Autocomplete - Giải Pháp Tìm Kiếm Hiệu Quả Trong Hệ Thống Tìm Kiếm

Giới thiệu

Autocomplete là một chức năng quan trọng, không thể thiếu trong các dịch vụ hỗ trợ tìm kiếm hiện đại. Tính năng này giúp người dùng tiết kiệm thời gian bằng cách đưa ra các gợi ý từ khoá khi họ bắt đầu nhập. Qua đó, Autocomplete không chỉ tối ưu hoá quá trình tìm kiếm mà còn cung cấp cho người dùng những gợi ý phù hợp.

Nhu cầu và Thách thức

Yêu cầu đặt ra cho Autocomplete là phải xử lý và lưu trữ hàng tỷ xâu dữ liệu được nhập bởi hàng triệu người dùng thông qua cấu trúc dữ liệu Trie. Đối với mỗi truy vấn từ người dùng, hệ thống cần phải đưa ra tối đa 7 gợi ý bắt đầu bằng từ khóa mà người dùng đã nhập. Để đảm bảo chất lượng dịch vụ, hệ thống cần đáp ứng các tiêu chí sau:

Độ trễ thấp: Gợi ý phải được hiện lên ngay khi người dùng đang nhập.
Tính khả dụng cao: Dịch vụ phải luôn sẵn sàng cho người dùng.
Chấp nhận không nhất quán: Hệ thống có thể chấp nhận một mức độ không nhất quán tạm thời.
Sắp xếp theo ưu tiên: Kết quả tìm kiếm phải được sắp xếp theo một mức độ ưu tiên cụ thể.
Tiền tố linh hoạt: Các gợi ý phải liên quan đến bất kỳ tiền tố nào mà người dùng đã nhập.

Nhiệm vụ chính

Nhiệm vụ chính của Autocomplete là:

Thu thập và lưu trữ các từ khóa tìm kiếm của người dùng.
Xây dựng hệ thống gợi ý dựa trên những từ mà người dùng có thể nhập.

Trong loạt bài viết này, chúng ta sẽ tập trung vào nhiệm vụ thứ hai, xây dựng hệ thống gợi ý.

Lời Giải Sơ Khai

Cách tiếp cận đơn giản nhất để tìm kiếm gợi ý là quét toàn bộ bộ dữ liệu để tìm các xâu bắt đầu với từ mà người dùng đã nhập. Trong ngôn ngữ SQL, câu lệnh truy vấn có thể được thể hiện như sau:

sql Copy

SELECT suggestion
FROM autocomplete_table
WHERE suggestion LIKE 'iphone%'
ORDER BY weight
LIMIT 7;

Mặc dù cách làm này đơn giản, nhưng lại không hiệu quả, đặc biệt là khi phải tìm kiếm trong một khối lượng dữ liệu lớn.

Để cải thiện hiệu suất tìm kiếm, phương pháp tìm kiếm nhị phân (binary search) có thể được áp dụng. Bằng cách sắp xếp dữ liệu theo thứ tự từ điển, chúng ta có thể nhanh chóng tìm được vị trí bắt đầu và kết thúc của các xâu phù hợp. Độ phức tạp của phương pháp này là O(log(N)), trong đó N là số lượng xâu trong cơ sở dữ liệu.

Cấu Trúc Dữ Liệu Trie

Một cấu trúc dữ liệu hiệu quả để tìm kiếm xâu tiền tố là Trie, cho phép tìm kiếm các xâu có tiền tố độ dài L với độ phức tạp thời gian là O(L). Trie cũng tối ưu về mặt bộ nhớ vì các xâu có chung tiền tố sẽ chia sẻ cùng một đường dẫn trong cây.

Cấu Trúc Dữ Liệu Suffix Tree

Đối với các xâu dài, việc sử dụng Suffix Tree có thể giúp giảm thiểu số lượng nút cần kiểm tra. Tương tự như Trie, Suffix Tree cũng cho phép tìm kiếm hiệu quả nhưng có khả năng tối ưu hóa bằng cách gộp các nút nối tiếp để giảm độ phức tạp của cây.

Thêm Trọng Số Vào Suffix Tree

Để thu thập gợi ý cho người dùng, cần duyệt qua tiền tố mà người dùng đã nhập với độ phức tạp O(L). Khi đã tìm được các xâu có tiền tố, cần giới hạn số lượng gợi ý đến người dùng còn 7 xâu có độ ưu tiên cao. Để làm được điều này, sẽ gán cho mỗi xâu một trọng số, và sắp xếp chúng theo trọng số. Trọng số có thể được xác định dựa trên tần suất tìm kiếm của người dùng.

Tối Ưu Hóa Tìm Kiếm với Tính Toán Trước Kết Quả

Để tối ưu hóa thời gian tìm kiếm cho mỗi truy vấn, tính toán trước kết quả có thể là một giải pháp. Sử dụng một bảng băm (hash table) để lưu trữ kết quả tìm kiếm của các nhánh cây lớn sẽ đảm bảo độ trễ được giảm thiểu, mặc dù có thể tiêu tốn nhiều bộ nhớ.

Các Vấn Đề Cần Giải Quyết

Đến thời điểm hiện tại, chúng ta đã lựa chọn được cấu trúc dữ liệu phù hợp và có những cách giải quyết cho việc tăng tốc tìm kiếm. Tuy nhiên, còn nhiều vấn đề cần giải quyết:

Chia nhỏ cây lớn thành các cây nhỏ hơn để giảm tải truy vấn.
Đảm bảo tính khả dụng cao cho dịch vụ.
Cách lưu trữ Suffix Tree vào trong cơ sở dữ liệu.

Chúng ta sẽ tiếp tục thảo luận về các vấn đề này trong những bài viết tiếp theo trên sydexa.com.

Lời Nhắn

Chúng tôi đã tạo một nhóm để các bạn cùng chia sẻ và trao đổi kinh nghiệm về thiết kế hệ thống. Hãy tham gia để cùng xây dựng Cộng Đồng System Design Việt Nam lớn mạnh nhé!

Cộng Đồng System Design Việt Nam: facebook.com/groups/sydexa
Kênh TikTok: tiktok.com/@sydexa.com
source: viblo

Autocomplete: Giải Pháp Tìm Kiếm Hiệu Quả Trong Hệ Thống Tìm Kiếm