为了高效地索引数百万商品，开发者需要关注三个关键领域：数据库选择、优化的数据结构和分布式处理。首先，选择为高速索引和查询设计的数据库。传统的关系型数据库可能难以应对规模问题，因此更适合采用 Elasticsearch、Apache Solr 等分布式系统，或 Amazon OpenSearch 等云原生解决方案。这些工具使用倒排索引和分片来处理大型数据集。例如，Elasticsearch 会自动将数据划分为分片，从而允许在多个节点上并行处理。这通过分发工作负载来减少瓶颈并加快索引速度。
接下来，优化数据结构和索引管道。使用适合您查询模式的 schema 设计——避免在文档中加载不必要的字段。在索引前预处理数据，例如规范化商品名称、移除停用词或对文本进行分词以提高搜索效率。像 Apache Spark 这样的批处理工具可以帮助批量转换和加载数据。例如，将商品更新按 1,000-5,000 条记录分组批量处理，可以减少向索引发送数据时的网络开销。此外，实施增量索引：不要每天重建整个索引，而是使用时间戳或变更数据捕获 (CDC) 机制跟踪变更并仅更新修改过的商品。
最后，战略性地利用缓存和硬件资源。对频繁访问的商品元数据使用内存缓存（例如 Redis），以减少冗余的索引查询。为索引系统配置足够的内存用于文件系统缓存，这可以加速读/写操作。如果使用云服务，选择配备固态硬盘 (SSD) 的实例以获得更快的磁盘 I/O。使用 Elasticsearch Rally 等基准测试工具监控性能，以识别慢查询或资源限制。例如，如果商品搜索经常按价格范围过滤，确保将数字字段索引为优化的数据类型（如整数而非字符串），并考虑使用 B-树等范围优化索引技术。随着数据增长，定期重新索引或优化分片以维持性能。