Išorinės (Frontend) paieškos variklio integracija: Elasticsearch ir Solr

Šiuolaikiniame duomenimis grįstame pasaulyje, tvirtos ir efektyvios paieškos patirties suteikimas yra gyvybiškai svarbus vartotojų įsitraukimui ir pasitenkinimui. Nors vidiniai (backend) paieškos varikliai, tokie kaip Elasticsearch ir Solr, yra galingi, jų tiesioginis atvėrimas išorinei (frontend) daliai gali sukelti saugumo pažeidžiamumų ir našumo problemų. Šis vadovas nagrinėja, kaip sklandžiai integruoti šiuos paieškos variklius į jūsų išorinės (frontend) dalies programas, sutelkiant dėmesį į geriausias našumo, relevantiškumo ir internacionalizacijos praktikas.

Kodėl verta integruoti paieškos variklį su savo išorine (Frontend) dalimi?

Specializuoto paieškos variklio integravimas suteikia keletą pranašumų, palyginti su paieškos funkcionalumu, kuris remiasi tik duomenų bazės užklausomis:

• Geresnis našumas: Paieškos varikliai yra optimizuoti didelių teksto duomenų kiekių indeksavimui ir paieškai, todėl rezultatai pateikiami žymiai greičiau, palyginti su tradicinėmis duomenų bazės užklausomis.
• Pažangios paieškos funkcijos: Elasticsearch ir Solr siūlo pažangias funkcijas, tokias kaip apytikslis atitikimas (fuzzy matching), žodžių kamienų išskyrimas (stemming), sinonimų tvarkymas ir fasetinė paieška, pagerindami vartotojo galimybes rasti relevantišką informaciją.
• Mastelio keitimas: Šie paieškos varikliai yra sukurti horizontaliam mastelio keitimui, prisitaikant prie augančių duomenų kiekių ir vartotojų srauto.
• Relevantiškumo reitingavimas: Jie naudoja sudėtingus algoritmus paieškos rezultatams reitinguoti pagal relevantiškumą, užtikrindami, kad vartotojai pirmiausia pamatytų svarbiausią informaciją.
• Lankstumas: Elasticsearch ir Solr yra labai konfigūruojami, leidžiantys pritaikyti paieškos patirtį pagal jūsų specifinius poreikius.

Pasirinkimas tarp Elasticsearch ir Solr

Tiek Elasticsearch, tiek Solr yra puikūs pasirinkimai jūsų išorinės (frontend) paieškos varikliui. Štai trumpas palyginimas, padėsiantis nuspręsti, kuris iš jų labiau tinka jūsų projektui:

Savybė	Elasticsearch	Solr
Technologija	RESTful API, JSON pagrindu	RESTful API, XML/JSON pagrindu
Duomenų modelis	Orientuotas į dokumentus	Paremta schema
Mastelio keitimas	Puikus horizontalus mastelio keitimas	Geras horizontalus mastelio keitimas
Bendruomenės palaikymas	Didelė ir aktyvi bendruomenė	Didelė ir brandi bendruomenė
Panaudojimo atvejai	Įrašų (log) analizė, pilno teksto paieška, realaus laiko analizė	El. prekybos paieška, turinio valdymas, įmonės paieška

Elasticsearch paprastai yra mėgstamas dėl paprasto naudojimo, lankstumo ir realaus laiko galimybių, todėl tai geras pasirinkimas dinamiškiems ir besikeičiantiems duomenims. Jo RESTful API ir JSON pagrįstas duomenų formatas supaprastina integraciją su moderniomis žiniatinklio programomis. Solr, kita vertus, yra žinomas dėl savo pažangių paieškos funkcijų, schemų valdymo ir brandžios ekosistemos. Tai stiprus konkurentas projektams, kuriems reikalinga tiksli indeksavimo ir paieškos elgsenos kontrolė.

