演讲：优化Uber Eats的搜索

Uber Eats团队讨论了扩展后端架构以满足更多商家和用户需求的重要性。

选择多样性对用户体验的影响，商家和用户对选择的定义不同。

技术挑战包括餐厅和杂货店接入、搜索优化及延迟问题。

通过改进数据布局和索引策略，成功降低了查询延迟，提高了检索效率。

Uber Eats的业务在疫情期间扩展到多个不同的业务线，包括杂货店和零售店。

发现不同的发现表面（如主页、搜索、建议和广告）对用户体验至关重要。

整体架构包括基础设施层、检索层和应用层，优化了检索效率。

使用地理分片技术提高查询效率，避免了过度获取和聚合结果的开销。

通过优化数据布局和索引策略，显著提高了查询的响应速度和准确性。

在数据摄取过程中，确保了ETD信息的传递，以便在排名时考虑距离因素。

通过并行化查询和优化索引布局，成功降低了查询延迟并提高了召回率。

在处理不可送达商店时，优化了查询逻辑以提升用户体验。

团队在解决问题的过程中，花费了数月时间进行基准测试和优化。