趕上了網際網路浪潮的當代人，每當有任何困擾，第一反應都是開啟搜尋引擎。

什麼叫做“硬核相親”，什麼是“pick一下”，“達達主義”，“隱形貧困人口”——你都默默搜尋過，不想被時代與話題拋棄。也許只有這樣暗自努力，才能讓生活與社交看起來毫不費力。

但搜尋引擎無法解決一切。

資訊爆炸時，“大而全”不見得是一件好事，除了紛亂的資訊與競價廣告，搜尋引擎能給的真的不多。更多的有效資訊散落在專業網站與各色細分App中，其內容含金量相對高，時效性強，無用資訊少，是web時代那些先天不足的網頁無法比擬的。如果說搜尋引擎是一個巨大的雜貨市場，站內搜尋就像一個簡潔的購物中心，可它的體驗……

文獻庫搜尋曾是許多人的心病，關鍵詞太少搜出1000多篇論文，輸入太精準，卻提示“沒有更多的搜尋結果”。

旅行時，聽到了街頭藝人唱過一首歌，只依稀記得旋律，回來後絞盡腦汁想出了歌詞的近義詞——毫無疑問沒搜到。

好不容易問出小姐姐社交軟體ID，搜了發現有60多個重名。

需要的PPT模板在素材網怎麼也找不到；視訊網站搜個冷門資源，搜尋反饋要等上半天結果往往還是“404”。

找使用者，搜話題，找帖子，求推薦……在移動互聯的大背景下，搜尋無處不在。作為資訊的入口，使用者唯一要求的是：在APP的內容較多，無法完成全部展現時，又快又準找到想看的內容。

簡單直接的訴求無法實現，APP內搜尋難用，根本問題有3點：

1. 響應時間

基於MySQL資料庫進行搜尋，文件數僅僅上萬條時，若沒有索引，關鍵詞查詢就比較吃力了。如果一旦到企業級的資料，響應速度就會更加不可接受。

2. 分詞

傳統資料庫並不支援分詞。例如，在做中文搜尋時，當搜尋框輸入“四川火鍋”時，資料庫通常只能把這四個字進行全部匹配。可是在文字中，可能會出現“推薦四川好吃的火鍋”，這時就會無結果顯示。

3. 相關性

在用資料庫做搜尋時，結果經常會出現一系列文件。可是到底什麼文件是使用者真正想要的呢？怎麼才能把使用者想看的文件放在搜尋列表最前面呢？

這些問題，基於Elasticsearch的華為雲搜尋服務可以解決。

Elasticsearch基於倒排索引，搜尋時不用再遍歷整張表了，如當搜尋“手機”時，Elasticsearch會立即返回文件F，G，H。這樣就不用花多餘的時間在其他文件上，因此檢索速度得到了數量級的提升

Elasticsearch支援中文分詞外掛，直接解決了分詞搜尋問題。例如當輸入“四川火鍋”時，Elasticsearch會自動做下面兩件事：將“四川火鍋”分詞成“四川”和“火鍋”，而後查詢包含這兩個詞的文件

Elasticsearch支援相關性評分。通過合理的優化，雲搜尋服務能夠返回精準的結果，滿足使用者的需求。返回結果會根據分數由高到低排列。分數越高，意味著和查詢語句越相關。例如，當搜尋“星巴克咖啡”，帶有“星巴克咖啡”的資訊就要比只包含“咖啡”的資訊靠前。

除此之外，雲搜尋服務由華為專業團隊貼身運維，最短時間搭建搜尋功能模組。企業使用按需付費，費用低至￥0.59/小時起，包年包月最高可省51%，切實的優質低價！

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這一次，希望你不會缺席。

你是不是也想起心裡那個還沒找到答案的問題呢？

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