Интеграция Elasticsearch с 1С-Битрикс

Наша компания занимается разработкой, поддержкой и обслуживанием решений на Битрикс и Битрикс24 любой сложности. От простых одностраничных сайтов до сложных интернет магазинов, CRM систем с интеграцией 1С и телефонии. Опыт разработчиков подтвержден сертификатами от вендора.
Предлагаемые услуги
Показано 1 из 1 услугВсе 1626 услуг
Интеграция Elasticsearch с 1С-Битрикс
Средняя
~1-2 недели
Часто задаваемые вопросы
Наши компетенции:
Этапы разработки
Последние работы
  • image_website-b2b-advance_0.png
    Разработка сайта компании B2B ADVANCE
    1173
  • image_bitrix-bitrix-24-1c_fixper_448_0.png
    Разработка веб-сайта для компании ФИКСПЕР
    811
  • image_bitrix-bitrix-24-1c_development_of_an_online_appointment_booking_widget_for_a_medical_center_594_0.webp
    Разработка на базе Битрикс, Битрикс24, 1С для компании Development of an Online Appointment Booking Widget for a Medical Center
    564
  • image_bitrix-bitrix-24-1c_mirsanbel_458_0.webp
    Разработка на базе 1С Предприятие для компании МИРСАНБЕЛ
    745
  • image_crm_dolbimby_434_0.webp
    Разработка сайта на CRM Битрикс24 для компании DOLBIMBY
    655
  • image_crm_technotorgcomplex_453_0.webp
    Разработка на базе Битрикс24 для компании ТЕХНОТОРГКОМПЛЕКС
    976

Интеграция Elasticsearch с 1С-Битрикс

Встроенный поиск Битрикс опирается на таблицы b_search_content и b_search_content_stem — морфологический индекс на базе MySQL/MariaDB. При 50–100 тысячах проиндексированных документов полнотекстовые запросы начинают давать задержки от 200–500 мс. На каталогах с миллионом SKU или при необходимости сложных фильтраций в поиске (диапазон цены, несколько фасетов одновременно) встроенный поиск не справляется. Elasticsearch решает обе проблемы: выдаёт результаты за 5–30 мс и поддерживает произвольную агрегацию.

Архитектура интеграции

Интеграция состоит из трёх частей:

  1. Индексатор — компонент, который читает данные из Битрикс (инфоблоки, пользователи, страницы) и записывает документы в индекс Elasticsearch.
  2. Поисковый шлюз — заменяет стандартные запросы к b_search_content запросами к Elasticsearch API.
  3. Обработчики событий — обновляют индекс при изменении или удалении сущностей.

Структура индекса для каталога товаров

Индекс создаётся через Elasticsearch Mapping API. Пример маппинга для товаров:

PUT /bitrix_catalog
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "id":          { "type": "integer" },
      "iblock_id":   { "type": "integer" },
      "name":        { "type": "text", "analyzer": "russian" },
      "description": { "type": "text", "analyzer": "russian" },
      "sku":         { "type": "keyword" },
      "price":       { "type": "float" },
      "active":      { "type": "boolean" },
      "section_id":  { "type": "integer" },
      "properties":  { "type": "object" },
      "updated_at":  { "type": "date" }
    }
  },
  "settings": {
    "analysis": {
      "analyzer": {
        "russian": {
          "type": "custom",
          "tokenizer": "standard",
          "filter": ["lowercase", "russian_stop", "russian_stemmer"]
        }
      },
      "filter": {
        "russian_stemmer": { "type": "stemmer", "language": "russian" },
        "russian_stop":    { "type": "stop", "stopwords": "_russian_" }
      }
    }
  }
}

Анализатор russian с стеммером — ключевое отличие от MySQL FULLTEXT, который без дополнительных словарей не понимает морфологию.

Индексация данных

Первичная индексация запускается через cron-скрипт. Данные читаются пакетами через CIBlockElement::GetList() с nTopCount = 100 и смещением, чтобы не перегрузить память:

\Bitrix\Main\Loader::includeModule('iblock');

$client = new \Elasticsearch\ClientBuilder::create()
    ->setHosts(['localhost:9200'])
    ->build();

$offset = 0;
$batchSize = 100;

do {
    $res = \CIBlockElement::GetList(
        [],
        ['IBLOCK_ID' => CATALOG_IBLOCK_ID, 'ACTIVE' => 'Y'],
        false,
        ['nTopCount' => $batchSize, 'nPageSize' => $batchSize, 'iNumPage' => floor($offset / $batchSize) + 1],
        ['ID', 'NAME', 'DETAIL_TEXT', 'IBLOCK_ID', 'IBLOCK_SECTION_ID']
    );

    $bulk = [];
    while ($item = $res->GetNext()) {
        $bulk[] = ['index' => ['_index' => 'bitrix_catalog', '_id' => $item['ID']]];
        $bulk[] = [
            'id'         => (int)$item['ID'],
            'iblock_id'  => (int)$item['IBLOCK_ID'],
            'name'       => $item['NAME'],
            'description'=> strip_tags($item['DETAIL_TEXT']),
            'section_id' => (int)$item['IBLOCK_SECTION_ID'],
            'active'     => true,
            'updated_at' => date('c'),
        ];
        $offset++;
    }

    if (!empty($bulk)) {
        $client->bulk(['body' => $bulk]);
    }
} while ($res->SelectedRowsCount() === $batchSize);

Bulk API позволяет отправлять до 1000 документов за запрос. Не используйте индивидуальные index-запросы для первичной индексации — это в 10–50 раз медленнее.

Обновление индекса при изменении товара

Подписываемся на события инфоблока:

// local/php_interface/init.php
AddEventHandler('iblock', 'OnAfterIBlockElementUpdate', 'esUpdateProduct');
AddEventHandler('iblock', 'OnAfterIBlockElementDelete', 'esDeleteProduct');

function esUpdateProduct(array &$arFields): void
{
    $client = getEsClient();
    $productId = (int)$arFields['ID'];
    // Переиндексировать один документ
    $client->index([
        'index' => 'bitrix_catalog',
        'id'    => $productId,
        'body'  => buildProductDocument($productId),
    ]);
}

function esDeleteProduct(int $productId): void
{
    getEsClient()->delete(['index' => 'bitrix_catalog', 'id' => $productId]);
}

Событие OnAfterIBlockElementUpdate срабатывает и при изменении через API (импорт из 1С), что важно для актуальности индекса.

Поисковый запрос

Замена стандартного компонента bitrix:search.page на кастомный, обращающийся к Elasticsearch:

$response = $client->search([
    'index' => 'bitrix_catalog',
    'body'  => [
        'query' => [
            'multi_match' => [
                'query'     => $searchQuery,
                'fields'    => ['name^3', 'description', 'sku'],
                'type'      => 'best_fields',
                'fuzziness' => 'AUTO',
            ],
        ],
        'sort'  => ['_score' => ['order' => 'desc']],
        'from'  => ($page - 1) * $pageSize,
        'size'  => $pageSize,
    ],
]);

Параметр fuzziness: AUTO обеспечивает поиск с опечатками: для слов до 5 символов допускается 1 замена, для более длинных — 2.

Сроки внедрения

Масштаб Состав Срок
Базовый Установка ES, маппинг, индексатор, поисковый шлюз 5–7 дней
Полный Фасетный поиск через агрегации, подсказки (suggest), синонимы, автодополнение 10–14 дней