Architektūra: Backend-for-Frontend (BFF) šablonas

Rekomenduojama architektūra išorinės (frontend) dalies paieškos variklio integravimui apima Backend-for-Frontend (BFF) sluoksnį. Šis šablonas įveda tarpinį serverį tarp jūsų išorinės (frontend) dalies ir paieškos variklio. Štai kodėl šis požiūris yra naudingas:

• Saugumas: BFF veikia kaip vartų sargas, užkertantis kelią tiesioginei prieigai prie paieškos variklio iš išorinės (frontend) dalies. Tai apsaugo jautrius duomenis ir neleidžia vykdyti neautorizuotų užklausų.
• Duomenų transformavimas: BFF gali transformuoti duomenis iš paieškos variklio į formatą, kurį lengvai apdoroja išorinė (frontend) dalis. Tai supaprastina išorinės dalies kūrimą ir sumažina perduodamų duomenų kiekį.
• Agregavimas: BFF gali agreguoti duomenis iš kelių šaltinių, įskaitant paieškos variklį ir kitas vidines (backend) paslaugas, suteikdamas vieningą vaizdą išorinei (frontend) daliai.
• Spartinančioji atmintinė (Caching): BFF gali talpinti paieškos rezultatus spartinančiojoje atmintinėje, pagerindamas našumą ir sumažindamas paieškos variklio apkrovą.
• Pritaikymas: BFF leidžia pritaikyti paieškos patirtį konkrečioms vartotojų grupėms ar įrenginiams.

Pavyzdys: Įsivaizduokite el. prekybos programą. Išorinė (frontend) dalis siunčia paieškos užklausą į BFF. Tada BFF pateikia užklausą Elasticsearch, gauna produktų duomenis, praturtina juos vartotojui specifine kainodaros informacija iš kitos vidinės (backend) paslaugos ir formatuoja duomenis rodymui išorinėje (frontend) dalyje.

Diegimo žingsniai

Štai žingsnis po žingsnio vadovas, kaip įdiegti išorinės (frontend) dalies paieškos variklio integraciją naudojant BFF šabloną:

1. Paruoškite savo paieškos variklį (Elasticsearch arba Solr)

Vadovaukitės oficialia dokumentacija, kad įdiegtumėte ir sukonfigūruotumėte Elasticsearch arba Solr. Įsitikinkite, kad jūsų paieškos variklis yra tinkamai suindeksuotas su duomenimis, kuriuos norite ieškoti.

2. Sukurkite BFF sluoksnį

Pasirinkite vidinės (backend) dalies technologiją savo BFF (pvz., Node.js, Python, Java). Įdiekite galinius taškus (endpoints) paieškos užklausoms iš išorinės (frontend) dalies tvarkyti. Šie galiniai taškai turėtų:

• Gauti paieškos užklausas iš išorinės (frontend) dalies.
• Sudaryti tinkamas užklausas paieškos varikliui.
• Vykdyti užklausas paieškos variklyje.
• Transformuoti paieškos rezultatus į formatą, tinkamą išorinei (frontend) daliai.
• Tinkamai tvarkyti klaidas ir išimtis.
• Įdiegti spartinančiosios atmintinės mechanizmus dažnai naudojamoms užklausoms.

Kodo pavyzdys (Node.js su Elasticsearch):

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

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

const client = new Client({ node: 'http://localhost:9200' }); // Pakeiskite savo Elasticsearch galiniu tašku

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

  try {
    const result = await client.search({
      index: 'products', // Pakeiskite savo indekso pavadinimu
      body: {
        query: {
          multi_match: {
            query: query,
            fields: ['name', 'description'], // Pakeiskite savo laukais
          },
        },
      },
    });

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

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

3. Sukurkite išorinės (frontend) dalies paieškos sąsają

Sukurkite vartotojo sąsają paieškos užklausoms įvesti ir paieškos rezultatams rodyti. Naudokite JavaScript karkasus, tokius kaip React, Angular arba Vue.js, kad sukurtumėte interaktyvius ir prisitaikančius komponentus.

4. Prijunkite išorinę (frontend) dalį prie BFF

Naudokite HTTP užklausas (pvz., naudojant `fetch` arba `axios`) paieškos užklausoms siųsti iš išorinės (frontend) dalies į BFF. Rodykite paieškos rezultatus, gautus iš BFF, savo vartotojo sąsajoje.

