Priekšgala meklētājprogrammas integrācija: Elasticsearch un Solr

Mūsdienu datos balstītā pasaulē spēcīgas un efektīvas meklēšanas pieredzes nodrošināšana ir ļoti svarīga lietotāju piesaistei un apmierinātībai. Lai gan tādas aizmugursistēmas meklētājprogrammas kā Elasticsearch un Solr ir jaudīgas, to tieša piekļuve priekšgalam var radīt drošības ievainojamības un veiktspējas šķēršļus. Šis ceļvedis pēta, kā nemanāmi integrēt šīs meklētājprogrammas jūsu priekšgala lietojumprogrammās, koncentrējoties uz labāko praksi veiktspējas, atbilstības un internacionalizācijas jomā.

Kāpēc integrēt meklētājprogrammu ar savu priekšgala daļu?

Specializētas meklētājprogrammas integrēšana piedāvā vairākas priekšrocības salīdzinājumā ar to, ka meklēšanas funkcionalitātei paļaujas tikai uz datubāzes vaicājumiem:

• Uzlabota veiktspēja: Meklētājprogrammas ir optimizētas liela teksta datu apjoma indeksēšanai un meklēšanai, nodrošinot ievērojami ātrākus rezultātus salīdzinājumā ar tradicionālajiem datubāzes vaicājumiem.
• Papildu meklēšanas funkcijas: Elasticsearch un Solr piedāvā uzlabotas funkcijas, piemēram, aptuveno atbilstību, stumbrošanu, sinonīmu apstrādi un daudzšķautņainu meklēšanu, uzlabojot lietotāja iespēju atrast atbilstošu informāciju.
• Mērogojamība: Šīs meklētājprogrammas ir paredzētas horizontālai mērogošanai, kas atbilst augošiem datu apjomiem un lietotāju datplūsmai.
• Atbilstības rangēšana: Tās izmanto izsmalcinātus algoritmus, lai rangētu meklēšanas rezultātus, pamatojoties uz atbilstību, nodrošinot, ka lietotāji vispirms redz visatbilstošāko informāciju.
• Elastīgums: Elasticsearch un Solr ir ļoti konfigurējami, ļaujot pielāgot meklēšanas pieredzi savām īpašajām vajadzībām.

Izvēle starp Elasticsearch un Solr

Gan Elasticsearch, gan Solr ir lieliska izvēle, lai nodrošinātu jūsu priekšgala meklēšanu. Šeit ir īss salīdzinājums, lai palīdzētu jums izlemt, kura no tām ir piemērota jūsu projektam:

Funkcija	Elasticsearch	Solr
Tehnoloģija	RESTful API, uz JSON balstīts	RESTful API, uz XML/JSON balstīts
Datu modelis	Uz dokumentiem orientēts	Uz shēmu balstīts
Mērogojamība	Izcila horizontāla mērogojamība	Laba horizontāla mērogojamība
Kopienas atbalsts	Liela un aktīva kopiena	Liela un nobriedusi kopiena
Lietošanas gadījumi	Žurnālu analīze, pilnteksta meklēšana, reāllaika analīze	E-komercijas meklēšana, satura pārvaldība, uzņēmumu meklēšana

Elasticsearch parasti tiek izvēlēts tā ērtas lietošanas, elastības un reāllaika iespēju dēļ, padarot to par labu izvēli dinamiskajiem un mainīgajiem datiem. Tā RESTful API un uz JSON balstītais datu formāts vienkāršo integrāciju ar modernām tīmekļa lietojumprogrammām. Solr, no otras puses, ir pazīstams ar savām uzlabotajām meklēšanas funkcijām, shēmu pārvaldību un nobriedušu ekosistēmu. Tas ir spēcīgs pretendents projektiem, kuriem nepieciešama precīza indekssēšanas un meklēšanas darbības kontrole.

