1) Vì sao cần thiết kế chuyên biệt?

• Người dùng kỳ vọng tìm sản phẩm nhanh, chính xác, gợi ý thông minh
• Cần xử lý hàng trăm nghìn đến hàng triệu SKU
• Cần hỗ trợ bộ lọc đa tiêu chí, phân trang, sort, gợi ý từ khóa, synonym, đánh vần gần đúng
• Nếu thiết kế không chuẩn → chậm, không liên quan, không tìm thấy → mất doanh thu

2) Tổng quan kiến trúc

[User] 
  ↓
[Search API / Catalog API (BFF)]
  ↓
[Search Engine (:contentReference[oaicite:0]{index=0} / :contentReference[oaicite:1]{index=1})]
  ↓
[Index Builder] ← [Product DB / Pricing / Inventory / Metadata]
         ↓
[Event Bus (:contentReference[oaicite:2]{index=2}/:contentReference[oaicite:3]{index=3})] ← [Product Service / Inventory Service]

• Catalog API đọc dữ liệu sản phẩm, giá, tồn, metadata đã được index hóa để trả về nhanh.
• Index Builder build/làm mới index từ DB gốc theo batch hoặc real-time events.
• Search Engine dùng inverted index để truy vấn full-text, phân trang, sort, filter rất nhanh.

3) Thiết kế dữ liệu Catalog

3.1 Product Model

{
  "product_id": "P123",
  "name": "Áo thun nam cotton",
  "description": "...",
  "brand": "BrandA",
  "categories": ["Áo", "Nam"],
  "attributes": {
    "mau": ["Đỏ", "Xanh"],
    "size": ["S", "M", "L"]
  },
  "variants": [
    { "sku": "P123-R-S", "color": "Đỏ", "size": "S", "price": 250000, "stock": 5 },
    ...
  ],
  "price_min": 250000,
  "price_max": 300000,
  "rating": 4.7,
  "review_count": 325,
  "created_at": "2024-05-01"
}

3.2 Chuẩn hóa dữ liệu

• Tách product vs variant (đơn vị bán thực tế)
• Lưu price snapshot và inventory snapshot trong index để query nhanh
• Chuẩn hóa brand, category sang ID, dùng keyword field để sort/filter

4) Thiết kế Search Engine

4.1 Các loại query thường dùng

• Full-text search: tìm theo tên/mô tả (match, multi_match)
• Prefix search / autocomplete: gợi ý khi gõ (completion suggester)
• Synonym & typo tolerance: ánh xạ từ đồng nghĩa (“quần jean” = “quần bò”), sửa chính tả (fuzziness)
• Filter: brand, category, khoảng giá, còn hàng, màu sắc… (bool + filter)
• Sort: theo giá, ngày tạo, độ phổ biến, điểm search relevance
• Pagination: from+size (small result) hoặc search_after (khi >10k sản phẩm)

4.2 Ranking & Relevance

• Boost sản phẩm mới, hàng còn nhiều, bán chạy
• Personalization: dùng lịch sử người dùng để sắp xếp lại kết quả
• A/B testing: thử nhiều chiến lược ranking để tối ưu chuyển đổi

5) Đồng bộ dữ liệu Catalog → Search index

5.1 Batch build (ETL)

• Build lại toàn bộ index 1–2 lần/ngày từ DB gốc
• Dễ vận hành nhưng có độ trễ

5.2 Real-time event-driven

• Khi sản phẩm cập nhật/tạo mới/tồn kho thay đổi, publish event ProductUpdated, InventoryChanged
• Index Builder lắng nghe và update incrementally
• Giúp kết quả tìm kiếm luôn gần như real-time

6) Bộ lọc (Faceted Search)

• Tạo aggregation buckets theo brand, category, price range, rating
• Chỉ lấy facet từ kết quả hiện tại (contextual filter)
• Cache kết quả aggregation để giảm tải

7) Performance và Scaling

• Dùng Redis hoặc CDN cache query phổ biến
• Sharding index nếu > 50 triệu documents
• Replicas để scale đọc, ILM (Index Lifecycle Management) xoay index cũ
• Giới hạn fields trả về, chỉ trả product_id, name, thumbnail, price

8) Kết nối với các service khác

• Inventory Service: đồng bộ stock để ẩn sản phẩm hết hàng
• Pricing Service: cập nhật giá động (khuyến mãi, flash sale)
• Recommendation Engine: lấy danh sách sản phẩm đề xuất để hiển thị song song search
• Analytics: ghi lại search_query, click, add_to_cart để cải thiện relevance

9) Kết luận

• Catalog chuẩn → dữ liệu sạch, dễ query
• Search engine mạnh → kết quả nhanh, chính xác, có đề xuất thông minh
• Đồng bộ real-time → giá, tồn kho luôn đúng
• Ranking linh hoạt → tăng chuyển đổi & doanh thu