網頁的搜索功能該如何設計？

網頁的“搜索”功能指的就是可以在這個搜索欄中搜索到你網站中部分或全部信息，支持模糊搜索，關鍵詞搜索等。因為搜索范圍越大，你所消耗的時間也越久。對于頁面前端的搜索欄的設計，這個我就不介紹，非常簡單，我這里主要介紹一下搜索功能的設計。

功能設計前，你需要考慮你網頁的“搜索”功能的范圍是哪一些，比如文章類的網站，用戶可以在“搜索欄”中輸入一個字或詞，只要文章的標題，標簽，簡介，內容中包含這個字或詞的文章都會出現。他的搜索范圍就是標題，標簽，簡介，內容。只有在設計時定位好了你的功能范圍，你才能進入下一步的設計。

搜索的數據不建議放在關系型數據庫里，如果你的搜索只是小范圍，并且內容不多，如果不支持模糊查詢，那可以在關系型數據庫中。反之，一旦模糊查詢，關系型數據庫是不走索引，會導致全表掃描去尋找與“搜索欄”有關的數據。如果你的表數據量很大，你的搜索性能越差。

建議你采用ES（elasticsearch）進入數據存儲，把你要搜索的數據放在這里，然后寫對接的搜索接口，他的速度是很快的。以下是ES的簡介

ElasticSearch 是一個分布式、高擴展、高實時的搜索與數據分析引擎。它能很方便的使大量數據具有搜索、分析和探索的能力。充分利用ElasticSearch的水平伸縮性，能使數據在生產環境變得更有價值。ElasticSearch 的實現原理主要分為以下幾個步驟，首先用戶將數據提交到Elastic Search 數據庫中，再通過分詞控制器去將對應的語句分詞，將其權重和分詞結果一并存入數據，當用戶搜索數據時候，再根據權重將結果排名，打分，再將返回結果呈現給用戶。Elasticsearch是與名為Logstash的數據收集和日志解析引擎以及名為Kibana的分析和可視化平臺一起開發的。這三個產品被設計成一個集成解決方案，稱為“Elastic Stack”（以前稱為“ELK stack”）。Elasticsearch可以用于搜索各種文檔。它提供可擴展的搜索，具有接近實時的搜索，并支持多租戶?！盓lasticsearch是分布式的，這意味著索引可以被分成分片，每個分片可以有0個或多個副本。每個節點托管一個或多個分片，并充當協調器將操作委托給正確的分片。再平衡和路由是自動完成的?！跋嚓P數據通常存儲在同一個索引中，該索引由一個或多個主分片和零個或多個復制分片組成。一旦創建了索引，就不能更改主分片的數量。Elasticsearch使用Lucene，并試圖通過JSON和Java API提供其所有特性。它支持facetting和percolating，如果新文檔與注冊查詢匹配，這對于通知非常有用。另一個特性稱為“網關”，處理索引的長期持久性；例如，在服務器崩潰的情況下，可以從網關恢復索引。Elasticsearch支持實時GET請求，適合作為NoSQL數據存儲，但缺少分布式事務。 [1] 歷史與發展編輯Shay Banon在2004年創造了Elasticsearch的前身，稱為Compass。在考慮Compass的第三個版本時，他意識到有必要重寫Compass的大部分內容，以“創建一個可擴展的搜索解決方案”。因此，他創建了“一個從頭構建的分布式解決方案”，并使用了一個公共接口，即HTTP上的JSON，它也適用于Java以外的編程語言。Shay Banon在2010年2月發布了Elasticsearch的第一個版本。Elasticsearch BV成立于2012年，主要圍繞Elasticsearch及相關軟件提供商業服務和產品。2014年6月，在成立公司18個月后，該公司宣布通過C輪融資籌集7000萬美元。這輪融資由新企業協會(NEA)牽頭。其他投資者包括Benchmark Capital和Index Ventures。這一輪融資總計1.04億美元2015年3月，Elasticsearch公司更名為Elastic。在2018年6月，Elastic提交了首次公開募股申請，估值在15億到30億美元之間。公司于2018年10月5日在紐約證券交易所掛牌上市。一些組織將Elasticsearch作為托管服務提供。