Kodo pavyzdys (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}`); // Pakeiskite savo BFF galiniu tašku
    const data = await response.json();
    setResults(data);
  };

  return (
    

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

      

        {results.map((result) => (
          
{result.name}
 // Daroma prielaida, kad jūsų dokumentai turi 'id' ir 'name' laukus
        ))}
      
    
  );
}

export default Search;

5. Įdiekite fasetinę paiešką

Fasetinė paieška leidžia vartotojams patikslinti paieškos rezultatus taikant filtrus pagal kategorijas, atributus ar kitus kriterijus. Elasticsearch ir Solr suteikia integruotą palaikymą fasetinei paieškai.

Žingsniai:

• Sukonfigūruokite fasetes savo paieškos variklyje.
• Gaukite fasečių skaičių iš paieškos variklio per BFF.
• Rodykite fasetes savo išorinės (frontend) dalies sąsajoje.
• Atnaujinkite paieškos užklausą pagal vartotojo pasirinktas fasetes.

6. Pridėkite automatinio užbaigimo funkciją

Automatinis užbaigimas siūlo paieškos terminus, kai vartotojas rašo, pagerindamas paieškos patirtį ir padėdamas vartotojams greičiau rasti tai, ko ieško. Elasticsearch ir Solr siūlo automatinio užbaigimo funkcijas.

Žingsniai:

• Sukonfigūruokite automatinį užbaigimą savo paieškos variklyje (naudodami „suggesters“ Elasticsearch arba automatinio užbaigimo komponentus Solr).
• Gaukite automatinio užbaigimo pasiūlymus iš paieškos variklio per BFF.
• Rodykite pasiūlymus išskleidžiamajame sąraše savo išorinės (frontend) dalies sąsajoje.
• Atnaujinkite paieškos užklausą, kai vartotojas pasirenka pasiūlymą.

Našumo optimizavimas

Našumo optimizavimas yra labai svarbus siekiant užtikrinti sklandžią ir greitai reaguojančią paieškos patirtį. Štai keletas pagrindinių našumo optimizavimo metodų:

• Spartinančioji atmintinė (Caching): Įdiekite spartinančiąją atmintinę tiek BFF, tiek išorinės (frontend) dalies lygmenyse, kad sumažintumėte paieškos variklio apkrovą ir pagerintumėte atsako laiką. Naudokite tokius metodus kaip HTTP spartinančioji atmintinė, Redis ar Memcached.
• Užklausų optimizavimas: Kruopščiai kurkite paieškos užklausas, kad sumažintumėte paieškos variklio apdorojamų duomenų kiekį. Naudokite tinkamus filtrus, apribokite grąžinamų rezultatų skaičių ir venkite nereikalingų agregacijų.
• Indeksavimo optimizavimas: Optimizuokite savo indeksavimo strategiją, kad užtikrintumėte efektyvų duomenų indeksavimą. Naudokite tinkamus duomenų tipus, konfigūruokite analizatorius tekstiniams laukams ir venkite nereikalingų duomenų indeksavimo.
• Ryšių telkinys (Connection Pooling): Naudokite ryšių telkinį, kad sumažintumėte ryšių su paieškos varikliu užmezgimo pridėtines išlaidas.
• Asinchroninės operacijos: Vykdykite paieškos užklausas asinchroniškai, kad neužblokuotumėte pagrindinės jūsų programos gijos.
• Apkrovos balansavimas: Paskirstykite paieškos srautą tarp kelių paieškos variklio mazgų, kad pagerintumėte mastelio keitimą ir pasiekiamumą.
• Stebėjimas: Stebėkite savo paieškos variklio ir BFF našumą, kad nustatytumėte problemas ir sritis, kurias galima pagerinti.
• Gzip glaudinimas: Įjunkite Gzip glaudinimą atsakymams iš BFF, kad sumažintumėte į išorinę (frontend) dalį perduodamų duomenų kiekį.
• Užklausų atidėjimas (Debouncing): Įdiekite užklausų atidėjimą išorinės (frontend) dalies paieškos lauke, kad išvengtumėte perteklinio užklausų siuntimo į BFF, kol vartotojas rašo.

