Was versteht man unter verteilter Suche?

Es zeigt sich: Die Redewendung „Viele Hände machen die Arbeit leicht“ gilt für Server genauso wie für jede große oder schwierige manuelle Aufgabe. Server in einem Websuchprozess – oder bei jeder Suche in einem umfangreichen Datensatz – leisten Schwerstarbeit: Sie identifizieren und indexieren Daten und durchsuchen sie anschließend, um Ergebnisse bereitzustellen. Wir erläutern, wie die verteilte Suche viele einzelne Server nutzt, um Suchanwendungen zu unterstützen und Antworten aus riesigen Datenmengen effizient zu gewinnen.

Was versteht man unter verteilter Suche?

Die verteilte Suche (Distributed Search) ist eine Methode, große Datensätze schnell zu durchsuchen, indem die Suchlast auf mehrere Server verteilt wird. Im Gegensatz dazu lässt sich die Festplatte eines einzelnen Computers problemlos vom lokalen Prozessor indexieren und durchsuchen. Bei einer verteilten Suche wird eine Anfrage an einen sehr großen Datensatz auf mehrere Server – sogenannte Nodes – verteilt, um den Prozess zu beschleunigen. Jeder Node indexiert einen Teil der Daten, damit er diesen Abschnitt besonders schnell durchsuchen kann. Sobald eine Frage an die Suchanwendung gestellt wird, durchsucht jeder Node parallel seinen eigenen Datenbereich. Die lokalen Ergebnisse werden anschließend zusammengeführt, bewertet und der Person präsentiert, die die Suche gestartet hat.

Ein Distributed-Search-Prozess kann aus wenigen Servern in einem Data Center oder aus Tausenden von Servern in globalen Regionen bestehen. In beiden Fällen ermöglicht dieser Ansatz eine schnelle, effiziente Suche, die auf einem einzelnen Server unmöglich wäre.

Ein solches System kann unterschiedliche Sucharten unterstützen – von einfachen Textsuchen über semantische Suchen bis hin zu visuellen Suchen, wie sie in Empfehlungssystemen und der Sprachverarbeitung eingesetzt werden.

Eine verteilte Suche unterscheidet sich von einer föderierten Suche. Beide sollen große Datenmengen bewältigen, doch eine verteilte Suche partitioniert ein großes Datenset über mehrere Nodes, die lokale Suchen parallel ausführen. Im Gegensatz dazu fragt eine föderierte Suche mehrere unabhängige Datenquellen gleichzeitig ab, von denen jede über eigene Indizierungs- und Suchmechanismen verfügen kann. Während die verteilte Suche für Skalierbarkeit und Performance optimiert ist, ist die föderierte Suche für die Suche über verschiedene Datenquellen hinweg konzipiert. Beide Ansätze lassen sich jedoch in einer vereinfachten Architektur mit einer verteilten, multimodalen Datenbank realisieren.

Wichtige Erkenntnisse

• Die verteilte Suche beschleunigt die Suche in sehr großen Datensätzen, indem die für die Suche erforderlichen Rechenprozesse auf viele Server – sogenannte Nodes – verteilt werden.
• Gleichzeitig erhöht dieser Ansatz die Ausfallsicherheit: Fällt ein Server aus, übernimmt ein anderer Node dessen Aufgaben, sodass die Suche dennoch erfolgreich abgeschlossen wird.
• Die verteilte Suche ist heute der gängigste Suchansatz in Websuchmaschinen. Er treibt zudem die Suchleisten in sozialen Netzwerken und großen E-Commerce-Plattformen an und kommt in zahlreichen Unternehmensanwendungen sowie kommunalen Portalen zum Einsatz.

Verteilte Suche einfach erklärt

Im Kern ist die verteilte Suche eine Methode, große Datenmengen effizient zu durchsuchen, indem die Suchoperation auf viele Server verteilt wird. Das beschleunigt den Prozess und verbessert gleichzeitig Skalierbarkeit und Verfügbarkeit des Systems. Damit eine Distributed Search zuverlässig funktioniert, sind jedoch mehrere koordinierte Schritte und Ressourcen erforderlich.

