PHP- und Manticore-Suchentwicklung: Wichtige Leistungsoptimierungen zur Optimierung der Suchergebnisse

PHP- und Manticore-Suchentwicklung: Wichtige Leistungsanpassungen zur Optimierung von Suchergebnissen

Einführung: Im Zeitalter von Big Data sind wichtige Leistungsanpassungen zur Optimierung von Suchergebnissen sehr wichtig. In diesem Artikel wird erläutert, wie Sie dies durch die Entwicklung mit PHP und Manticore Search erreichen, und es werden Codebeispiele bereitgestellt.

Einleitung:

Mit der rasanten Entwicklung des Internets sind Suchmaschinen zu einer der wichtigsten Möglichkeiten für Menschen geworden, Informationen zu erhalten. Daher ist die Verbesserung der Genauigkeit, Geschwindigkeit und Benutzererfahrung von Suchergebnissen zu einem wichtigen Anliegen für Unternehmen und Entwickler geworden.

PHP ist eine beliebte serverseitige Skriptsprache, die häufig für die Webentwicklung verwendet wird. Manticore Search ist eine Open-Source-Hochleistungssuchmaschine, die vollständig mit der Sphinx-Suchmaschine kompatibel ist und über weitere neue Funktionen und Verbesserungen verfügt.

In diesem Artikel konzentrieren wir uns auf wichtige Leistungsoptimierungen für die Entwicklung mit PHP und Manticore Search, um Suchergebnisse zu optimieren.

Teil Eins: Manticore Search installieren und konfigurieren

Zuerst müssen wir Manticore Search installieren und die Grundkonfiguration durchführen. Sie können die neueste Version von Manticore Search von der offiziellen Website (https://manticoresearch.com/) herunterladen.

Ändern Sie nach Abschluss der Installation die Manticore Search-Konfigurationsdatei (normalerweise /etc/manticoresearch/manticore.conf) wie folgt:

indexer
{
  mem_limit = 1G
}

searchd
{
  listen = 127.0.0.1:9306:mysql41
  log = /var/log/manticoresearch/searchd.log
  query_log = /var/log/manticoresearch/query.log
}

Hier sind die Hauptparameter wie Speicherlimit und Abhöradresse. Starten Sie nach Abschluss der Konfiguration den Manticore-Suchdienst:

$ sudo systemctl start manticore

Teil 2: Index erstellen und Daten importieren

Bevor wir die Suche durchführen, müssen wir den Index erstellen und die zu durchsuchenden Daten importieren.

Angenommen, wir haben eine Datenbank, die Filminformationen speichert. Jetzt möchten wir einen Index erstellen, damit Benutzer nach Titel und Beschreibung des Films suchen können. Wir können einen Index erstellen, indem wir das folgende Codebeispiel ausführen:

$index = new SphinxClient;
$index->SetServer('localhost', 9306);
$index->SetConnectTimeout(1);
$index->AddQuery('REPLACE INTO movies (id, title, description) VALUES (1, "The Shawshank Redemption", "Two imprisoned men bond over a number of years, finding solace and eventual redemption through acts of common decency.")');
$index->AddQuery('REPLACE INTO movies (id, title, description) VALUES (2, "The Godfather", "The aging patriarch of an organized crime dynasty transfers control of his clandestine empire to his reluctant son.")');
$index->RunQueries();

Hier haben wir eine Open-Source-Sphinx-Clientbibliothek verwendet, die Methoden für die Interaktion mit Manticore Search bereitstellt.

Teil 3: Suchoptimierung durchführen

Sobald wir die Indexerstellung und den Datenimport abgeschlossen haben, können wir mit der Suchoptimierung beginnen.

Das folgende Beispiel zeigt, wie man PHP und Manticore Search für die grundlegende Suchoptimierung verwendet:

$query = "redemption";
$search = new SphinxClient;
$search->SetServer('localhost', 9306);
$search->SetConnectTimeout(1);
$search->SetMatchMode(SPH_MATCH_EXTENDED);
$search->SetRankingMode(SPH_RANK_PROXIMITY_BM25);
$search->SetSortMode(SPH_SORT_RELEVANCE);
$result = $search->Query($query, 'movies');
while ($info = $search->GetArrayResult()) {
    foreach ($info['matches'] as $match) {
        $id = $match['id'];
        $weight = $match['weight'];
        // 处理搜索结果
    }
}

Hier stellen wir den Matching-Modus auf den erweiterten Modus (SPH_MATCH_EXTENDED), den Ranking-Modus auf den BM25-Modus (SPH_RANK_PROXIMITY_BM25) und die Sortiermethode auf Relevanz ein Sortierung ( SPH_SORT_RELEVANCE).

Durch die oben genannten Optimierungsmaßnahmen können wir genauere und schnellere Suchergebnisse erhalten.

Fazit:

In diesem Artikel wird erläutert, wie Sie mit PHP und Manticore Search wichtige Leistungsoptimierungen an Suchergebnissen vornehmen. Durch die Installation und Konfiguration von Manticore Search, die Erstellung von Indizes und den Import von Daten sowie die Durchführung einer Suchoptimierung können wir ein besseres Sucherlebnis erzielen. Hoffentlich helfen diese Beispiele Entwicklern, ihre Suchergebnisse zu optimieren.

Referenzmaterialien:

• Offizielle Website von Manticore Search: https://manticoresearch.com/
• Sphinx-Client-Bibliothek: https://github.com/pecl/sphinx

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonPHP- und Manticore-Suchentwicklung: Wichtige Leistungsoptimierungen zur Optimierung der Suchergebnisse. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!