Hier is een gedetailleerd plan voor het ontwerpen van een automatische indexeringsworkflow voor jouw Typesense zoekoplossing, gebaseerd op jouw datastroom en eisen: **1. Overzicht van de Dataflow** - **Bron:** Productcatalogus met velden: naam, beschrijving, prijs, voorraadgegevens. - **Frequentie:** Onmiddellijk bij elke wijziging. - **Huidige aanpak:** Dagelijkse export en upload via een Python-script. - **Eis:** Indexering zonder dat de zoekfunctionaliteit offline gaat. --- **2. Architectuuraanbevelingen** **A. Real-time Data Synchronisatie** - **Gebruik een Event-Driven aanpak:** - Implementeer een webhook of event-bus (bijvoorbeeld Kafka, RabbitMQ, of een eenvoudige message queue) die elke wijziging in de productcatalogus opvangt. - Elke wijziging activeert een kleine update, zodat data bijna in real-time wordt gesynchroniseerd. - **Voordelen:** - Minimaliseert latency tussen wijziging en indexering. - Vermijdt grote batch uploads die de zoekfunctionaliteit kunnen verstoren. **B. Incrementele Indexering** - **Implementatie:** - Wanneer een product wordt gewijzigd, wordt alleen dat specifieke document geüpdatet in Typesense. - Dit kan via de `upsert`-functionaliteit van Typesense, die het document bijwerkt of aanmaakt indien het nog niet bestaat. - **Voordelen:** - Efficiëntie: alleen gewijzigde data wordt geüpdatet. - Betrouwbaarheid: geen volledige herindexering nodig bij elke wijziging. **C. Zero-Downtime Indexering** - **Gebruik van Alias of Canary Indexen:** - Houd een alias (bijvoorbeeld `products`) die naar de actieve index wijst. - Bij grote updates of herindexering, maak je een nieuwe index en wijs je de alias pas na de volledige indexering naar de nieuwe index. - **Voordelen:** - Nooit downtime tijdens herindexering. - Mogelijkheid tot roll-back mocht er iets misgaan. --- **3. Workflow Stappen** 1. **Event Trigger:** - Elke wijziging in de productcatalogus activeert een webhook of event. 2. **Data Capture:** - Het event wordt opgevangen door een lichte service (bijvoorbeeld een Python Flask app, Node.js server, of een Kafka consumer). 3. **Data Processing:** - De service haalt de gewijzigde data op en formatteert deze voor Typesense. 4. **Index Update:** - Gebruik de Typesense API (`upsert`) om het document bij te werken zonder de hele index te herladen. 5. **Monitoring en Logging:** - Log elke update voor troubleshooting. - Monitor de API-responsen en fouten. --- **4. Best Practices & Configuratie-aanbevelingen** - **Gebruik van API-sleutels en beveiliging:** - Beperk toegang tot de Typesense API via API-sleutels en netwerkbeveiliging. - **Timeouts en retries:** - Implementeer retries bij mislukte updates om betrouwbaarheid te waarborgen. - **Batching bij hoge wijzigingsvolumes:** - Als er veel wijzigingen tegelijk zijn, batch deze dan in kleine groepen om de load te beperken en de prestaties te behouden. - **Optimaliseer schema en indexering:** - Definieer een schema dat zoek- en filtermogelijkheden optimaal ondersteunt (bijvoorbeeld tekstvelden, numerieke velden, filtervelden). - **Gebruik van facets en filters:** - Configureer facet-velden zoals voorraad en prijs voor efficiënte filters. --- **5. Technische Voorstellen voor Implementatie** - **Webhooks**: - Configureer je productbeheer-systeem (bijvoorbeeld een CMS of ERP) om webhooks te sturen bij wijzigingen. - **Python Webhook Handler**: - Een kleine Flask of FastAPI app die de webhook ontvangt en direct de Typesense API aanroept. - **Typesense API**: - Gebruik `upsert`-methodes (`documents.upsert`) voor snelle updates. - **Index management**: - Gebruik alias-redirects voor zero-downtime herindexering. --- **Samenvatting** - Implementeer een event-gedreven, real-time updateproces gebaseerd op webhooks of message queues. - Gebruik `upsert` voor individuele documenten, vermijd batch herindexering tenzij noodzakelijk. - Beheer indexversies via alias- en index-switching voor continue beschikbaarheid. - Optimaliseer schema en API-configuraties voor snelheid en betrouwbaarheid. --- Wil je dat ik je help met een voorbeeldcode voor een webhook-handler of meer details over de Typesense API-configuratie?