Dazu gehören:

Datenpartitionierung: Der erste Schritt besteht darin, die Daten über verschiedene Nodes zu verteilen. Jeder Node – also jeder Server – ist für einen Teil der Daten verantwortlich. Je nach Einsatzszenario gibt es unterschiedliche Partitionierungsansätze, wie z. B. Range-Partitioning, das häufig für Zeitreihendaten verwendet wird (z. B. monatliche oder jährliche Partitionen), oder Consistent Hashing, das Daten gleichmäßig zur Lastverteilung verteilt.

Indexierung: Jeder Node muss einen Index für die von ihm gespeicherten Daten erstellen und pflegen, um schnelle Such- und Abrufprozesse zu ermöglichen. Abhängig vom Anwendungsfall kommen unterschiedliche Indexierungsverfahren zum Einsatz, einschließlich invertierter Indizes für Textsuchen, B-Bäumen für sortierte Datenabfragen und Hashtabellen für schnelle direkte Treffer.

Abfrageverteilung: Sobald eine Suche gestartet wird, wird die Anfrage an alle oder eine relevante Auswahl der Nodes verteilt. Ein Abfrage-Router stellt sicher, dass die Anfrage jene Nodes erreicht, die Daten zum Suchergebnis beitragen können.

Lokale Suche: Alle Nodes durchsuchen parallel die von ihnen lokal indexierten Daten.

Ergebnisaggregation: Die Ergebnisse aller beteiligten Nodes werden gesammelt, zusammengeführt und vom Abfrage-Router – auch Query Coordinator genannt – sortiert.

Ergebnispräsentation: Die finalen, aggregierten Ergebnisse werden bewertet, priorisiert und anschließend der Person oder Anwendung präsentiert, die die Suche ausgelöst hat.

Funktionsweise der verteilten Suche

Die verteilte Suche funktioniert, indem mehrere miteinander verbundene Nodes gemeinsam Suchanfragen in enorm großen Datenmengen ausführen. Solche Systeme nutzen spezialisierte Algorithmen und Verfahren, um die Verteilung von Anfragen, das Load Balancing und die Aggregation der Ergebnisse zu optimieren – alles zentrale Anforderungen für die effiziente Verarbeitung von Suchanfragen in massiven Datensätzen.

Ziele der verteilten Suche

Die verteilte Suche ist darauf ausgelegt, die Leistung, Skalierbarkeit und Flexibilität zu liefern, die für groß angelegte Anwendungen wie Websuche, E-Commerce, soziale Netzwerke oder Echtzeitanalysen unverzichtbar sind. Der Erfolg solcher Systeme wird daran gemessen, wie gut sie folgende Aufgaben erfüllen:

Schnelle Suche in großen Datensätzen: Ein Distributed-Search-System nutzt die Rechenleistung vieler parallel arbeitender Server, um selbst in Suchmaschinen mit Web-Scale-Daten schnell zu antworten.

Zuverlässige Ergebnisbereitstellung: Durch die Speicherung von Datenanteilen auf mehreren Servern bietet die verteilte Suche hohe Verfügbarkeit und Ausfallsicherheit. Fällt ein Server aus, übernimmt ein anderer Node dessen Last, sodass die Suche ohne Unterbrechung fortgesetzt werden kann.

Anpassungsfähigkeit an unterschiedliche Suchtypen: Eine Distributed-Search-Architektur kann verschiedene Sucharten unterstützen – wie z. B. semantische Suche oder Textsuche – und Nodes für spezielle Aufgaben optimieren, zum Beispiel für Bildsuche oder Kartensuche.

Vorteile der verteilten Suche

Hier erfahren Sie, warum eine verteilte Suche in großen Systemen die bevorzugte Methode ist.

Verfügbarkeit. Über die gesteigerte Leistung hinaus sind hohe Verfügbarkeit und Fehlertoleranz zentrale Ziele vieler verteilter Systeme. Eine verteilte Sucharchitektur liefert selbst dann Ergebnisse, wenn einzelne Nodes ausfallen.