Arhitektūra: Backend-for-Frontend (BFF) modelis

Ieteicamā arhitektūra priekšgala meklētājprogrammas integrēšanai ietver Backend-for-Frontend (BFF) slāni. Šis modelis ievieš starpniekserveri starp jūsu priekšgala un meklētājprogrammu. Lūk, kāpēc šī pieeja ir izdevīga:

• Drošība: BFF darbojas kā vārtu sargs, neļaujot tieši piekļūt meklētājprogrammai no priekšgala. Tas aizsargā sensitīvus datus un novērš neatļautus vaicājumus.
• Datu transformācija: BFF var transformēt datus no meklētājprogrammas formātā, ko priekšgals viegli izmanto. Tas vienkāršo priekšgala izstrādi un samazina pārsūtīto datu daudzumu.
• Apkopojums: BFF var apkopot datus no vairākiem avotiem, tostarp meklētājprogrammas un citiem aizmugursistēmas pakalpojumiem, nodrošinot vienotu skatu priekšgalam.
• Kešēšana: BFF var kešēt meklēšanas rezultātus, uzlabojot veiktspēju un samazinot slodzi uz meklētājprogrammu.
• Pielāgošana: BFF ļauj pielāgot meklēšanas pieredzi konkrētām lietotāju grupām vai ierīcēm.

Piemērs: Iedomājieties e-komercijas lietojumprogrammu. Priekšgals nosūta meklēšanas pieprasījumu BFF. Tad BFF vaicā Elasticsearch, izgūst informāciju par produktu, papildina to ar lietotājam specifisku cenu informāciju no cita aizmugursistēmas pakalpojuma un formatē datus attēlošanai priekšgalā.

Ieviešanas soļi

Šeit ir soli pa solim sniegts ceļvedis priekšgala meklētājprogrammas integrācijas ieviešanai, izmantojot BFF modeli:

1. Iestatiet savu meklētājprogrammu (Elasticsearch vai Solr)

Izpildiet oficiālo dokumentāciju, lai instalētu un konfigurētu Elasticsearch vai Solr. Pārliecinieties, ka jūsu meklētājprogramma ir pareizi indeksēta ar datiem, kurus vēlaties meklēt.

2. Izveidojiet BFF slāni

Izvēlieties aizmugursistēmas tehnoloģiju savam BFF (piemēram, Node.js, Python, Java). Ieviesiet galapunktus, lai apstrādātu meklēšanas pieprasījumus no priekšgala. Šiem galapunktiem jābūt:

• Saņemt meklēšanas vaicājumus no priekšgala.
• Izveidot atbilstošus vaicājumus meklētājprogrammai.
• Izpildīt vaicājumus attiecībā pret meklētājprogrammu.
• Pārveidot meklēšanas rezultātus formātā, kas ir piemērots priekšgalam.
• Rīkoties ar kļūdām un izņēmumiem eleganti.
• Ieviest kešēšanas mehānismus bieži piekļūtiem vaicājumiem.

Koda piemērs (Node.js ar Elasticsearch):

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

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

const client = new Client({ node: 'http://localhost:9200' }); // Aizstājiet ar savu Elasticsearch galapunktu

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

  try {
    const result = await client.search({
      index: 'products', // Aizstājiet ar savu indeksa nosaukumu
      body: {
        query: {
          multi_match: {
            query: query,
            fields: ['name', 'description'], // Aizstājiet ar saviem laukiem
          },
        },
      },
    });

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

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

3. Izstrādājiet priekšgala meklēšanas UI

Izveidojiet lietotāja saskarni meklēšanas vaicājumu ievadīšanai un meklēšanas rezultātu attēlošanai. Izmantojiet JavaScript ietvarus, piemēram, React, Angular vai Vue.js, lai izveidotu interaktīvus un reaģējošus komponentus.

4. Savienojiet priekšgala ar BFF

Izmantojiet HTTP pieprasījumus (piemēram, izmantojot `fetch` vai `axios`), lai nosūtītu meklēšanas vaicājumus no priekšgala uz BFF. Attēlojiet meklēšanas rezultātus, kas saņemti no BFF, savā UI.

