从“数据坟墓”到“智能矿藏”
“拍照好、电池耐用、颜值高，预算4000左右”，我转念一想，不对呀，就一个输入框，真是一个输入框！
各位是不是意识到了，咱自己运维的系统可不是这么玩的。什么下拉框、文本框、时间弹窗，应有尽有，30个检索条件也能给你搞出来。但电商平台就一个输入框，这……咋精确匹配？
故事得倒回去，从商家把商品“放上网”讲起。
11年，咱兄弟们拉了8厢货，堆满仓库，撸起袖子加油干。干着干着，线下生意难做，库存积压、资金周转困难。是夜，哥几个在仓库喝得醉醺醺，横七竖八躺在货袋上睡了一夜。第二天，大家咬牙转型，本着打不过就加入的策略，卖房卖车搞线上！
好，现在要上网卖货了，同样要把货堆上去。怎么堆？平台不是让你写“很长的内容介绍商品”，而是填一张特别细的表单。
比如卖手机，平台会问：什么牌子？什么型号？屏幕多大？内存多少？电池容量？颜色有哪些？拍照像素多少？……
这就是“类目”和“属性”，它逼着你把商品特征拆成一块一块的标准信息。最后你写商品描述、上传美图，所有数据写入后台。
当你觉得一切没有问题的时候，此时用户检索 “黑色、拍照好、防水的大屏手机”。
凭感觉，应该按照符号分割字段，然后用动态 SQL：
LIKE '%黑色%' AND LIKE '%拍照%' AND LIKE '%防水%' AND LIKE '%大屏%'
是不是已经开始否定自己了？及时发现问题，那就对了。简单来说，想用几十上百个 LIKE 条件的组合来模拟智能搜索，这条路是走不通的。这相当于用螺丝刀去砍树，不是关系型数据库该干的活。
所以要动大手术，而且是架构层面的，需要引入检索系统。区别在哪里？当用户在商品描述中写下 “徕卡影像系统加持，夜景拍摄通透自然”，数据库只看到一串字符，而搜索引擎应该看到：“[徕卡, 影像, 系统, 夜景, 拍摄, 通透]” 多个可检索维度。
现代数据架构的黄金组合：
用户操作 → MySQL（权威数据源） → Binlog同步 → Elasticsearch（搜索分析引擎）
↑ ↓
事务保证 价值释放
数据库（MySQL）继续负责安全、稳定地存储和事务处理（“记好账”）。
Elasticsearch则专门负责处理复杂的全文检索和灵活查询（“快速找东西”）。
两者各司其职，共同构成一个更健壮、能力更强的系统。
前面通过引入检索系统提高了效率，同时也窥探到了ES的潜力。它为分词建立倒排索引，它引入向量库带来的“数据分析能力”是质变。
可以思考，公司最有价值的数据，是否还沉睡在数据库的表格中，等待被唤醒？
技术的作用不是保存数据，而是释放数据的价值。一个好的架构，能让数据开口说话，能让沉默的信息产生回响。
好吧！这和AI有啥关系？
没有关系！但毕竟它搁那替我写代码呢！
你是否也在为系统搜索慢、数据价值难挖掘而头疼？欢迎来云栈社区与更多开发者一起探讨架构优化与实践。
发表于 前天 04:06
|
查看: 10|
回复: 0