Flexibilität. Zudem kann eine Organisation ihre Nodes für bestimmte Datentypen oder Abfragen optimieren. Diese Spezialisierung ermöglicht besonders schnelle Suchvorgänge – etwa eine elastische Textsuche, eine semantische Suche über Vektordaten oder eine Suche in Dokumenten und relationalen Daten, die von Retrieval-Augmented Generation (RAG) profitiert. In einer verteilten Architektur läuft all das hinter einer einzigen Suchleiste zusammen.

Performance: Niemand möchte auf Suchergebnisse warten. Durch die Verteilung eines Suchbegriffs auf viele Server lässt sich genau das vermeiden. Die verteilte Suche steigert die Leistung, indem sie die Suchlast auf mehrere Server verteilt, die ihre jeweiligen Teile der Suche parallel verarbeiten.

Skalierbarkeit: Das Hauptziel verteilter Suchsysteme besteht darin, enorme Datenmengen effizient durchsuchbar zu machen. Die Lastverteilung über zahlreiche Compute-Ressourcen stellt sicher, dass eine einfache Suchleiste zunehmende Datenvolumen und wachsende Nutzerzahlen bewältigt – indem bei Bedarf einfach weitere Nodes ergänzt werden. So kann etwa OpenSearch, eine Open-Source-Engine für verteilte Suche und Analysen, von ursprünglich 250 auf bis zu 750 Datenknoten skaliert werden.

Herausforderungen bei der verteilten Suche

Die verteilte Suche bleibt trotz ihrer Herausforderungen weit verbreitet, da sie sich in vielen Einsatzszenarien bewährt hat – von großen Consumer-Suchmaschinen bis hin zu gezielten Suchfunktionen auf Unternehmenswebsites. Dennoch müssen Ingenieure einige zentrale Herausforderungen bewältigen, darunter:

Komplexität: Die Verwaltung eines verteilten Systems ist deutlich anspruchsvoller als der Betrieb einzelner Server – und dieser Aufwand nimmt mit wachsendem Datenvolumen weiter zu. Das lässt sich am besten mit verteilten Datenbanken bewältigen, die über ausgereifte Koordinations- und Fehlermanagementmechanismen verfügen.

Konsistenz: Es kann herausfordernd sein, alle Nodes in einem verteilten Suchprozess mit konsistenten Daten aktuell zu halten – insbesondere in hochdynamischen Umgebungen, die nahezu Echtzeit-Suchdaten erfordern. Je nach Anwendungsfall kann der Bedarf an strenger Konsistenz die Suchleistung beeinträchtigen. Systeme mit „eventual consistency“, wie beispielsweise Dokumentdatenbanken, ermöglichen dagegen schnellere Suchen im großen Maßstab.

Mögliche Latenz: Es kann Zeit kosten, eine Abfrage zu verteilen, sie auf mehreren Maschinen auszuführen und die Ergebnisse zusammenzuführen. Zwar sind Alternativen ohne verteilte Architektur in der Regel mit deutlich höheren Latenzen konfrontiert, dennoch müssen diese Systeme kontinuierlich abgestimmt und überwacht werden, um eine optimale Leistung sicherzustellen.

Anwendungsfälle für die verteilte Suche

Anwendungsfälle für die verteilte Suche weisen mehrere gemeinsame Merkmale und Anforderungen auf, die diesen Ansatz für bestimmte Szenarien besonders vorteilhaft machen. Dazu gehören sehr große – eventuell geografisch verteilte – Datenmengen sowie viele gleichzeitige Nutzer, die eine schnelle Reaktionszeit erwarten.

Für diese und weitere Einsatzbereiche hat sich verteilte Suche als optimale Wahl erwiesen.

Unterstützung von KI-Workflows: Verteilte Sucharchitekturen sind ein zentraler Baustein für KI-Inference-Prozesse. Sie verbessern die Ergebnisse der Vektorsuche, indem sie KI-Modelle und KI-Agenten effizient mit Unternehmensdaten verbinden, und helfen einem Composite-AI-System, Daten so zu verteilen, dass jedes Modell optimal arbeiten kann.

