Spezialisierte Anwendungen

Erweiterte Suche mit Elasticsearch

Erweiterte Suchfunktionen mit Elasticsearch oder Algolia implementieren, einschließlich Volltextsuche, Autocomplete, Fuzzy Matching, facettierter Filterung und Relevanz-Tuning. Umfasst Suchanalysen zum Verständnis des Benutzerverhaltens.

Komplexität: Mittel 8-13 points 2-3 Wochen

Epic- & Feature-Übersicht

3
Epics
7
Features
13
Aufwandseinheiten gesamt
1

Suchinfrastruktur-Setup

Elasticsearch und Datenindizierung einrichten

5 Pkt. 1 week 2 Features

Elasticsearch-Setup

2 Pkt. Einfach

Elasticsearch-Cluster und -Indizes konfigurieren

Datenindizierung

3 Pkt. Mittel

Daten mit Mappings und Analyzern indizieren

Ergebnisse
  • Elasticsearch-Cluster
  • Index-Konfiguration
  • Daten-Pipeline
2

Suchfunktionen

Such-UI mit Autocomplete und Filtern implementieren

5 Pkt. 1 week 3 Features

Such-UI

2 Pkt. Einfach

Suchleiste mit Sofortergebnissen und Hervorhebung

Autocomplete

2 Pkt. Mittel

Echtzeit-Suchvorschläge während der Eingabe

Facettierte Filter

1 Pkt. Einfach

Dynamische Filter mit Anzahl und Mehrfachauswahl

Ergebnisse
  • Such-UI
  • Autocomplete
  • Filter-Komponenten
3

Relevanz & Analytik

Suchrelevanz optimieren und Analytik verfolgen

3 Pkt. 3-5 days 2 Features

Relevanz-Tuning

2 Pkt. Mittel

Feldgewichtung, Synonyme und Fuzzy Matching

Suchanalysen

1 Pkt. Einfach

Beliebte Suchanfragen und Null-Ergebnis-Suchen verfolgen

Ergebnisse
  • Relevanz-Konfiguration
  • Suchanalysen
  • Performance-Metriken

Technologie-Stack

Elasticsearch Algolia React Node.js Kibana Logstash

Wichtige Aspekte

Indexgröße und Query-Performance

Relevanz-Tuning für Ihre Domäne

Umgang mit Tippfehlern durch Fuzzy Matching

Suchindex mit Datenbank synchron halten

Kostenoptimierung für Cloud-Suchdienste

Erfolgskriterien

Suche liefert relevante Ergebnisse in unter 100ms

Autocomplete schlägt Ergebnisse sofort vor

Fuzzy Matching behandelt Tippfehler

Facettierte Filter aktualisieren sich dynamisch

Suchanalysen verfolgen Benutzerverhalten

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