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Jetzt kann Google einpacken

Zugegeben, die Formulierung ist übertrieben, aber Mercator wird nun von einer Suchmaschine beschleunigt:


Facetted Search


Wir verwenden die lokal installierte Suchmaschine Elastic Search um eine schnelle Filterung von Artikeln nach Produkteigenschaften zu ermöglichen. Auf Ruby On Rails Seite verbinden wir die zu indizierenden Modelle mit der Bibliothek Searchkick mit Elasticsearch. Wir indizieren zu jedem Produkt aus den Tabellen der Produkteigenschaften und der Werte die entsprechenden Ausprägungen der Daten in einen Index.

Parallel dazu merken wir uns pro Kategorie die Namen aller Eigenschaften aller Artikel der Gruppe und die Namen der zugehörigen Eigenschaftsgruppen.

Navigiert nun ein Kunde in eine Kategorie des Produktkataloges ermitteln wir aus dem Index in Elasticsearch alle Ausprägungen (d.h. alle unterschiedlichen auftretenden Werte) aller Eigenschaften der Artikel dieser Gruppe und die Anzahl (absolute Häufigkeiten). Die Werte können dann vom Kunden angeklickt werden, um nach diesen zu Filtern.

Damit wird die Darstellung auf Artikel mit diesem Wert eingeschränkt. Ebenso wird die Darstellung der Filter auf diese Produkte passend eingeschränkt. Filter können beliebig hinzugefügt und entfernt werden. Da sie ausschließlich im URL des GET-Requests gespeichert werden, können die Links weiterhin als Lesezeichen verwendet und zum Beispiel per E-Mail versandt werden. Diese Art der Filterung bezeichnet man als Facetted Search.

Dieser komplex zu beschreibende Vorgang läuft in rund fünf Millisekunden ab und verzögert die Ladezeit daher kaum (die Darstellung der Filter als HTML benötigt länger als die Suche in Elasticsearch).

Produkte werden automatisch mit jeder Änderung in der Mercator Datenbank in Elastic Search aktualisiert, die Indizierung der Kategorien erfolgt per Cronjob nach jedem Produktupdate aus dem ERP-System.

Bestellprozess

Bei dieser Besprechung haben wir den Bestellprozess rekapituliert. Er sieht in Diagrammform so aus:


Mercator Prozess


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