Koda piemērs (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}`); // Aizstājiet ar savu BFF galapunktu
    const data = await response.json();
    setResults(data);
  };

  return (
    

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

      

        {results.map((result) => (
          
{result.name}
 // Pieņemot, ka jūsu dokumentiem ir lauki 'id' un 'name'
        ))}
      
    
  );
}

export default Search;

5. Ieviest daudzšķautņainu meklēšanu

Daudzšķautņaina meklēšana ļauj lietotājiem precizēt meklēšanas rezultātus, lietojot filtrus, pamatojoties uz kategorijām, atribūtiem vai citiem kritērijiem. Elasticsearch un Solr nodrošina iebūvētu atbalstu daudzšķautņainai meklēšanai.

Solis:

• Konfigurējiet šķautnes savā meklētājprogrammā.
• Izgūstiet šķautņu skaitu no meklētājprogrammas, izmantojot BFF.
• Attēlojiet šķautnes savā priekšgala UI.
• Atjauniniet meklēšanas vaicājumu, pamatojoties uz lietotāja izvēlētajām šķautnēm.

6. Pievienot automātiskās pabeigšanas funkcionalitāti

Automātiskā pabeigšana iesaka meklēšanas terminus, kamēr lietotājs raksta, uzlabojot meklēšanas pieredzi un palīdzot lietotājiem ātrāk atrast to, ko viņi meklē. Elasticsearch un Solr piedāvā automātiskās pabeigšanas funkcijas.

Solis:

• Konfigurējiet automātisko pabeigšanu savā meklētājprogrammā (izmantojot ieteicējus Elasticsearch vai automātiskās pabeigšanas komponentus Solr).
• Izgūstiet automātiskās pabeigšanas ieteikumus no meklētājprogrammas, izmantojot BFF.
• Attēlojiet ieteikumus nolaižamajā sarakstā savā priekšgala UI.
• Atjauniniet meklēšanas vaicājumu, kad lietotājs atlasa ieteikumu.

Veiktspējas optimizācija

Veiktspējas optimizācija ir ļoti svarīga, lai nodrošinātu vienmērīgu un reaģējošu meklēšanas pieredzi. Šeit ir dažas galvenās veiktspējas optimizācijas metodes:

• Kešēšana: Ieviesiet kešēšanu gan BFF, gan priekšgala līmenī, lai samazinātu slodzi uz meklētājprogrammu un uzlabotu atbildes reakcijas laiku. Izmantojiet metodes, piemēram, HTTP kešēšanu, Redis vai Memcached.
• Vaicājumu optimizācija: Rūpīgi izstrādājiet savus meklēšanas vaicājumus, lai samazinātu datu apjomu, ko apstrādā meklētājprogramma. Izmantojiet atbilstošus filtrus, ierobežojiet atgriezto rezultātu skaitu un izvairieties no nevajadzīgām apkopošanām.
• Indeksēšanas optimizācija: Optimizējiet savu indeksēšanas stratēģiju, lai nodrošinātu, ka dati tiek efektīvi indeksēti. Izmantojiet atbilstošus datu tipus, konfigurējiet analizatorus teksta laukiem un izvairieties no nevajadzīgu datu indeksēšanas.
• Savienojumu apvienošana: Izmantojiet savienojumu apvienošanu, lai samazinātu saistības ar meklētājprogrammu.
• Asinhronas darbības: Veiciet meklēšanas vaicājumus asinhroni, lai izvairītos no lietojumprogrammas galvenās pavediena bloķēšanas.
• Slodzes balansēšana: Sadaliet meklēšanas datplūsmu starp vairākiem meklētājprogrammas mezgliem, lai uzlabotu mērogojamību un pieejamību.
• Monitorings: Uzraugiet savas meklētājprogrammas un BFF veiktspēju, lai noteiktu sastrēgumus un uzlabojumu jomas.
• Gzip kompresija: Iespējojiet Gzip kompresiju atbildēm no BFF, lai samazinātu priekšgalam pārsūtīto datu apjomu.
• Debaunsēšana: Ieviesiet debaunsēšanu priekšgala meklēšanas ievadē, lai nepieļautu pārmērīgus pieprasījumus BFF, kamēr lietotājs raksta.