這些托管服務提供托管、部署、備份和其他支持。大多數托管服務還包括對Kibana的支持。Elasticsearch 自從誕生以來，其的應用越來越廣泛，特別是大數據領域，功能也越來越強大，但是如何有效的監控管理 Elasticsearch 一直是公司所面對的難題，由于 Elasticsearch 集群的穩定性，決定了其業務發展的高度，對于一個應用來說其穩定是第一目標，所以完善的監控體系是必不可少的。此外，Elasticsearch 寫入和查詢對資源的消耗都很大，如何合理有效地控制資源，既能滿足寫入和查詢的需求，又能滿足資源充分利用，這是公司必須面對的問題。在國內，還沒較為完善的面向 Elasticsearch 的監控管理平臺，很多企業往往只關注搭建一套簡單分布式的集群環境，而對這個集群的缺乏監控和管理，元數據混亂，寫入和查詢耦合，缺乏監控一旦集群出現問題，就會導致數據丟失，甚至很容易導致線上應用故障。相比于小公司，中大型公司的資金較為充足，所以中大型公司，會選擇為每個應用去維護一套集群，但是這每當資源不夠需要擴容或者縮容時，極其不方便，需要增加刪除節點，其運維成本過高。而且對每個應用來說，可能不能夠充分利用資源，但是如果和其他應用混合部署，但是又涉及到復雜的資源分配問題，而且隨著應用的發展，資源經常需要變動。在國外，ELasticsearch 的應用也很廣泛，也有對 Elasticsearch 進行很好的監控和管理，Amazon AWS中也有基于 Elasticsearch 構建的平臺服務，幫助電商應用程序，網站等提供安全，高可靠，低成本，低延時，高吞吐的量的個性化搜索。雖然，對集群進行了監控和管理，但是管理的維度還是集群級別的，而對于應用往往是模板級別的，如果應用無法和集群一一對應，那就無法進行更高效的管理。這無法滿足公司級別想要高效利用資源，集群內部能支持多個應用的場景 [2] 。有關概念編輯cluster：代表一個集群，集群中有多個節點，其中有一個為主節點，這個主節點是可以通過選舉產生的，主從節點是對于集群內部來說的。es的一個概念就是去中心化，字面上理解就是無中心節點，這是對于集群外部來說的，因為從外部來看es集群，在邏輯上是個整體，你與任何一個節點的通信和與整個es集群通信是等價的。shards：代表索引分片，es可以把一個完整的索引分成多個分片，這樣的好處是可以把一個大的索引拆分成多個，分布到不同的節點上。構成分布式搜索。分片的數量只能在索引創建前指定，并且索引創建后不能更改。replicas：代表索引副本，es可以設置多個索引的副本，副本的作用一是提高系統的容錯性，當某個節點某個分片損壞或丟失時可以從副本中恢復。二是提高es的查詢效率，es會自動對搜索請求進行負載均衡。recovery：代表數據恢復或叫數據重新分布，es在有節點加入或退出時會根據機器的負載對索引分片進行重新分配，掛掉的節點重新啟動時也會進行數據恢復。river：代表es的一個數據源，也是其它存儲方式（如：數據庫）同步數據到es的一個方法。它是以插件方式存在的一個es服務，通過讀取river中的數據并把它索引到es中，官方的river有couchDB的，RabbitMQ的，Twitter的，Wikipedia的。gateway：代表es索引快照的存儲方式，es默認是先把索引存放到內存中，當內存滿了時再持久化到本地硬盤。gateway對索引快照進行存儲，當這個es集群關閉再重新啟動時就會從gateway中讀取索引備份數據。es支持多種類型的gateway，有本地文件系統（默認），分布式文件系統，Hadoop的HDFS和amazon的s3云存儲服務。discovery.zen：代表es的自動發現節點機制，es是一個基于p2p的系統，它先通過廣播尋找存在的節點，再通過多播協議來進行節點之間的通信，同時也支持點對點的交互。Transport：代表es內部節點或集群與客戶端的交互方式，默認內部是使用tcp協議進行交互，同時它支持http協議（json格式）、thrift、servlet、memcached、zeroMQ等的傳輸協議（通過插件方式集成）。