Relevantiškumo derinimas

Užtikrinti, kad paieškos rezultatai būtų relevantiški vartotojo užklausai, yra būtina teigiamai paieškos patirčiai. Štai keletas relevantiškumo derinimo metodų:

• Svarbos didinimas (Boosting): Padidinkite tam tikrų laukų ar atributų svarbą, kad paveiktumėte paieškos rezultatų reitingavimą. Pavyzdžiui, galite suteikti didesnę svarbą `name` laukui nei `description` laukui.
• Sinonimų tvarkymas: Sukonfigūruokite sinonimų tvarkymą, kad užtikrintumėte, jog skirtingų terminų paieškos grąžintų tuos pačius rezultatus. Pavyzdžiui, ieškant „automobilis“, turėtų būti grąžinami rezultatai ir su žodžiu „mašina“.
• Žodžių kamienų išskyrimas (Stemming): Naudokite žodžių kamienų išskyrimą, kad žodžiai būtų sutrumpinti iki jų šaknies, leidžiant skirtingų žodžio linksnių paieškoms grąžinti tuos pačius rezultatus. Pavyzdžiui, ieškant „bėgantis“, turėtų būti grąžinami ir rezultatai su žodžiu „bėgti“.
• Apytikslis atitikimas (Fuzzy Matching): Įdiekite apytikslį atitikimą, kad paieškos su rašybos klaidomis vis tiek grąžintų relevantiškus rezultatus.
• Stop žodžių šalinimas: Pašalinkite dažniausiai pasitaikančius žodžius (pvz., „ir“, „į“, „bei“) iš indekso, kad pagerintumėte paieškos našumą ir relevantiškumą.
• Individualus vertinimas (Custom Scoring): Įdiekite individualias vertinimo funkcijas, kad pritaikytumėte paieškos rezultatų reitingavimą pagal savo specifinius poreikius.
• Vartotojų atsiliepimai: Rinkite vartotojų atsiliepimus apie paieškos rezultatus, kad nustatytumėte sritis, kurias galima pagerinti, ir patobulintumėte relevantiškumo derinimą.

Internacionalizacija (i18n)

Jei jūsų programa skirta pasaulinei auditorijai, diegiant išorinės (frontend) dalies paiešką svarbu atsižvelgti į internacionalizaciją. Štai keletas pagrindinių aspektų:

• Konkrečiai kalbai skirta analizė: Naudokite konkrečiai kalbai skirtus analizatorius, kad užtikrintumėte tinkamą teksto indeksavimą ir paiešką kiekvienai kalbai. Elasticsearch ir Solr teikia analizatorius įvairioms kalboms.
• Daugiakalbis indeksavimas: Indeksuokite turinį keliomis kalbomis, kad palaikytumėte paieškas skirtingomis kalbomis.
• Vertimas: Išverskite paieškos užklausas ir rezultatus, kad suteiktumėte lokalizuotą paieškos patirtį.
• Simbolių kodavimas: Naudokite UTF-8 simbolių kodavimą, kad palaikytumėte platų simbolių ir kalbų spektrą.
• Iš dešinės į kairę (RTL) palaikymas: Užtikrinkite, kad jūsų išorinės (frontend) dalies sąsaja tinkamai palaikytų iš dešinės į kairę rašomas kalbas, tokias kaip arabų ir hebrajų.
• Datos ir skaičių formatavimas: Naudokite konkrečiai vietovei pritaikytą datos ir skaičių formatavimą, kad duomenys būtų rodomi vartotojui patogiu formatu.
• Valiutų konvertavimas: Konvertuokite valiutas į vartotojo vietinę valiutą, kad suteiktumėte nuoseklią paieškos patirtį.
• Laiko juostų tvarkymas: Teisingai tvarkykite laiko juostas, kad datos ir laikai būtų rodomi vartotojo vietinėje laiko juostoje.
• Kultūrinis jautrumas: Kurdami paieškos patirtį, atsižvelkite į kultūrinius skirtumus ir jautrumą.
• Pavyzdys: Įsivaizduokite el. prekybos platformą, parduodančią produktus visame pasaulyje. Jie turėtų turėti atskirus indeksus kiekvienai kalbai (pvz., `products_en`, `products_fr`, `products_es`) ir naudoti konkrečiai kalbai skirtus analizatorius. Kai vartotojas iš Prancūzijos ieško prancūzų kalba, užklausa turėtų būti vykdoma `products_fr` indekse su prancūzų kalbos analizatoriumi.

