Entdecken Sie eine Speicher-Engine für die Volltextsuche, die die Abfrageleistung verbessert: Integration von MySQL und Elasticsearch

Entdecken Sie die Speichermaschine für die Volltextsuche, die die Abfrageleistung verbessert: die Integration von MySQL und Elasticsearch

Einführung:
Mit der rasanten Entwicklung des Internets und dem explosionsartigen Wachstum von Informationen ist die Volltextsuche immer wichtiger geworden viele Anwendungsgebiete. Obwohl herkömmliche relationale Datenbanken wie MySQL Daten speichern und abfragen können, sind ihre Volltextsuchfunktionen begrenzt. Um die Effizienz der Volltextsuche zu verbessern, können wir Open-Source-Suchmaschinen wie Elasticsearch nutzen. In diesem Artikel wird die Integration von MySQL und Elasticsearch vorgestellt, um eine effizientere Volltextsuchfunktion zu erreichen.

Hintergrund:
Für ein typisches Anwendungsszenario, z. B. eine Blog-Website, verfügen wir normalerweise über eine Tabelle mit Artikelinhalten, und der Artikelinhalt muss im Volltext durchsucht werden. Die herkömmliche Methode besteht darin, die LIKE-Anweisung von MySQL zu verwenden, um Fuzzy-Abfragen durchzuführen. Bei kleinen Anwendungen ist das Leistungsproblem möglicherweise nicht offensichtlich. Wenn der Datensatz jedoch immer größer wird, sinkt die Abfrageeffizienz herkömmlicher relationaler Datenbanken erheblich. Zu diesem Zeitpunkt müssen wir eine effizientere Lösung für die Volltextsuche verwenden.

Lösung:
Elasticsearch ist eine verteilte Echtzeit-Such- und Analysemaschine, die auf Lucene basiert und leistungsstarke und leistungsstarke Volltextsuchfunktionen bietet. Für Speicher- und relationale Datenbankabfragen ist MySQL eine ausgereifte und weit verbreitete Lösung. Durch die Kombination beider kann eine Lösung erzielt werden, die sowohl Daten speichern als auch eine Volltextsuche effizient durchführen kann. Im Folgenden stellen wir Ihnen die Integration von MySQL und Elasticsearch im Detail vor.

Schritt 1: Elasticsearch installieren und konfigurieren
Zuerst müssen wir Elasticsearch installieren. Laden Sie die neueste Version von Elasticsearch von der offiziellen Website herunter und installieren Sie sie. Öffnen Sie nach Abschluss der Installation die Datei „Elasticsearch.yml“ im Konfigurationsverzeichnis, legen Sie „cluster.name“ auf einen eindeutigen Namen und „network.host“ auf die lokale IP-Adresse fest.

Schritt 2: Index und Zuordnung erstellen
In Elasticsearch müssen wir einen Index zum Speichern von Daten erstellen und eine Zuordnung definieren, um den Feldtyp der Daten anzugeben. Das Erstellen von Indizes und Zuordnungen kann mithilfe der RESTful-API von Elasticsearch erfolgen. Hier ist ein Beispiel:

PUT /my_index
{
"mappings": {

"article": {
  "properties": {
    "title": {
      "type": "text"
    },
    "content": {
      "type": "text"
    },
    "date": {
      "type": "date"
    }
  }
}

}
}

In diesem Beispiel erstellen wir einen An-Index mit dem Namen my_index und definiert einen Typ namens Artikel. Im Artikeltyp definieren wir drei Felder: Titel, Inhalt und Datum und geben deren Datentypen an.

Schritt 3: Daten synchronisieren
Als nächstes müssen wir die Daten in MySQL mit Elasticsearch synchronisieren. Um diesen Schritt zu erreichen, können wir das Elasticsearch-Plug-In „Elasticsearch-River-JDBC“ verwenden. Mit diesem Plug-in können wir eine Datenquelle einrichten und Daten aus MySQL in den Elasticsearch-Index importieren. Hier ist ein Beispiel:

PUT /_river/my_river/_meta
{
"type": "jdbc",
"jdbc": {

"url": "jdbc:mysql://localhost:3306/mydb",
"user": "root",
"password": "password",
"sql": "SELECT id, title, content, date FROM articles",
"index": "my_index",
"type": "article"

}
}

In diesem Beispiel erstellen wir eine Datei mit dem Namen „The data“. Quelle von my_river und gibt die MySQL-Verbindungsinformationen und die SQL-Anweisung der zu importierenden Daten an.

Schritt 4: Volltextsuche durchführen
Nach Abschluss der Datensynchronisierung können wir die Daten mit der Volltextsuchfunktion von Elasticsearch abfragen. Hier ist ein Beispiel:

GET /my_index/article/_search
{
"query": {

"match": {
  "content": "Elasticsearch"
}

}
}

In diesem Beispiel haben wir nach Artikeln gesucht, deren Inhalt Elasticsearch-Schlüsselwörter enthält.

Fazit:
Durch die Integration von MySQL und Elasticsearch können wir die Leistung und Effizienz der Volltextsuche verbessern. MySQL ist für die Speicherung und Verwaltung der Daten verantwortlich, während Elasticsearch für die effiziente Volltextsuche verantwortlich ist. Solche Lösungen können auf verschiedene Anwendungsszenarien angewendet werden, beispielsweise auf E-Commerce-Websites, Nachrichten-Websites und andere Anwendungen, die eine effiziente Suche erfordern. Durch die oben genannten Schritte können wir MySQL und Elasticsearch problemlos integrieren, um eine effizientere Speicher-Engine für die Volltextsuche zu erreichen.

Referenzen:

• Offizielle Dokumentation von Elasticsearch: https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/guide/current/index.html
• Elasticsearch River JDBC-Plug-in: https://github.com / jprante/elasticsearch-river-jdbc

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonEntdecken Sie eine Speicher-Engine für die Volltextsuche, die die Abfrageleistung verbessert: Integration von MySQL und Elasticsearch. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!