Verwendung von PHP und ElasticSearch für die Volltextsuche und Datenanalyse

Mit der zunehmenden Menge an Informationen ist die Verwaltung und Verarbeitung großer Datenmengen zu einer Herausforderung für Datenwissenschaftler und Softwareentwickler geworden. Dementsprechend sind Informationsbeschaffung und Datenanalyse auch zu den Hauptaufgaben der Datenverwaltung und -verarbeitung geworden. In dieser Hinsicht ist ElasticSearch (im Folgenden als ES bezeichnet) eine Lösung geworden. Dabei handelt es sich um eine verteilte Open-Source-Such- und Analysemaschine, die große Datenmengen verarbeiten und Suchvorgänge und Analysen mit hoher Geschwindigkeit und Genauigkeit durchführen kann. Um Volltextsuch- und Datenanalysefunktionen zu implementieren, führt dieser Artikel in die Grundlagen von ES ein und zeigt, wie PHP zum Erstellen von ES-Anwendungen verwendet wird.

Grundlagen von ElasticSearch

Index

Besprechen wir zunächst die Grundkonzepte von ES. In ES ist ein Index eine Instanz, die durchsuchbare Daten enthält und als Tabelle in einer Datenbank angezeigt werden kann. ES basiert auf der Apache Lucene-Suchbibliothek und implementiert Datenaktualisierungen und Abfragen durch kontinuierliche Aktualisierung des Index und Neuerstellung des Lucene-Index. Daher wird die Leistung von ES durch den Lucene-Index beeinflusst, bei dem es sich um eine Datenstruktur handelt, die auf dem invertierten Index basiert. Der invertierte Index ist wortzentriert, analysiert den Text und zeichnet auf, in welchem ​​Dokument jedes Wort vorkommt, und speichert die Beziehung zwischen dem Dokument und dem Wort im invertierten Index. ES hat verschiedene Analysatoren für unterschiedliche Datentypen zur Wortsegmentierung und Indexerstellung entwickelt. Es umfasst hauptsächlich Textanalysatoren, Zahlenanalysatoren, Datumsanalysatoren, geografische Standortanalysatoren usw.

Sharding und Replikate

ES unterstützt die verteilte Suche und Datenspeicherung und nutzt Sharding und Replikate, um die Skalierbarkeit und Zuverlässigkeit zu erhöhen. Jeder Index kann in mehrere Shards unterteilt werden, wobei jeder Shard einen Teil der Daten speichert und zugehörige Suchanfragen verarbeitet. Wenn die Größe des Index die Speicherkapazität eines einzelnen Knotens übersteigt, können die Such- und Speicherfunktionen durch Hinzufügen von Knoten erweitert werden. Darüber hinaus kann jeder Shard mit Replikaten konfiguriert werden, um die Systemeffektivität und -verfügbarkeit zu erhöhen.

Abfrage und Aggregation

ES unterstützt eine Vielzahl erweiterter Abfrage- und Aggregationsvorgänge, um Benutzern dabei zu helfen, Daten effizienter abzurufen und zu analysieren. Durch die Verwendung des URI- und JSON-Formats zum Definieren von Abfrageanforderungen kann ES mehrere Arten von Abfragen durchführen, z. B. Segmentierungsabfragen, Filterabfragen, Fuzzy-Abfragen usw. Gleichzeitig unterstützt ES auch Aggregationsvorgänge, um Benutzern bei der Analyse und Gewinnung von Daten zu helfen. Aggregationsoperationen können Gruppierungen, Filterungen, Statistiken usw. für Suchergebnisse durchführen, einschließlich allgemeiner Operationen wie Maximalwert, Minimalwert, Summe, Durchschnitt und Zählung.

Verwendung von PHP und ElasticSearch

Installation und Konfiguration von ES

Zuerst müssen Sie ES lokal oder auf dem Server bereitstellen. Ich werde hier nicht näher auf die Installation eingehen. Unter normalen Umständen ist der Standard-Abhörport des installierten ES 9200. Stellen Sie als Nächstes sicher, dass die ElasticSearch-Clientbibliothek in Ihrer PHP-Umgebung installiert ist. Sie können die Open-Source-Clientbibliothek ElasticSearch für PHP installieren, indem Sie den folgenden Befehl ausführen:

$ composer require elasticsearch/elasticsearch

Anschließend müssen Sie die IP-Adresse und Portnummer von ES festlegen. Instanziieren Sie in Ihrer PHP-Anwendung eine ES-Client-Verbindung über die ElasticSearch-Klasse:

require 'vendor/autoload.php';

use ElasticsearchClientBuilder;

$client = ClientBuilder::create()->setHosts(['http://localhost:9200'])->build();

Jetzt haben Sie eine ES-Client-Verbindung in Ihrer PHP-Anwendung initialisiert. Als nächstes führen wir eine Volltextsuche und Datenanalyse durch.

Volltextsuche

Für textbasierte Daten bietet ES eine leistungsstarke Volltextsuchfunktion. Hier ist ein Beispiel für eine Volltextsuche mit ES:

$results = $client->search([
    'index' => 'my_index',
    'body'  => [
        'query' => [
            'match' => [
                'field_name' => 'search_text'
            ]
        ]
    ]
]);

In diesem Beispiel führen wir eine Übereinstimmungsabfrage aus, um den Suchtexttext des Felds field_name im Index my_index zu durchsuchen. ES gibt alle übereinstimmenden Ergebnisse zurück und Sie können nach Bedarf Paging-, Filter- und Sortiervorgänge durchführen.

Datenaggregation

Aggregationsvorgänge sind ein weiteres wichtiges Merkmal von ES, das Benutzern helfen kann, Daten einfacher zu verstehen und zu analysieren. Hier ist ein einfaches Beispiel, das zeigt, wie ES für die Datenaggregation verwendet wird:

$results = $client->search([
    'index' => 'my_index',
    'body'  => [
        'query' => [
            'match_all' => []
        ],
        'aggs'  => [
            'group_by_field' => [
                'terms' => [
                    'field' => 'field_name'
                ]
            ]
        ]
    ]
]);

In diesem Beispiel führen wir eine Aggregationsoperation durch und gruppieren das Feld field_name im Index my_index. ES gibt die Anzahl der Dokumente für jede Gruppe und andere zugehörige Informationen zurück.

Suchleistung optimieren

Für die Leistung Ihrer ES-Anwendung müssen Sie einige Best-Practice-Grundsätze befolgen. Wenn Sie beispielsweise ES-Suchvorgänge durchführen, sollten Sie übermäßig übereinstimmende Suchergebnisse minimieren, um eine bessere Leistung und Benutzererfahrung zu erzielen. Um dieses Ziel zu erreichen, können Sie in der Suchanforderung mehrere Optimierer festlegen, z. B. Abfrage-Cache, Filter-Cache, zwischengespeicherte Filter usw.

Fazit

In diesem Artikel haben wir die Grundkonzepte von ES und die Verwendung von PHP und ES vorgestellt. ES bietet leistungsstarke Volltextsuch- und Datenanalysefunktionen und ist eine sehr gute Lösung für Anwendungen, die große Datenmengen verarbeiten und verwalten. Als Open-Source-basiertes Tool kann es über mehrere Sprachen wie PHP aufgerufen und integriert werden. Wenn Sie eine Anwendung für die Volltextsuche oder Datenanalyse entwerfen, ist ES zweifellos eine Wahl, die einen Versuch wert ist.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonVerwendung von PHP und ElasticSearch für die Volltextsuche und Datenanalyse. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!