用深度學習的方法對每個使用者進行千人千面，在不改變搜尋內容合理性的前提下，根據每個使用者的特徵點適當推送最佳化過的內容，提升使用者體驗

網頁的“搜尋”功能指的就是可以在這個搜尋欄中搜索到你網站中部分或全部資訊，支援模糊搜尋，關鍵詞搜尋等。因為搜尋範圍越大，你所消耗的時間也越久。對於頁面前端的搜尋欄的設計，這個我就不介紹，非常簡單，我這裡主要介紹一下搜尋功能的設計。

功能設計前，你需要考慮你網頁的“搜尋”功能的範圍是哪一些，比如文章類的網站，使用者可以在“搜尋欄”中輸入一個字或詞，只要文章的標題，標籤，簡介，內容中包含這個字或詞的文章都會出現。他的搜尋範圍就是標題，標籤，簡介，內容。只有在設計時定位好了你的功能範圍，你才能進入下一步的設計。

搜尋的資料不建議放在關係型資料庫裡，如果你的搜尋只是小範圍，並且內容不多，如果不支援模糊查詢，那可以在關係型資料庫中。反之，一旦模糊查詢，關係型資料庫是不走索引，會導致全表掃描去尋找與“搜尋欄”有關的資料。如果你的表資料量很大，你的搜尋效能越差。