Saugumo aspektai

Saugumas yra svarbiausias dalykas integruojant paieškos variklį su jūsų išorine (frontend) dalimi. Štai keletas pagrindinių saugumo aspektų:

• Autentifikavimas ir autorizavimas: Įdiekite patikimus autentifikavimo ir autorizavimo mechanizmus, kad apsaugotumėte savo paieškos variklį nuo neautorizuotos prieigos.
• Įvesties tikrinimas: Tikrinkite visas paieškos užklausas, kad išvengtumėte injekcijos atakų.
• Išvesties kodavimas: Koduokite paieškos rezultatus, kad išvengtumėte tarpvietinio scenarijų vykdymo (XSS) atakų.
• Užklausų skaičiaus ribojimas: Įdiekite užklausų skaičiaus ribojimą, kad išvengtumėte paslaugos trikdymo (DoS) atakų.
• Reguliarūs saugumo auditai: Atlikite reguliarius saugumo auditus, kad nustatytumėte ir pašalintumėte galimus pažeidžiamumus.
• Mažiausių privilegijų principas: Suteikite vartotojams tik minimalų prieigos lygį, būtiną jų užduotims atlikti.
• Saugus ryšys: Naudokite HTTPS, kad šifruotumėte ryšį tarp išorinės (frontend) dalies, BFF ir paieškos variklio.
• Duomenų maskavimas: Maskuokite jautrius duomenis paieškos rezultatuose, kad išvengtumėte neautorizuoto atskleidimo.

Testavimas

Kruopštus testavimas yra būtinas siekiant užtikrinti jūsų išorinės (frontend) dalies paieškos įgyvendinimo kokybę ir patikimumą. Štai keletas pagrindinių testavimo aspektų:

• Moduliniai testai (Unit Tests): Rašykite modulinius testus, kad patikrintumėte atskirų jūsų BFF ir išorinės (frontend) dalies komponentų funkcionalumą.
• Integraciniai testai: Rašykite integracinius testus, kad patikrintumėte sąveiką tarp išorinės (frontend) dalies, BFF ir paieškos variklio.
• Pilnos eigos testai (End-to-End Tests): Rašykite pilnos eigos testus, kad imituotumėte vartotojo sąveiką ir patikrintumėte bendrą paieškos patirtį.
• Našumo testai: Atlikite našumo testus, kad išmatuotumėte savo paieškos įgyvendinimo atsako laiką ir mastelio keitimo galimybes.
• Saugumo testai: Atlikite saugumo testus, kad nustatytumėte ir pašalintumėte galimus pažeidžiamumus.
• Naudojamumo testai: Atlikite naudojamumo testus, kad surinktumėte atsiliepimus iš vartotojų ir nustatytumėte sritis, kurias galima pagerinti.
• Prieinamumo testai: Atlikite prieinamumo testus, kad užtikrintumėte, jog jūsų paieškos įgyvendinimas yra prieinamas vartotojams su negalia.
• A/B testavimas: Naudokite A/B testavimą, kad palygintumėte skirtingus paieškos įgyvendinimus ir nustatytumėte efektyviausią požiūrį.

Išvada

Elasticsearch arba Solr integracija su jūsų išorine (frontend) dalimi gali žymiai pagerinti vartotojo patirtį, suteikdama greitą, relevantišką ir keičiamo mastelio paieškos funkcionalumą. Laikydamiesi šiame vadove pateiktų geriausių praktikų, galite sukurti tvirtą ir saugų išorinės (frontend) dalies paieškos įgyvendinimą, kuris atitiktų jūsų pasaulinės auditorijos poreikius. Nepamirškite teikti pirmenybės našumo optimizavimui, relevantiškumo derinimui, internacionalizacijai ir saugumui, kad suteiktumėte išskirtinę paieškos patirtį.