Zeker, hier is een gedetailleerd plan voor een automatische indexeringsworkflow voor je Typesense zoekoplossing: ## Architectuur Overview ### Aanbevolen Data Stroom ``` Product Database → Change Data Capture → Message Queue → Indexer Service → Typesense Cluster ``` ## Stap-voor-Stap Implementatieplan ### 1. Real-time Change Detection **Optie A: Database Triggers + Message Queue** ```python # PostgreSQL trigger voorbeeld CREATE OR REPLACE FUNCTION notify_product_change() RETURNS TRIGGER AS $$ BEGIN PERFORM pg_notify('product_changes', json_build_object( 'operation', TG_OP, 'old_data', OLD, 'new_data', NEW )::text ); RETURN NEW; END; $$ LANGUAGE plpgsql; ``` **Optie B: Application-level Events** - Publiceer events vanuit je applicatie bij elke wijziging - Gebruik Redis Pub/Sub of RabbitMQ ### 2. Message Queue Implementatie ```python # Python worker met Redis Queue import redis from rq import Queue redis_conn = redis.Redis(host='localhost', port=6379) queue = Queue('typesense_indexing', connection=redis_conn) # Stuur wijzigingen naar de queue def queue_product_update(product_data, operation): queue.enqueue('indexer.update_typesense', product_data, operation, retry=Retry(max=3)) ``` ### 3. Indexer Service Design ```python class TypesenseIndexer: def __init__(self): self.client = typesense.Client({ 'nodes': [{ 'host': 'typesense01.example.com', 'port': '8108', 'protocol': 'http' }], 'api_key': 'your-api-key', 'connection_timeout_seconds': 10 }) def update_document(self, product_data): try: # Gebruik UPSERT operatie return self.client.collections['products'].documents.upsert( product_data ) except typesense.exceptions.ObjectNotFound: self.create_document(product_data) def batch_update(self, documents, batch_size=100): for i in range(0, len(documents), batch_size): batch = documents[i:i + batch_size] self.client.collections['products'].documents.import_( batch, {'action': 'upsert'} ) ``` ## Typesense Configuratie Best Practices ### Collection Schema ```json { "name": "products", "fields": [ {"name": "id", "type": "string"}, {"name": "name", "type": "string"}, {"name": "description", "type": "string"}, {"name": "price", "type": "float"}, {"name": "stock", "type": "int32"}, {"name": "updated_at", "type": "int64"}, {"name": "name_description", "type": "string", "optional": true} ], "default_sorting_field": "updated_at" } ``` ### Optimalisatie Settings ```json { "symbols_to_index": ["-", ","], "token_separators": ["-"], "enable_nested_fields": false } ``` ## Zero-Downtime Strategie ### 1. Document-level Updates - Gebruik `upsert()` voor individuele documenten - Geen collection-level operaties tijdens updates ### 2. Batch Processing Optimalisatie ```python def safe_batch_import(documents, max_retries=3): for attempt in range(max_retries): try: result = typesense_client.collections['products'].documents.import_( documents, {'action': 'upsert'} ) # Check voor individuele fouten failed_items = [item for item in result if not item['success']] if not failed_items: return True except Exception as e: if attempt == max_retries - 1: raise e time.sleep(2 ** attempt) ``` ### 3. Fallback Mechanismen ```python class IndexerWithFallback: def __init__(self, primary_client, secondary_client): self.primary = primary_client self.secondary = secondary_client self.pending_updates = [] def update_with_fallback(self, document): try: return self.primary.update_document(document) except Exception as e: # Queue voor later verwerking self.pending_updates.append(document) # Log de fout voor monitoring logger.error(f"Primary update failed: {e}") ``` ## Monitoring en Health Checks ### 1. Metrics Collectie ```python # Prometheus metrics from prometheus_client import Counter, Histogram update_requests = Counter('typesense_update_requests_total', 'Total update requests', ['status']) update_duration = Histogram('typesense_update_duration_seconds', 'Update duration in seconds') @update_duration.time() def update_document_metric(document): try: result = update_document(document) update_requests.labels(status='success').inc() return result except Exception: update_requests.labels(status='error').inc() raise ``` ### 2. Health Check Endpoint ```python @app.route('/health/typesense') def typesense_health(): try: health = typesense_client.operations.metrics.retrieve() return jsonify({ 'status': 'healthy', 'metrics': health }), 200 except Exception as e: return jsonify({ 'status': 'unhealthy', 'error': str(e) }), 503 ``` ## Implementatie Stappen ### Fase 1: Foundation 1. Message queue setup (Redis/RabbitMQ) 2. Basis indexer service 3. Health monitoring ### Fase 2: Real-time Integration 1. Database triggers of application events 2. Queue consumers implementeren 3. Testing met sample data ### Fase 3: Productie Ready 1. Load testing 2. Fallback mechanismen 3. Uitgebreide monitoring 4. Documentatie en runbooks ## Prestatie Tips - **Batch grootte**: 100-500 documenten per batch - **Parallel processing**: Meerdere workers voor hoge throughput - **Connection pooling**: Hergebruik HTTP connecties - **Backpressure handling**: Rate limiting implementeren Deze architectuur garandeert zero-downtime updates terwijl je real-time synchronisatie behaalt. Start met een proof-of-concept voor één productcategorie voordat je volledig overgaat.