建議你採用ES（elasticsearch）進入資料儲存，把你要搜尋的資料放在這裡，然後寫對接的搜尋介面，他的速度是很快的。以下是ES的簡介

ElasticSearch 是一個分散式、高擴充套件、高實時的搜尋與資料分析引擎。它能很方便的使大量資料具有搜尋、分析和探索的能力。充分利用ElasticSearch的水平伸縮性，能使資料在生產環境變得更有價值。ElasticSearch 的實現原理主要分為以下幾個步驟，首先使用者將資料提交到Elastic Search 資料庫中，再透過分詞控制器去將對應的語句分詞，將其權重和分詞結果一併存入資料，當用戶搜尋資料時候，再根據權重將結果排名，打分，再將返回結果呈現給使用者。Elasticsearch是與名為Logstash的資料收集和日誌解析引擎以及名為Kibana的分析和視覺化平臺一起開發的。這三個產品被設計成一個整合解決方案，稱為“Elastic Stack”（以前稱為“ELK stack”）。Elasticsearch可以用於搜尋各種文件。它提供可擴充套件的搜尋，具有接近實時的搜尋，並支援多租戶。”Elasticsearch是分散式的，這意味著索引可以被分成分片，每個分片可以有0個或多個副本。每個節點託管一個或多個分片，並充當協調器將操作委託給正確的分片。再平衡和路由是自動完成的。“相關資料通常儲存在同一個索引中，該索引由一個或多個主分片和零個或多個複製分片組成。一旦建立了索引，就不能更改主分片的數量。Elasticsearch使用Lucene，並試圖透過JSON和Java API提供其所有特性。它支援facetting和percolating，如果新文件與註冊查詢匹配，這對於通知非常有用。另一個特性稱為“閘道器”，處理索引的長期永續性；例如，在伺服器崩潰的情況下，可以從閘道器恢復索引。Elasticsearch支援實時GET請求，適合作為NoSQL資料儲存，但缺少分散式事務。 [1] 歷史與發展編輯Shay Banon在2004年創造了Elasticsearch的前身，稱為Compass。在考慮Compass的第三個版本時，他意識到有必要重寫Compass的大部分內容，以“建立一個可擴充套件的搜尋解決方案”。因此，他建立了“一個從頭構建的分散式解決方案”，並使用了一個公共介面，即HTTP上的JSON，它也適用於Java以外的程式語言。Shay Banon在2010年2月釋出了Elasticsearch的第一個版本。Elasticsearch BV成立於2012年，主要圍繞Elasticsearch及相關軟體提供商業服務和產品。2014年6月，在成立公司18個月後，該公司宣佈透過C輪融資籌集7000萬美元。這輪融資由新企業協會(NEA)牽頭。其他投資者包括Benchmark Capital和Index Ventures。這一輪融資總計1.04億美元2015年3月，Elasticsearch公司更名為Elastic。在2018年6月，Elastic提交了首次公開募股申請，估值在15億到30億美元之間。公司於2018年10月5日在紐約證券交易所掛牌上市。一些組織將Elasticsearch作為託管服務提供。這些託管服務提供託管、部署、備份和其他支援。大多數託管服務還包括對Kibana的支援。Elasticsearch 自從誕生以來，其的應用越來越廣泛，特別是大資料領域，功能也越來越強大，但是如何有效的監控管理 Elasticsearch 一直是公司所面對的難題，由於 Elasticsearch 叢集的穩定性，決定了其業務發展的高度，對於一個應用來說其穩定是第一目標，所以完善的監控體系是必不可少的。此外，Elasticsearch 寫入和查詢對資源的消耗都很大，如何合理有效地控制資源，既能滿足寫入和查詢的需求，又能滿足資源充分利用，這是公司必須面對的問題。在國內，還沒較為完善的面向 Elasticsearch 的監控管理平臺，很多企業往往只關注搭建一套簡單分散式的叢集環境，而對這個叢集的缺乏監控和管理，元資料混亂，寫入和查詢耦合，缺乏監控一旦叢集出現問題，就會導致資料丟失，甚至很容易導致線上應用故障。相比於小公司，中大型公司的資金較為充足，所以中大型公司，會選擇為每個應用去維護一套叢集，但是這每當資源不夠需要擴容或者縮容時，極其不方便，需要增加刪除節點，其運維成本過高。而且對每個應用來說，可能不能夠充分利用資源，但是如果和其他應用混合部署，但是又涉及到複雜的資源分配問題，而且隨著應用的發展，資源經常需要變動。在國外，ELasticsearch 的應用也很廣泛，也有對 Elasticsearch 進行很好的監控和管理，Amazon AWS中也有基於 Elasticsearch 構建的平臺服務，幫助電商應用程式，網站等提供安全，高可靠，低成本，低延時，高吞吐的量的個性化搜尋。雖然，對叢集進行了監控和管理，但是管理的維度還是叢集級別的，而對於應用往往是模板級別的，如果應用無法和叢集一一對應，那就無法進行更高效的管理。這無法滿足公司級別想要高效利用資源，叢集內部能支援多個應用的場景 [2] 。有關概念編輯cluster：代表一個叢集，叢集中有多個節點，其中有一個為主節點，這個主節點是可以透過選舉產生的，主從節點是對於叢集內部來說的。es的一個概念就是去中心化，字面上理解就是無中心節點，這是對於叢集外部來說的，因為從外部來看es叢集，在邏輯上是個整體，你與任何一個節點的通訊和與整個es叢集通訊是等價的。shards：代表索引分片，es可以把一個完整的索引分成多個分片，這樣的好處是可以把一個大的索引拆分成多個，分佈到不同的節點上。構成分散式搜尋。分片的數量只能在索引建立前指定，並且索引建立後不能更改。replicas：代表索引副本，es可以設定多個索引的副本，副本的作用一是提高系統的容錯性，當某個節點某個分片損壞或丟失時可以從副本中恢復。二是提高es的查詢效率，es會自動對搜尋請求進行負載均衡。recovery：代表資料恢復或叫資料重新分佈，es在有節點加入或退出時會根據機器的負載對索引分片進行重新分配，掛掉的節點重新啟動時也會進行資料恢復。river：代表es的一個數據源，也是其它儲存方式（如：資料庫）同步資料到es的一個方法。它是以外掛方式存在的一個es服務，透過讀取river中的資料並把它索引到es中，官方的river有couchDB的，RabbitMQ的，Twitter的，Wikipedia的。gateway：代表es索引快照的儲存方式，es預設是先把索引存放到記憶體中，當記憶體滿了時再持久化到本地硬碟。gateway對索引快照進行儲存，當這個es叢集關閉再重新啟動時就會從gateway中讀取索引備份資料。es支援多種型別的gateway，有本地檔案系統（預設），分散式檔案系統，Hadoop的HDFS和amazon的s3雲端儲存服務。discovery.zen：代表es的自動發現節點機制，es是一個基於p2p的系統，它先透過廣播尋找存在的節點，再透過多播協議來進行節點之間的通訊，同時也支援點對點的互動。Transport：代表es內部節點或叢集與客戶端的互動方式，預設內部是使用tcp協議進行互動，同時它支援http協議（json格式）、thrift、servlet、memcached、zeroMQ等的傳輸協議（透過外掛方式整合）。