🎯 目標

新增 /api/search 端點，支援關鍵字搜尋（食物名稱 / 成分 / 效果 / 證據）

資料來源仍是 MySQL（先用全文檢索或 LIKE），保持輕量

為未來向量檢索（Phase 4，可選 SQLite-vec / DuckDB / Qdrant）做預留

🛠 工作項目
1) 資料庫準備
確認哪些欄位要能搜尋：

foods.name

effects.effect_name / effects.category

evidence.endpoint / evidence.note / evidence.reference
2) DAO / RowMapper

SearchDao.search(String keyword)

SQL (LIKE 版 MVP)：
4) 體驗優化

支援多關鍵字：?q=黑芝麻 抗皺

預設排序：依 type 分組 → effect > food > evidence

分頁：?q=番茄&page=1&size=10

5) 預留向量檢索（Phase 4）

抽象出介面 SearchStrategy：

List<SearchResultDto> search(String q)

Day 11：只實作 SqlSearchStrategy（LIKE/FTS）
✅ 驗收

curl "http://localhost:8080/api/search?q=黑芝麻"

回 food + evidence，能找到「黑芝麻」

curl "http://localhost:8080/api/search?q=抗皺"

回 effectId=E002

curl "http://localhost:8080/api/search?q=番茄"

回 food=番茄、evidence=番茄紅素、effect=抗皺