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在Square做了一年搜索的工程师想和你聊聊这些事(5)

来源:朱赟 作者:朱赟 责任编辑:方向 发表时间:2016-10-26 11:15 
核心提示:当时我们做出来的搜索后端,后来就有另一个项目组使用我们的数据,基于其上加了一些复杂的机器学习模型,做出了一个推荐系统。而我们的搜索部分,只使用了一些最基本的 Filter 和 Scoring 机制。 搜索系统的定制 虽
当时我们做出来的搜索后端,后来就有另一个项目组使用我们的数据,基于其上加了一些复杂的机器学习模型,做出了一个推荐系统。而我们的搜索部分,只使用了一些最基本的 Filter 和 Scoring 机制。

搜索系统的定制

虽然说使用原始的 Lucene 挑战性更大,很多公司一开始便选择搭建自己的搜索后端(如 Airbnb)。也有一些公司使用一段时间 Solr 或者 ES 后转而开发自己的搜索引擎。而定制的原因主要就是灵活性。

不论是 ES 还是 Solr,都是 Lucene 上的一层封装。这层封装按照他们的设计,提供给用户一层新的 API,就好像很多按钮和部件,方便你的很多需求和操作。而这层封装也必然隐藏了一些底部的功能。如果公司的应用和他们的设计的(假想的)Use Case 差别比较大,使用这样的封装就会反而显得很笨拙。因此,特别的应用,很多时候 Solr 还是 ES 提供的那些基本搜索功能和 API,并不好用。相关联的另一个因素就是性能。即使使用 ES 和 Solr,很别扭地写出需要的搜索功能,但是因此整个流程变得不那么直接,而是拐了个弯去调用 Lucene 的基本功能,性能也就必然会大打折扣。

然而,搜索的定制需要更多的人力和时间,以及精通搜索的技术人员。因此直接使用 Solr 或者 ES 的还是很多。即使在这样一些有定制的搜索系统的公司里,有些新产品上线初期也可能选用 Solr 或 ES。

这里写的仅是个人一点浅见。如果对这个话题感兴趣的人比较多,后面可以找更资深的搜索方面的朋友再写写。

本文来自公众号:嘀嗒嘀嗒 微信号: AngelaTalk

本文作者:朱赟。硅谷 Airbnb 资深程序媛一枚。希望透过女码工的视角为您讲述硅谷程序员的技术和故事。

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(责任编辑:方向)
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