主要观点：作为软件工程师，要构建高效可扩展的系统，优化搜索性能是现代应用开发的关键。文中以 Uber Eats 为例，探讨了数据索引、检索和排名的发展，包括各种优化技术及其对用户体验和系统性能的影响。
关键信息：

• 在 QCon 2024 上探讨了 Uber Eats 的搜索优化，涉及多种技术如索引、分片、并行查询处理等。
• Uber Eats 的选择策略注重最大化可用选项数量，各发现面需保持一致以提供良好体验。
• 架构涵盖从基础设施到应用层，搜索架构分多层，在扩展过程中遇到了如索引和查询、搜索空间增长、存储分布等挑战。
• 使用地理分片技术（纬度分片和六边形分片）优化地理搜索，结合两种技术实现快速准确可扩展的搜索。
• 通过优化数据布局（如按城市、餐厅、菜品分组）和索引 ETD 等提高搜索效率，减少延迟和提高可扩展性。
• 改进 ETA 索引，通过预计算关系和并行化查询等提高查询速度和召回率。
• 关键在于良好的索引结构、分片策略和并行化技术，还将复杂操作移至摄入层以优化搜索体验。
  重要细节：
• 介绍了 Uber Eats 的搜索平台架构，包括批量索引管道、流/实时更新路径和服务栈。
• 详细说明了不同搜索场景（如餐厅和杂货店）的优化策略和技术细节。
• 强调了跨团队协作在优化过程中的重要性，以及优化带来的系统性能提升（如降低延迟、提高可扩展性等）。