعمال فیلترها بر اساس دسته‌ها، ویژگی‌ها یا سایر معیارها اصلاح کنند. Elasticsearch و Solr پشتیبانی داخلی از جستجوی جنبه‌ای را ارائه می‌دهند.

مراحل:

• جنبه‌ها را در موتور جستجوی خود پیکربندی کنید.
• تعداد جنبه‌ها را از موتور جستجو از طریق BFF بازیابی کنید.
• جنبه‌ها را در رابط کاربری فرانت‌اند خود نمایش دهید.
• پرس و جوی جستجو را بر اساس جنبه‌های انتخاب شده توسط کاربر به روز کنید.

6. قابلیت تکمیل خودکار را اضافه کنید

تکمیل خودکار عبارات جستجو را هنگام تایپ کاربر پیشنهاد می‌کند، تجربه جستجو را بهبود می‌بخشد و به کاربران کمک می‌کند سریع‌تر آنچه را که به دنبالش هستند، پیدا کنند. Elasticsearch و Solr ویژگی های تکمیل خودکار را ارائه می دهند.

مراحل:

• تکمیل خودکار را در موتور جستجوی خود پیکربندی کنید (با استفاده از پیشنهاد دهنده‌ها در Elasticsearch یا کامپوننت‌های تکمیل خودکار در Solr).
• پیشنهادات تکمیل خودکار را از موتور جستجو از طریق BFF بازیابی کنید.
• پیشنهادات را در یک لیست کشویی در رابط کاربری فرانت‌اند خود نمایش دهید.
• هنگامی که کاربر یک پیشنهاد را انتخاب می کند، پرس و جوی جستجو را به روز کنید.

بهینه‌سازی عملکرد

بهینه‌سازی عملکرد برای ارائه یک تجربه جستجوی روان و پاسخگو بسیار مهم است. در اینجا برخی از تکنیک‌های کلیدی بهینه‌سازی عملکرد آورده شده است:

• ذخیره‌سازی: ذخیره‌سازی را در هر دو سطح BFF و فرانت‌اند پیاده‌سازی کنید تا بار روی موتور جستجو کاهش یابد و زمان پاسخ‌دهی بهبود یابد. از تکنیک‌هایی مانند ذخیره‌سازی HTTP، Redis یا Memcached استفاده کنید.
• بهینه‌سازی پرس و جو: پرس و جوهای جستجوی خود را با دقت طراحی کنید تا میزان داده‌های پردازش شده توسط موتور جستجو به حداقل برسد. از فیلترهای مناسب استفاده کنید، تعداد نتایج برگشتی را محدود کنید و از تجمیع‌های غیرضروری اجتناب کنید.
• بهینه‌سازی فهرست‌بندی: استراتژی فهرست‌بندی خود را بهینه کنید تا اطمینان حاصل شود که داده‌ها به طور کارآمد فهرست می‌شوند. از انواع داده مناسب استفاده کنید، تحلیل‌گرها را برای فیلدهای متنی پیکربندی کنید و از فهرست‌بندی داده‌های غیرضروری اجتناب کنید.
• اشتراک‌گذاری اتصال: از اشتراک‌گذاری اتصال برای کاهش سربار ایجاد اتصالات به موتور جستجو استفاده کنید.
• عملیات ناهمزمان: پرس و جوهای جستجو را به صورت ناهمزمان انجام دهید تا از مسدود شدن رشته اصلی برنامه خود جلوگیری کنید.
• متعادل‌سازی بار: ترافیک جستجو را در چندین گره موتور جستجو توزیع کنید تا مقیاس‌پذیری و در دسترس بودن بهبود یابد.
• نظارت: عملکرد موتور جستجو و BFF خود را نظارت کنید تا گلوگاه‌ها و زمینه‌های بهبود را شناسایی کنید.
• فشرده‌سازی Gzip: فشرده‌سازی Gzip را برای پاسخ‌ها از BFF فعال کنید تا میزان داده‌های منتقل شده به فرانت‌اند کاهش یابد.
• Debouncing: Debouncing را در ورودی جستجوی فرانت‌اند پیاده‌سازی کنید تا از درخواست‌های بیش از حد به BFF هنگام تایپ کاربر جلوگیری شود.

