Seminar Ibexa DXP – Suche mit Solr, Elasticsearch und Search API

Die Schulung verbindet fachliche Suchanforderungen mit Index, Search API und Frontend-Ausgabe. Indexierbare Felder, Kriterien, Sortierung, Facetten, Relevanz, sprach- und sitebezogene Filter, Betrieb und Fehleranalyse werden in einem reproduzierbaren Suchkonzept umgesetzt.

Inhaltsübersicht

• Zielsetzung
• Zielgruppe
• Voraussetzungen
• Seminarinhalte
• Praxisübungen
• Methodik

Zielsetzung

• Suchanforderungen, Nutzerintentionen und Qualitätskriterien präzise formulieren.
• Solr oder Elasticsearch sowie Indexaufbau und Schema kontrolliert konfigurieren.
• Search API mit Kriterien, Sortierung, Pagination und Aggregationen effizient einsetzen.
• Relevanz, Berechtigungen, Mehrsprachigkeit, Monitoring und Reindex sicher betreiben.

Zielgruppe

Entwickler, Solution-Architekten, DevOps, technische Anwendungsbetreuung, Product Owner, UX-Verantwortliche und Teams für Content- oder Produktsuche.

Voraussetzungen

Grundkenntnisse von Ibexa-DXP-Content-Modell und Entwicklung. Für technische Übungen sind PHP-, Kommandozeilen- und Suchmaschinen-Grundkenntnisse erforderlich.

Seminarinhalte

1. Schritt 1: Suchziele und Nutzerfragen erfassen

   Informationsbedürfnisse, Content- und Produktbereiche, Sprachen, Sites, Filter, Sortierung, Antwortzeit und Erfolgskriterien werden dokumentiert.

2. Schritt 2: Sucharchitektur verstehen

   Repository, Indexer, Solr oder Elasticsearch, Schema, Suchanfrage und Ergebnisdarstellung werden als getrennte, überwachte Komponenten betrachtet.

3. Schritt 3: Indexierbare Daten bestimmen

   Feldtypen, Metadaten, Taxonomien, Produktattribute, Sprache, Site und Berechtigungsinformationen werden nach Such- und Filterbedarf ausgewählt.

4. Schritt 4: Suchdienst konfigurieren

   Verbindung, Core oder Index, Schema, Analyzer, Umgebungsparameter und sichere Zugriffsgrenzen werden eingerichtet.

5. Schritt 5: Initialen Index aufbauen

   Vollindex, Fortschritt, Speicher, Laufzeit, Fehler und Wiederholung werden in einer kontrollierten Umgebung geprüft.

6. Schritt 6: Search API anwenden

   Content- und Location-Suche, Criteria, logische Verknüpfungen, Sort Clauses, Limit, Offset und Trefferanzahl werden in Code umgesetzt.

7. Schritt 7: Facetten und Aggregationen entwickeln

   Content-Typ, Sprache, Taxonomie, Produktattribut, Preisbereich und weitere Dimensionen werden mit konsistenten Zählwerten aufgebaut.

8. Schritt 8: Volltext und Relevanz gestalten

   Feldgewichtung, Phrase, Teilwort, Synonyme, Stemming, Tippfehlerstrategie und redaktionelle Begriffe werden anhand realer Suchanfragen bewertet.

9. Schritt 9: Mehrsprachigkeit und Site-Kontext filtern

   Sprache, Fallback, SiteAccess, Root Location, Sichtbarkeit und lokale Inhalte werden korrekt in die Suche einbezogen.

10. Schritt 10: Berechtigungen und sensible Treffer prüfen

    Anonyme und angemeldete Rollen, eingeschränkte Bereiche und personalisierte Kataloge werden mit negativen Suchtests abgesichert.

11. Schritt 11: Frontend-Suche aufbauen

    Suchfeld, Filter, Sortierung, Pagination, leere Ergebnisse, Korrekturhinweise und barrierefreie Bedienung werden als konsistenter Dialog umgesetzt.

12. Schritt 12: Betrieb und Fehleranalyse etablieren

    Delta-Indexierung, Reindex, Queue, Logs, Indexgröße, Antwortzeit, Nulltreffer und Abweichungen zwischen Repository und Index werden überwacht.

Praxisübungen

• Suchanforderungen und Relevanzkriterien für Content und Produkte formulieren.
• Search-API-Abfrage mit Filtern, Sortierung und Pagination implementieren.
• Facetten für Sprache, Taxonomie und Produktattribute konfigurieren.
• Berechtigungs- und Mehrsprachigkeitstests für Trefferlisten durchführen.
• Reindex- und Störungscheckliste für den Betrieb erstellen.

Methodik

Eine repräsentative Content- und Produktmenge wird indexiert und über konkrete Nutzerfragen geprüft. Entwicklung, Relevanzbewertung und Betriebsdiagnose werden an denselben Suchfällen durchgeführt.