搜索引擎优化知识完全手册(实现一个搜索接口，你会如何实现？(组图) )
优采云 发布时间: 2021-12-16 01:24搜索引擎优化知识完全手册(实现一个搜索接口，你会如何实现？(组图)
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如果是做后端开发，肯定已经实现了列表查询接口。当然，有些查询条件很简单，一条SQL就可以搞定。
不过有些查询条件极其复杂，再加上数据库表中各种不合理的设计，使得查询界面特别难写，然后加班等事情就不用说了（不知道你有没有这种感觉~）。
让我们从一个例子开始。这是某购物网站的搜索条件。如果您要实现这样的搜索界面，您将如何实现它？
当然你说在搜索引擎的帮助下，比如Elasticsearch，是可以实现的。但是这里我想说的是，如果你想自己实现呢？
从上图可以看出，搜索分为6个类别，每个类别又分为子类别。
在中间，主要类别的条件是交叉点。每个子类都有单选、多选、自定义的情况，最终输出满足条件的结果集。
好了，既然需求明确了，我们就开始实施它们。
达到1
最先上台的是小A同学，他是写SQL的“高手”。小A自信地说：“不就是一个查询接口吗？看条件，不过以我丰富的SQL经验，这对我来说还是不难的。”
于是我写了如下一段代码（这里以MySQL为例）：
select ... from table_1<br >left join table_2<br >left join table_3<br >left join (select ... from table_x where ...) tmp_1<br >...<br >where ...<br >order by ...<br >limit m,n<br >
代码在测试环境中运行，结果似乎匹配，所以我准备预发布。有了这个预告，问题就开始暴露了。
预发布是为了让在线环境尽可能的逼真，所以数据量自然要比测试大很多。那么对于如此复杂的SQL，其执行效率可想而知。考试的同学果断的把小A的密码打了回去。
实现2
总结小A失败的教训，小B开始优化SQL，先通过explain关键字进行SQL性能分析，在添加索引的地方添加索引。
同时将一个复杂的SQL拆分成多个SQL，计算结果在程序内存中进行计算。
伪代码如下：
$result_1 = query('select ... from table_1 where ...');<br >$result_2 = query('select ... from table_2 where ...');<br >$result_3 = query('select ... from table_3 where ...');<br >...<br ><br >$result = array_intersect($result_1, $result_2, $result_3, ...);<br >
这种方案在性能上明显比第一种方案好很多，但是在功能验收的时候，产品经理还是觉得查询速度不够快。
小B自己也知道，每次查询都会多次查询数据库，有一定的历史原因，有些条件不能单表查询，查询等待时间在所难免。
达到3
小C从上述方案中看到了优化的空间。他发现小B的思维没有问题。拆分复杂的条件，计算每个子维度的结果集，最后合并所有子结果集，得到最终想要的结果。
于是他忽然想，能不能把每个子维度的结果集提前缓存起来，这样在查询的时候，可以直接取出想要的子集，而不用每次都去数据库计算。
这里，小C使用Redis来存储缓存数据。使用它的主要原因是它提供了多种数据结构，并且很容易在Redis中进行集合交集操作。
具体方案如图：
这里，对于每个条件，计算出的结果集ID预先存储在对应的Key中，选择的数据结构为Set。
查询操作包括：
这其实就是所谓的反向索引。在这里您会发现缺少价格条件。从需求可以看出，价格条件是一个范围，而且是无限的。
因此，上述条件穷举的Key-Value方法是无法实现的。这里我们使用Redis的另一种数据结构来实现，有序集（Sorted Set）：
将所有产品加入到以Key为价格的有序集合中，值为产品ID，每个值对应的score就是产品价格的值。
这样，在Redis的有序集合中，就可以使用ZRANGEBYSCORE命令，根据score（价格）范围获取对应的结果集。
至此，方案3的优化已经全部结束，数据查询和计算通过缓存的方式分离。
在每次搜索中，您只需要搜索 Redis 几次即可获得结果。查询速度满足验收要求。
扩张
①寻呼
在这里你可能发现了一个严重的功能缺陷，列表查询怎么没有分页。是的，我们马上来看看Redis是如何实现分页的。
分页主要涉及排序。为简单起见，以创建时间为例。如图所示：
图中蓝色部分为以创建时间为分数的商品有序集合。蓝色下方的结果集是条件计算的结果。通过ZINTERSTORE命令，结果集的权重为0，商品时间结果为1。取交集得到的结果集被赋予一个新的有序的创建时间点集。
新结果集的操作可以得到所有需要分页的数据：
②数据更新
有两种方法可以更新索引数据。一种是通过修改商品数据立即触发更新操作，另一种是通过定时脚本进行批量更新。
这里需要注意的是，关于索引内容的更新，如果Key被暴力删除，Key需要重新重置。
因为Redis中的这两个操作不会以原子方式执行，所以中间可能会有空白。建议仅从集合中删除无效元素并添加新元素。
③性能优化
Redis 是内存级操作，所以单次查询会非常快。但是如果我们的实现中有多个Redis操作，Redis的多次连接时间可能是不必要的时间消耗。
通过使用 MULTI 命令，打开一个事务，将 Redis 的多个操作放在一个事务中，最后通过 EXEC 原子地执行。
注意：这里所谓的事务只是在一个连接中执行多个操作。如果在执行过程中发生故障，则不会回滚。
总结
这里只是一个简单的使用Redis优化查询和搜索的demo。与现有的开源搜索引擎相比，重量更轻，学习成本相应更低。
其次，它的一些想法类似于开源搜索引擎。如果添加词分析，也可以实现类似的全文搜索功能。
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