تنظیم ارتباط

اطمینان از اینکه نتایج جستجو با پرس و جوی کاربر مرتبط هستند، برای یک تجربه جستجوی مثبت ضروری است. در اینجا برخی از تکنیک‌ها برای تنظیم ارتباط آورده شده است:

• تقویت: اهمیت فیلدها یا ویژگی‌های خاص را برای تأثیرگذاری بر رتبه‌بندی نتایج جستجو افزایش دهید. به عنوان مثال، ممکن است فیلد `name` را بیشتر از فیلد `description` تقویت کنید.
• مدیریت مترادف: مدیریت مترادف را پیکربندی کنید تا اطمینان حاصل شود که جستجوها برای اصطلاحات مختلف نتایج یکسانی را برمی‌گردانند. به عنوان مثال، جستجو برای "car" باید نتایجی را نیز برای "automobile" برگرداند.
• ریشه‌یابی: از ریشه‌یابی برای کاهش کلمات به شکل ریشه خود استفاده کنید، و به جستجوها برای صرف‌های مختلف یک کلمه اجازه دهید نتایج یکسانی را برگردانند. به عنوان مثال، جستجو برای "running" باید نتایجی را نیز برای "run" برگرداند.
• تطبیق فازی: تطبیق فازی را پیاده‌سازی کنید تا به جستجوها با غلط املایی یا املای اشتباه اجازه دهید همچنان نتایج مرتبط را برگردانند.
• حذف کلمات توقف: کلمات رایج (به عنوان مثال، "the," "a," "and") را از فهرست حذف کنید تا عملکرد و ارتباط جستجو بهبود یابد.
• امتیازدهی سفارشی: توابع امتیازدهی سفارشی را پیاده‌سازی کنید تا رتبه‌بندی نتایج جستجو را متناسب با نیازهای خاص خود تنظیم کنید.
• بازخورد کاربر: بازخورد کاربر را در مورد نتایج جستجو جمع آوری کنید تا زمینه های بهبود را شناسایی کنید و تنظیم ارتباط خود را اصلاح کنید.

بین المللی سازی (i18n)

اگر برنامه شما به مخاطبان جهانی خدمات ارائه می دهد، مهم است که هنگام پیاده سازی جستجوی فرانت‌اند، بین المللی سازی را در نظر بگیرید. در اینجا برخی از ملاحظات کلیدی آورده شده است:

• تحلیل زبان خاص: از تحلیل‌گرهای زبان خاص استفاده کنید تا اطمینان حاصل شود که متن به درستی فهرست‌بندی و برای هر زبان جستجو می‌شود. Elasticsearch و Solr تحلیل‌گرهایی را برای طیف گسترده‌ای از زبان‌ها ارائه می‌دهند.
• فهرست‌بندی چند زبانه: محتوا را به چندین زبان فهرست‌بندی کنید تا از جستجوها به زبان‌های مختلف پشتیبانی کنید.
• ترجمه: پرس و جوهای جستجو و نتایج را ترجمه کنید تا یک تجربه جستجوی محلی ارائه دهید.
• رمزگذاری کاراکتر: از رمزگذاری کاراکتر UTF-8 برای پشتیبانی از طیف گسترده‌ای از کاراکترها و زبان‌ها استفاده کنید.
• پشتیبانی از راست به چپ (RTL): اطمینان حاصل کنید که رابط کاربری فرانت‌اند شما به درستی از زبان‌های راست به چپ مانند عربی و عبری پشتیبانی می‌کند.
• قالب بندی تاریخ و عدد: از قالب بندی تاریخ و عدد خاص محلی استفاده کنید تا داده ها را در قالبی کاربرپسند نمایش دهید.
• تبدیل ارز: ارزها را به ارز محلی کاربر تبدیل کنید تا یک تجربه جستجوی سازگار ارائه دهید.
• مدیریت منطقه زمانی: مناطق زمانی را به درستی مدیریت کنید تا تاریخ و زمان را در منطقه زمانی محلی کاربر نمایش دهید.
• حساسیت فرهنگی: هنگام طراحی تجربه جستجوی خود از تفاوت ها و حساسیت های فرهنگی آگاه باشید.
• مثال: یک پلتفرم تجارت الکترونیک را در نظر بگیرید که محصولات را در سطح جهانی می فروشد. آنها باید فهرست های جداگانه ای برای هر زبان داشته باشند (به عنوان مثال، `products_en`, `products_fr`, `products_es`) و از تحلیل‌گرهای زبان خاص استفاده کنند. وقتی یک کاربر از فرانسه به زبان فرانسوی جستجو می کند، پرس و جو باید در برابر فهرست `products_fr` با تحلیل‌گر فرانسوی اجرا شود.