Atbilstības pielāgošana

Nodrošinot, ka meklēšanas rezultāti atbilst lietotāja vaicājumam, ir ļoti svarīgi pozitīvai meklēšanas pieredzei. Šeit ir dažas metodes atbilstības pielāgošanai:

• Pastiprināšana: Paaugstiniet noteiktu lauku vai atribūtu nozīmi, lai ietekmētu meklēšanas rezultātu rangēšanu. Piemēram, jūs varētu vairāk pastiprināt lauku `nosaukums` nekā lauku `apraksts`.
• Sinonīmu apstrāde: Konfigurējiet sinonīmu apstrādi, lai nodrošinātu, ka dažādu terminu meklēšana atgriež vienādus rezultātus. Piemēram, meklējot "auto", jāatgriež arī rezultāti par "automobili".
• Stumbrošana: Izmantojiet stumbrošanu, lai vārdus samazinātu līdz to saknei, ļaujot meklēšanai pēc dažādām vārda locīšanām atgriezt vienādus rezultātus. Piemēram, meklējot "skrien", jāatgriež arī rezultāti par "skriet".
• Aptuvenā atbilstība: Ieviešot aptuveno atbilstību, lai atļautu meklēšanu ar kļūdām vai nepareizu vārdu rakstību, lai joprojām atgrieztu atbilstošus rezultātus.
• Apturēšanas vārdu noņemšana: Noņemiet parastos vārdus (piemēram, "ir", "a", "un") no indeksa, lai uzlabotu meklēšanas veiktspēju un atbilstību.
• Pielāgota vērtēšana: Ieviesiet pielāgotas vērtēšanas funkcijas, lai pielāgotu meklēšanas rezultātu rangēšanu savām īpašajām vajadzībām.
• Lietotāju atsauksmes: Apkopojiet lietotāju atsauksmes par meklēšanas rezultātiem, lai noteiktu uzlabojumu jomas un precizētu savu atbilstības pielāgošanu.

Internacionalizācija (i18n)

Ja jūsu lietojumprogramma apkalpo globālu auditoriju, ir svarīgi apsvērt internacionalizāciju, ieviešot priekšgala meklēšanu. Šeit ir daži galvenie apsvērumi:

• Valodai specifiska analīze: Izmantojiet valodai specifiskus analizatorus, lai nodrošinātu, ka teksts ir pareizi indeksēts un tiek meklēts katrai valodai. Elasticsearch un Solr nodrošina analizatorus plašam valodu klāstam.
• Daudzvalodu indeksēšana: Indeksējiet saturu vairākās valodās, lai atbalstītu meklēšanu dažādās valodās.
• Tulkošana: Tulkojiet meklēšanas vaicājumus un rezultātus, lai nodrošinātu lokalizētu meklēšanas pieredzi.
• Rakstzīmju kodējums: Izmantojiet UTF-8 rakstzīmju kodējumu, lai atbalstītu plašu rakstzīmju un valodu klāstu.
• Atbalsts no labās puses uz kreiso pusi (RTL): Pārliecinieties, ka jūsu priekšgala UI pareizi atbalsta valodas no labās puses uz kreiso pusi, piemēram, arābu un ebreju valodu.
• Datuma un skaitļa formatēšana: Izmantojiet atrašanās vietai specifisku datuma un skaitļa formatēšanu, lai datus attēlotu lietotājam draudzīgā formātā.
• Valūtas konvertēšana: Konvertējiet valūtas uz lietotāja vietējo valūtu, lai nodrošinātu konsekventu meklēšanas pieredzi.
• Laika joslas apstrāde: Pareizi apstrādājiet laika joslas, lai attēlotu datumus un laikus lietotāja vietējā laika joslā.
• Kultūras jutība: Apzināties kultūras atšķirības un jutīgumu, veidojot savu meklēšanas pieredzi.
• Piemērs: Apsveriet e-komercijas platformu, kas pārdod produktus globāli. Viņiem vajadzētu būt atsevišķiem indeksiem katrai valodai (piemēram, `products_en`, `products_fr`, `products_es`) un izmantot valodai specifiskus analizatorus. Kad lietotājs no Francijas meklē franču valodā, vaicājums jāizpilda pret indeksu `products_fr` ar franču analizatoru.