E-Commerce-Plattformen: Onlinehändler nutzen die verteilte Suche, um Kunden durch umfangreiche Produktkataloge zu führen und relevante Produkte schnell auffindbar zu machen. Denken Sie an verteilte Suche, wenn Sie das nächste Mal auf Amazon, eBay oder anderen großen Handelsplattformen unterwegs sind.

Enterprise Search: Auch große Unternehmen setzen die verteilte Suche ein, um interne Suchmaschinen für Dokumente, E-Mails und Datenbanken zu betreiben. Diese Systeme integrieren häufig auch RAG und Vektorsuche, um vielseitige semantische Suchen in umfangreichen Dokumentbeständen zu ermöglichen und den Zugang zu internen Informationen weiter zu verbessern.

Loganalyse und Monitoring: IT-Teams verlassen sich auf Anwendungen, die verteilte Suche für das Log-Management und die Überwachung nutzen. So können sie Logdaten aus verschiedenen Anwendungen und IT-Quellen schnell durchsuchen und analysieren – für Fehlerbehebung, Sicherheit und Compliance.

Echtzeitanwendungen: Die verteilte Suche kommt auch in Systemen zum Einsatz, die eine sofortige Datenverarbeitung erfordern, wie z. B. in Finanzhandelsplattformen, Bestandsverwaltungssystemen oder Lösungen für Echtzeitanalysen.

Wissenschaftliche Forschung: In vielen technischen Disziplinen ist verteilte Suche unverzichtbar, wie z. B. in der Genomforschung, der Astronomie, der Klimawissenschaft und anderen Bereichen. Sie unterstützt Forschende dabei, große und kontinuierlich wachsende Datensätze effizient zu verwalten und zu analysieren.

Soziale Netzwerke: Beliebte Social-Media-Plattformen nutzen verteilte Suchprozesse, um nutzergenerierte Inhalte rasch zu indexieren und durchsuchbar zu machen. So finden Nutzer Profile, Beiträge, Videos und Kommentare in kürzester Zeit.

Websuchmaschinen: Das wohl bekannteste Beispiel sind große Websuchmaschinen, die Suche weltweit etabliert haben. Sie setzen die verteilte Suche ein, um die enormen Datenmengen des Internets zu indexieren und Millionen von Nutzern schnelle und präzise Suchergebnisse bereitzustellen.

Lassen Sie Oracle Ihre global verteilte Suchplattform vereinfachen

Die einfachste Möglichkeit, eine verteilte Sucharchitektur zu vereinfachen, besteht in der Nutzung einer multimodalen verteilten Datenbank. Oracle AI Database bietet eine einheitliche Verwaltung von Vektor-, JSON-, Text- und Relationaldaten sowie weiteren Formaten. So lassen sich unterschiedliche Datentypen in einer einzigen, klar strukturierten Datenbankarchitektur indexieren und durchsuchen. Da Oracle zudem eine vollständig automatisierte, global verteilte Cloud-Datenbank bereitstellt, können Sie die verteilte Suche mühelos in geschäftskritische Cloudanwendungen und Open-Source-Projekte integrieren.

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Es gibt gute Gründe, warum die verteilte Suche stetig an Bedeutung gewinnt – insbesondere seit Techniken wie Vektorsuche und RAG an Relevanz gewinnen. Mit dem wachsenden Einsatz multimodaler KI und KI-Agenten in Unternehmen stellen verteilte Systeme, einschließlich Sucharchitekturen, sicher, dass Anwendungen die Geschwindigkeit, Präzision und Fehlertoleranz erreichen, die moderne Unternehmen erwarten.

Häufig gestellte Fragen zur verteilten Suche

Was ist der Unterschied zwischen verteilter Suche und föderierter Suche?

Beide Ansätze unterstützen Suchen in großen Datenmengen. Der Unterschied besteht darin, dass verteilte Suche einen einzigen großen Datenbestand über mehrere Nodes aufteilt, die parallel durchsucht werden können. Eine föderierte Suche hingegen richtet Abfragen an mehrere unabhängige Datenquellen, die jeweils über eigene Indexierungs- und Suchmechanismen verfügen – und ermöglicht so Suchen über heterogene Datenquellen hinweg.