ملاحظات امنیتی

امنیت هنگام ادغام یک موتور جستجو با فرانت‌اند شما از اهمیت بالایی برخوردار است. در اینجا برخی از ملاحظات امنیتی کلیدی آورده شده است:

• احراز هویت و مجوز: مکانیزم‌های احراز هویت و مجوز قوی را برای محافظت از موتور جستجوی خود در برابر دسترسی غیرمجاز پیاده‌سازی کنید.
• اعتبارسنجی ورودی: تمام پرس و جوهای جستجو را برای جلوگیری از حملات تزریق اعتبارسنجی کنید.
• رمزگذاری خروجی: نتایج جستجو را برای جلوگیری از حملات اسکریپت بین سایتی (XSS) رمزگذاری کنید.
• محدود کردن نرخ: برای جلوگیری از حملات انکار سرویس (DoS) محدود کردن نرخ را پیاده‌سازی کنید.
• ممیزی‌های امنیتی منظم: ممیزی‌های امنیتی منظم را انجام دهید تا آسیب‌پذیری‌های احتمالی را شناسایی و برطرف کنید.
• اصل کمترین امتیاز: فقط حداقل سطح دسترسی لازم برای انجام وظایف خود را به کاربران اعطا کنید.
• ارتباطات امن: از HTTPS برای رمزگذاری ارتباطات بین فرانت‌اند، BFF و موتور جستجو استفاده کنید.
• پوشاندن داده‌ها: داده‌های حساس را در نتایج جستجو بپوشانید تا از افشای غیرمجاز جلوگیری شود.

تست

آزمایش کامل برای اطمینان از کیفیت و قابلیت اطمینان پیاده‌سازی جستجوی فرانت‌اند شما بسیار مهم است. در اینجا برخی از ملاحظات کلیدی تست آورده شده است:

• تست‌های واحد: تست‌های واحد بنویسید تا عملکرد اجزای جداگانه BFF و فرانت‌اند خود را تأیید کنید.
• تست‌های یکپارچگی: تست‌های یکپارچگی بنویسید تا تعامل بین فرانت‌اند، BFF و موتور جستجو را تأیید کنید.
• تست‌های سرتاسر: تست‌های سرتاسر بنویسید تا تعاملات کاربر را شبیه‌سازی کنید و تجربه جستجوی کلی را تأیید کنید.
• تست‌های عملکرد: تست‌های عملکرد را انجام دهید تا زمان پاسخ‌دهی و مقیاس‌پذیری پیاده‌سازی جستجوی خود را اندازه‌گیری کنید.
• تست‌های امنیتی: تست‌های امنیتی را انجام دهید تا آسیب‌پذیری‌های احتمالی را شناسایی و برطرف کنید.
• تست‌های قابلیت استفاده: تست‌های قابلیت استفاده را انجام دهید تا بازخورد کاربر را جمع آوری کنید و زمینه های بهبود را شناسایی کنید.
• تست‌های دسترسی‌پذیری: تست‌های دسترسی‌پذیری را انجام دهید تا اطمینان حاصل شود که پیاده‌سازی جستجوی شما برای کاربران دارای معلولیت قابل دسترسی است.
• تست A/B: از تست A/B برای مقایسه پیاده‌سازی‌های جستجوی مختلف و شناسایی موثرترین رویکرد استفاده کنید.

نتیجه‌گیری

ادغام Elasticsearch یا Solr با فرانت‌اند شما می تواند با ارائه عملکرد جستجوی سریع، مرتبط و مقیاس‌پذیر، تجربه کاربر را به میزان قابل توجهی بهبود بخشد. با پیروی از بهترین شیوه های ذکر شده در این راهنما، می توانید یک پیاده‌سازی جستجوی فرانت‌اند قوی و ایمن بسازید که نیازهای مخاطبان جهانی شما را برآورده کند. به یاد داشته باشید که بهینه‌سازی عملکرد، تنظیم ارتباط، بین المللی سازی و امنیت را در اولویت قرار دهید تا یک تجربه جستجوی واقعاً استثنایی ارائه دهید.