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我们在上文中给大家简单介绍了一些常见的搜索功能的渠道和类型，下面我们就通过案例分析来了解和学习一下，关于搜索功能的架构都有哪些组成部分。
高级搜索(Advanced Search)
随着业务发展，我们也逐渐出现了一些比较中心化的流量入口，比如分销、精选等，这时普通的 bool 查询并不能满足我们对搜索结果的细粒率排序控制需求，将复杂的 function_score 之类专业性较强的高级查询编写和优化工作交给业务开发负责显然是个不可取的选项，这里我们考虑的是通过一个高级查询中间件拦截业务查询请求，在解析出必要的条件后重新组装为高级查询交给引擎执行。
大数据集成
搜索应用和大数据密不可分，除了通过日志分析来挖掘用户行为的更多价值之外，离线计算排序综合得分也是优化搜索应用体验不可缺少的一环。
Proxy
作为对外服务的出入口，proxy 除了通过 ESLoader 提供兼容不同版本 Elasticsearch 调用的标准化接口之外，也内嵌了请求校验、缓存、模板查询等功能模块。
请求校验主要是对用户的写入、查询请求进行预处理，如果发现字段不符、类型错误、查询语法错误、疑似慢查询等操作后以 fast fail 的方式拒绝请求或者以较低的流控水平执行，避免无效或低效能操作对整个 Elasticsearch 集群的影响。
管理平台
为了降低日常的索引增删、字段修改、配置同步上的维护成本，我们基于 Django 实现了初版本的搜索管理平台，主要提供一套索引变更的审批流以及向不同集群同步索引配置的功能，以可视化的方式实现索引元数据的管理，减少我们在平台日常维护上的时间成本。
ESWriter
由于 es-hadoop 仅能通过控制 map-reduce 个数来调整读写流量，实际上 es-hadoop 是以 Elasticsearch 是否拒绝请求来调整自身行为，对线上工作的集群相当不友好。为了解决这种离线读写流量上的不可控，我们在现有的 DataX 基础上开发了一个 ESWriter 插件，能够实现记录条数或者流量大小的秒级控制。
节选：公众号：有赞coder
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2025-02-12
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