Techniczne aspekty, które pozwalają takim systemom jak Booking.com, Allegro, czy innym dużym wyszukiwarkom działać błyskawicznie, mimo że muszą przetwarzać ogromne zbiory danych.
W przypadku takich platform, kluczowe są różne techniki optymalizacji wyszukiwania, które pozwalają na szybkie odpowiadanie na zapytania użytkowników.
Oto najważniejsze z nich:
1. Indeksowanie danych
Duże platformy takie jak Booking.com czy Allegro korzystają z zaawansowanych metod indeksowania, które umożliwiają szybkie wyszukiwanie danych. W skrócie, chodzi o to, że dane są organizowane w specjalne struktury, które pozwalają na szybki dostęp do poszukiwanych informacji. Wyszukiwarki tych platform budują tzw. indeksy odwrotne.
Indeks odwrotny to struktura, która mapuje słowa (lub inne dane) do pozycji w bazach danych, które zawierają te słowa. Na przykład, jeśli chcesz znaleźć wszystkie produkty, które zawierają słowo „laptop”, system nie musi przejrzeć całej bazy danych, a tylko indeks odwrotny, co jest znacznie szybsze.
2. Partycjonowanie danych
Aby przyspieszyć dostęp do danych, systemy te często korzystają z partycjonowania danych. Polega to na podzieleniu dużych zbiorów danych na mniejsze części (partycje), które są przechowywane w różnych miejscach lub na różnych serwerach.
Na przykład, dane o hotelach mogą być podzielone według lokalizacji (np. każde miasto lub region to osobna partycja). Kiedy użytkownik szuka hotelu w określonym miejscu, wyszukiwarka skanuje tylko odpowiednią partycję danych, a nie całą bazę danych.
3. Cache’owanie wyników
Systemy takie jak Booking.com często korzystają z rozbudowanego cache’owania wyników wyszukiwania, które pozwala na przechowywanie wyników wyszukiwania w pamięci podręcznej (cache), aby przy kolejnym zapytaniu nie musieć przetwarzać tych samych danych.
Kiedy użytkownik szuka popularnych hoteli, system przechowuje te wyniki przez pewien czas w szybkim dostępie (np. w pamięci RAM lub w systemach cache typu Redis czy Memcached). Dzięki temu kolejne zapytania użytkowników o te same lub podobne wyniki są obsługiwane natychmiastowo, bez konieczności ponownego przetwarzania całych danych.
4. Rozproszone przetwarzanie (Distributed Systems)
Platformy takie jak Booking.com lub Allegro mogą wykorzystywać rozproszone systemy przetwarzania danych. Oznacza to, że dane i obciążenie przetwarzania są rozproszone na wiele serwerów lub węzłów, a procesy zapytań są równolegle obsługiwane przez różne serwery.
Na przykład, zapytanie użytkownika może zostać rozdzielone na kilka serwerów, z których każdy odpowiada za część danych. To pozwala na równoczesne przetwarzanie zapytań i znaczną poprawę wydajności.
5. Algorytmy wyszukiwania oparte na wektorach
Nowoczesne platformy zaczynają wykorzystywać algorytmy oparte na wektorach do wyszukiwania semantycznego, co pozwala na bardziej zaawansowane i dokładne dopasowanie wyników. Zamiast szukać dokładnych dopasowań słów kluczowych, algorytmy te są w stanie ocenić podobieństwo semantyczne między zapytaniem użytkownika a danymi.
Takie podejście polega na reprezentowaniu danych (np. opisów hoteli, produktów) jako wektory w przestrzeni wielowymiarowej. Kiedy użytkownik wyszukuje coś, algorytm oblicza podobieństwo wektora zapytania z wektorami danych w bazie i zwraca najbardziej dopasowane wyniki.
6. Algorytmy wyszukiwania i rankingowe
Każda platforma wyszukiwania ma swój własny algorytm rankingowy, który ocenia, które wyniki są najbardziej odpowiednie dla danego zapytania. W przypadku Booking.com mogą to być takie czynniki, jak:
Popularność – wyniki mogą być sortowane na podstawie popularności hoteli, ocen użytkowników lub liczby rezerwacji.
Dostępność – wyniki mogą być ograniczone do hoteli, które mają dostępne pokoje w określonym terminie.
Lokalizacja – wyniki mogą być sortowane według odległości od lokalizacji użytkownika.
Systemy te wykorzystują zaawansowane algorytmy uczenia maszynowego, które dostosowują wyniki na podstawie wcześniejszych zapytań, interakcji użytkowników oraz analizy danych.
7. Serverless i mikroserwisy
Dzięki zastosowaniu architektury mikroserwisów i podejściu serverless, platformy takie jak Booking.com mogą skalować swoje zasoby bardzo szybko. Każda funkcja (np. wyszukiwanie, rezerwacja, płatność) działa w odrębnym mikroserwisie, a zapytania użytkowników są kierowane do odpowiednich mikroserwisów za pomocą rozproszonych systemów zarządzania ruchem, np. API Gateway.
Przy wysokim zapotrzebowaniu, zasoby są dynamicznie skalowane, dzięki czemu wyszukiwanie jest szybkie nawet przy dużym obciążeniu systemu.
8. Analiza danych w czasie rzeczywistym (streaming)
Dodatkowo, duże platformy mogą wykorzystywać przetwarzanie strumieniowe (np. Apache Kafka, Apache Flink), aby analizować dane w czasie rzeczywistym. Dzięki temu system może na bieżąco reagować na zmiany w danych (np. dostępność hoteli, zmiany cen), co pozwala na natychmiastowe aktualizowanie wyników wyszukiwania.
Podsumowanie:
Technologie, które sprawiają, że wyszukiwarki takie jak Booking.com czy Allegro działają błyskawicznie, obejmują m.in. indeksowanie danych, partycjonowanie, cache’owanie, rozproszone systemy przetwarzania danych, wektoryzację, algorytmy rankingowe oraz mikroserwisy i serverless.
Dzięki tym rozwiązaniom możliwe jest szybkie i efektywne przetwarzanie ogromnych ilości danych, co daje użytkownikom natychmiastowe i trafne wyniki wyszukiwania.