Om een zoek-als-je-typt (autocomplete) functionaliteit te implementeren in je OpenSearch (gebaseerd op Elasticsearch 7.10) die onder de 200ms blijft, kun je de volgende aanpak overwegen: 1. Gebruik van Completion Suggester: - Dit is de meest efficiënte manier voor autocomplete suggesties. - Voeg een 'completion' datatype toe aan je index mapping voor het veld dat je wilt gebruiken voor suggesties. 2. Indexering: - Wanneer je documenten indexeert, zorg er dan voor dat het suggestieveld correct wordt gevuld. - Bijvoorbeeld: ```json { "mappings": { "properties": { "suggest": { "type": "completion" } } } } ``` 3. Query: - Gebruik de suggest API van OpenSearch: ```json { "suggest": { "query-suggest": { "prefix": "<gebruikersinvoer>", "completion": { "field": "suggest", "fuzzy": { "fuzziness": "auto" } } } } } ``` - Dit geeft snelle suggesties gebaseerd op de prefix. 4. Prestatieoverwegingen: - Zorg dat het suggestieveld niet te groot wordt; beperk de suggesties tot relevante woorden. - Gebruik caching indien mogelijk, vooral voor veelgebruikte zoekopdrachten. - Optimaliseer de index en zorg dat de hardware (bijvoorbeeld SSD’s) snel is. 5. Test en optimaliseer: - Meet de responsetijd en pas je index en query aan om onder de 200ms te blijven. - Overweeg het gebruik van meerdere shards en replicas voor snellere responstijden. Samenvatting: - Voeg een 'completion' datatype toe voor suggesties. - Indexeer suggesties efficiënt. - Gebruik de suggest API met prefix matching. - Optimaliseer je index en infrastructuur voor snelheid. Hiermee zou je in staat moeten zijn om een snelle, responsive autocomplete functie te realiseren in je OpenSearch setup.

Voor het implementeren van een zoek-als-je-typt (type-ahead) functionaliteit in OpenSearch/Elasticsearch 7.10 met autocomplete suggesties onder 200ms, raad ik het volgende aan: ## 1. Gebruik Completion Suggester Dit is de meest efficiënte manier voor type-ahead functionaliteit: ```json PUT /mijn_index { "mappings": { "properties": { "suggestie": { "type": "completion" }, "titel": { "type": "text" } } } } ``` ## 2. Document indexing ```json POST /mijn_index/_doc { "suggestie": { "input": ["elasticsearch", "elastic", "search"], "weight": 10 }, "titel": "Elasticsearch Handleiding" } ``` ## 3. Query voor suggesties ```json POST /mijn_index/_search { "suggest": { "mijn-suggesties": { "prefix": "ela", "completion": { "field": "suggestie", "skip_duplicates": true, "size": 5 } } } } ``` ## Prestatie-optimalisaties: ### Hardware/Configuratie: - **Memory**: Zorg voor voldoende heap memory (minimaal 4GB) - **SSD Storage**: Voor lage latentie - **Index Refresh Interval**: Verhoog naar 30s-60s voor minder refresh overhead - **Translog**: `"index.translog.durability": "async"` ### Index Optimalisaties: ```json PUT /mijn_index/_settings { "index": { "refresh_interval": "30s", "number_of_replicas": 1 } } ``` ### Query Optimalisaties: - Gebruik `fuzzy` matching voor typefouten: ```json "completion": { "field": "suggestie", "fuzzy": { "fuzziness": 1, "min_length": 3 } } ``` ## Alternatieve aanpak met N-gram: ```json PUT /mijn_index { "settings": { "analysis": { "analyzer": { "autocomplete": { "tokenizer": "autocomplete_tokenizer" } }, "tokenizer": { "autocomplete_tokenizer": { "type": "edge_ngram", "min_gram": 2, "max_gram": 10 } } } }, "mappings": { "properties": { "zoekterm": { "type": "text", "analyzer": "autocomplete" } } } } ``` ## Aanbevelingen: 1. **Test met echte data**: Gebruik je eigen dataset voor performance testing 2. **Monitor latency**: Houd response times in de gaten met APM tools 3. **Cache laag**: Overweeg application-level caching voor populaire queries 4. **Load testing**: Simuleer gelijktijdige gebruikers De Completion Suggester is over het algemeen de snelste optie voor type-ahead functionaliteit en zou consistent onder de 200ms moeten presteren bij goede hardware configuratie.