实时搜索系统通过持续处理和索引新可用数据来提供即时结果。与定期批量更新索引的传统搜索引擎不同，实时搜索引擎在几秒或几毫秒内摄取、处理数据并使其可搜索。这通过流式数据管道、内存存储和增量索引的组合实现。例如，社交媒体平台可以使用实时搜索来显示创建后立即发布的最新帖子或标签，确保用户无需手动刷新即可查看最新内容。核心组件包括用于处理传入数据的流处理器（如 Apache Kafka 或 Flink）、用于临时存储的低延迟数据库（如 Elasticsearch 或 Redis）以及针对快速检索优化的查询引擎。
工作流程通常包括三个阶段：摄取、处理和查询。数据源（例如，用户生成的内容、物联网传感器或金融交易）将更新发送到流式处理平台，该平台将它们路由到处理引擎。这些引擎应用转换（例如，过滤、丰富或分词）并增量更新搜索索引。例如，电子商务网站可以实时处理产品库存变化，以准确反映库存可用性。查询针对最新的索引数据执行，通常使用针对速度优化的倒排索引。为了最大程度地减少延迟，某些系统完全绕过磁盘存储，依赖于内存数据结构。开发人员可以使用 Elasticsearch 的 percolator 功能等工具来将传入文档与预定义查询进行匹配，从而针对特定关键词或模式启用即时警报。
实时搜索面临的挑战包括平衡速度、一致性和可伸缩性。高吞吐量系统必须每秒处理数百万个事件而不丢失数据，这需要分布式架构和分片。例如，股票交易平台可以按股票代码对数据进行分区，以并行处理。一致性可能很棘手：如果用户在发布内容后立即搜索，系统必须确保数据已被索引。预写日志或版本控制等技术有助于保持准确性。通过缓存（例如，用于频繁查询的 Redis）和边缘计算（处理更靠近源的数据）可以减少延迟。然而，开发人员必须权衡利弊：内存存储加快了访问速度，但在中断期间有数据丢失的风险，而混合方法（结合磁盘和内存）以略高延迟为代价提供了持久性。这些考虑因素影响着实时体育比分跟踪器或网络安全威胁检测器等系统的设计，在这些系统中，即使几秒钟的延迟也可能导致结果失效。