Drošības apsvērumi

Drošība ir vissvarīgākā, integrējot meklētājprogrammu ar savu priekšgala. Šeit ir daži galvenie drošības apsvērumi:

• Autentifikācija un autorizācija: Ieviesiet spēcīgus autentifikācijas un autorizācijas mehānismus, lai aizsargātu savu meklētājprogrammu no neatļautas piekļuves.
• Ievades validācija: Validējiet visus meklēšanas vaicājumus, lai novērstu injekcijas uzbrukumus.
• Izvades kodēšana: Kodējiet meklēšanas rezultātus, lai novērstu starpvietņu skriptēšanas (XSS) uzbrukumus.
• Līmeņa ierobežošana: Ieviesiet līmeņa ierobežošanu, lai novērstu pakalpojuma atteikuma (DoS) uzbrukumus.
• Regulāri drošības auditi: Veiciet regulārus drošības auditus, lai identificētu un novērstu iespējamās ievainojamības.
• Princips par mazāko privilēģiju: Piešķiriet lietotājiem tikai minimālo piekļuves līmeni, kas nepieciešams viņu uzdevumu veikšanai.
• Droša komunikācija: Izmantojiet HTTPS, lai šifrētu komunikāciju starp priekšgalu, BFF un meklētājprogrammu.
• Datu maskēšana: Maskējiet sensitīvus datus meklēšanas rezultātos, lai novērstu neatļautu izpaušanu.

Testēšana

Rūpīga testēšana ir ļoti svarīga, lai nodrošinātu jūsu priekšgala meklēšanas ieviešanas kvalitāti un uzticamību. Šeit ir daži galvenie testēšanas apsvērumi:

• Vienības testi: Uzrakstiet vienības testus, lai pārbaudītu atsevišķu BFF un priekšgala komponentu funkcionalitāti.
• Integrācijas testi: Uzrakstiet integrācijas testus, lai pārbaudītu mijiedarbību starp priekšgala, BFF un meklētājprogrammu.
• No gala līdz galam testi: Uzrakstiet no gala līdz galam testus, lai simulētu lietotāja mijiedarbību un pārbaudītu kopējo meklēšanas pieredzi.
• Veiktspējas testi: Veiciet veiktspējas testus, lai izmērītu atbildes reakcijas laiku un jūsu meklēšanas ieviešanas mērogojamību.
• Drošības testi: Veiciet drošības testus, lai noteiktu un novērstu iespējamās ievainojamības.
• Lietojamības testi: Veiciet lietojamības testus, lai apkopotu atsauksmes no lietotājiem un noteiktu uzlabojumu jomas.
• Pieejamības testi: Veiciet pieejamības testus, lai nodrošinātu, ka jūsu meklēšanas ieviešana ir pieejama lietotājiem ar invaliditāti.
• A/B testēšana: Izmantojiet A/B testēšanu, lai salīdzinātu dažādas meklēšanas ieviešanas un noteiktu visefektīvāko pieeju.

Secinājums

Elasticsearch vai Solr integrēšana ar jūsu priekšgala daļu var ievērojami uzlabot lietotāja pieredzi, nodrošinot ātru, atbilstošu un mērogojamu meklēšanas funkcionalitāti. Ievērojot šajā ceļvedī aprakstīto labāko praksi, jūs varat izveidot spēcīgu un drošu priekšgala meklēšanas ieviešanu, kas atbilst jūsu globālās auditorijas vajadzībām. Atcerieties prioritizēt veiktspējas optimizāciju, atbilstības pielāgošanu, internacionalizāciju un drošību, lai nodrošinātu patiesi izcilu meklēšanas pieredzi.