优化了破网站的搜索功能

程序员鱼皮 • 2023-01-02 • 云技术社区 • 444 阅读

使用 ES + 云开发实战优化网站搜索

大家好，我是鱼皮，今天搞一场技术实战，需求分析 => 技术选型 => 设计实现，从 0 到 1，带大家优化网站搜索的灵活性。

ES + 云开发搜索优化实战

本文大纲：

之前没有优化搜索，主要是两个原因：穷 + 怕麻烦。但随着网站用户量的增大，是时候填坑了！

技术选型

想要提高网站搜索灵活性，可以使用 全文搜索 技术，在前端和后端都可以实现。

前端全文搜索

有时，我们要检索的数据是有限的，且所有数据都是 存储在客户端 的。

比如个人博客网站，我们通常会把每篇文章作为一个文件存放在某目录下，而不是存在后台数据库中，这种情况下，不需要再从服务器上去请求动态数据，那么可以直接在前端搜索数据。

有一些现成的搜索库，比如 Lunr.js（GitHub 7k+ star），先添加要检索的内容：

var idx = lunr(function () {
  this.field('title')
  this.field('body')
  // 内容
  this.add({
    "title": "yupi",
    "body": "wx搜程序员鱼皮，阅读我的原创文章",
    "id": "1"
  })
})

然后搜索就可以了：

idx.search("鱼皮")

纯前端全文搜索的好处是无需后端、简单方便，可以节省服务器的压力；无需连网，也没有额外的网络开销，检索更快速。

后端全文搜索

区别于前端，后端全文搜索在服务器上完成，从远程数据库中搜索符合要求的数据，再直接返回给前端。

目前主流的后端全文搜索技术是 Elasticsearch，一个分布式、RESTful 风格的搜索和数据分析引擎。

它的功能强大且灵活，但是需要自己搭建、定义数据、管理词典、上传和维护数据等，可操作性很强，需要一些水平，新手和大佬设计出的 ES 搜索系统那是天差地别。

所以，对于不熟悉 Elasticsearch 的同学，也可以直接使用现成的全文检索服务。比如 Algolia，直接通过它提供的 API 上传需要检索的数据，再用它提供的 API 检索就行了。它提供了一定的免费空间，对于小型网站和学习使用完全足够了。

ES 安装

确定使用 Elasticsearch 后，要先搭建环境。

可以自己购买服务器，再按照官方文档一步步手动安装。对于有一定规模的个人网站来说，虽然搭建过程不难，但后期的维护成本却是巨大的，比如性能分析、监控、告警、安全等等，都需要自己来配置。尤其是后期网站数据量更大了，还要考虑搭建集群、水平扩容等等。

因此，我选择直接使用云服务商提供的 Elasticsearch 服务，这里选择腾讯云，自动为你搭建了现成的 ES 集群服务，还提供了可视化架构管理、集群监控、日志、高级插件、智能巡检等功能。

远程测试

本地测试好公共服务代码后，把 ES 连接地址改成内网 IP，然后发布到云端。

接下来试着编写一个其他的函数来访问公共 ES 服务，比如插入资源到 ES，通过 callFunction 请求：

// 添加资源到 ES
function addData() {
  // 请求公共服务
  app.callFunction({
    name: 'esService',
    data: {
      op: 'add',
      index: 'resource',
      id,
      params: data,
    }
  });
}

但是，数据并没有被成功插入，而是返回了接口超时，Why？