Comment utiliser PHP et ElasticSearch pour la recherche en texte intégral et l'analyse de données

Avec la quantité croissante d'informations, la gestion et le traitement de données à grande échelle sont devenus un défi pour les data scientists et les développeurs de logiciels. En conséquence, la recherche d’informations et l’analyse des données sont également devenues les tâches principales de la gestion et du traitement des données. À cet égard, ElasticSearch (ci-après dénommé ES) est devenu une solution. Il s'agit d'un moteur de recherche et d'analyse distribué open source qui peut traiter d'énormes quantités de données et effectuer des recherches et des analyses avec une rapidité et une précision élevées. Afin d'implémenter des fonctions de recherche en texte intégral et d'analyse de données, cet article présente les bases d'ES et montre comment utiliser PHP pour créer des applications ES.

Connaissance de base d'ElasticSearch

Index

Discutons d'abord des concepts de base d'ES. Dans ES, un index est une instance contenant des données consultables, qui peuvent être visualisées sous forme de table dans la base de données. ES est construit sur la bibliothèque de recherche Apache Lucene et implémente des mises à jour et des requêtes de données en mettant continuellement à jour l'index et en reconstruisant l'index Lucene. Par conséquent, les performances d’ES sont affectées par l’indice Lucene, qui est une structure de données basée sur l’indice inversé. L'index inversé est centré sur le mot, analyse le texte et les enregistrements dans lesquels chaque mot apparaît et stocke la relation entre le document et le mot dans l'index inversé. ES a conçu divers analyseurs pour différents types de données pour la segmentation des mots et la création d'index. Il comprend principalement un analyseur de texte, un analyseur de nombres, un analyseur de dates, un analyseur de localisation géographique, etc.

Sharding and Replica

ES prend en charge la recherche distribuée et le stockage de données, en utilisant le partitionnement et les répliques pour augmenter l'évolutivité et la fiabilité. Chaque index peut être divisé en plusieurs fragments, chaque fragment stockant une partie des données et traitant les demandes de recherche associées. Lorsque la taille de l'index dépasse la capacité de stockage d'un seul nœud, les capacités de recherche et de stockage peuvent être étendues en ajoutant des nœuds. De plus, chaque partition peut être configurée avec des répliques pour augmenter l'efficacité et la disponibilité du système.

Requête et agrégation

ES prend en charge une variété d'opérations avancées de requête et d'agrégation pour aider les utilisateurs à récupérer et analyser les données plus efficacement. En utilisant le format URI et JSON pour définir les requêtes de requête, ES peut effectuer plusieurs types de requêtes, telles que des requêtes de segmentation, des requêtes de filtrage, des requêtes floues, etc. Dans le même temps, ES prend également en charge les opérations d'agrégation pour aider les utilisateurs à analyser et à exploiter les données. Les opérations d'agrégation peuvent effectuer un regroupement, un filtrage, des statistiques, etc. sur les résultats de recherche, y compris des opérations courantes telles que la valeur maximale, la valeur minimale, la somme, la moyenne et le comptage.

Utilisation de PHP et ElasticSearch

Installation et configuration d'ES

Vous devez d'abord déployer ES localement ou sur le serveur, je n'irai pas. dans les détails sur la façon de l’installer ici processus ES. Dans des circonstances normales, le port d'écoute par défaut de l'ES installé est 9200. Ensuite, assurez-vous que la bibliothèque client ElasticSearch est installée dans votre environnement PHP. Vous pouvez installer la bibliothèque client open source ElasticSearch pour PHP en exécutant la commande suivante :

$ composer require elasticsearch/elasticsearch

Ensuite, vous devez définir l'adresse IP et le numéro de port de ES. Dans votre application PHP, instanciez une connexion client ES via la classe ElasticSearch :

require 'vendor/autoload.php';

use ElasticsearchClientBuilder;

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

Maintenant, vous avez initialisé une connexion client ES dans votre programme PHP. Ensuite, effectuons une recherche en texte intégral et une analyse des données.

Recherche en texte intégral

Pour les données textuelles, ES fournit une puissante fonction de recherche en texte intégral. Voici un exemple de recherche en texte intégral utilisant ES :

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

Dans cet exemple, nous exécutons une requête de correspondance pour rechercher le texte search_text du champ field_name dans l'index my_index. ES renverra tous les résultats correspondants et vous pourrez effectuer des opérations de pagination, de filtrage et de tri selon vos besoins.

Agrégation de données

Les opérations d'agrégation sont une autre fonction clé d'ES qui peut aider les utilisateurs à comprendre et à analyser les données plus facilement. Voici un exemple simple qui montre comment utiliser ES pour l'agrégation de données :

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

Dans cet exemple, nous effectuons une opération d'agrégation et regroupons le champ field_name dans l'index my_index. ES renverra le nombre de documents pour chaque groupe et d'autres informations connexes.

Optimiser les performances de recherche

Pour les performances des applications ES, vous devez suivre certains principes de bonnes pratiques. Par exemple, lorsque vous effectuez des opérations de recherche ES, vous devez minimiser les résultats de recherche correspondants excessifs pour obtenir de meilleures performances et une meilleure expérience utilisateur. Pour atteindre cet objectif, vous pouvez définir plusieurs optimiseurs dans la requête de recherche, tels que le cache de requêtes, le cache de filtres, les filtres mis en cache, etc.

Conclusion

Dans cet article, nous avons présenté les concepts de base d'ES et l'utilisation de PHP et ES. ES offre de puissantes capacités de recherche en texte intégral et d'analyse de données et constitue une très bonne solution pour les applications qui traitent et gèrent d'énormes quantités de données. En tant qu'outil open source, il est accessible et intégré à l'aide de plusieurs langages tels que PHP. Si vous concevez une application de recherche en texte intégral ou d'analyse de données, ES est sans aucun doute un choix qui vaut la peine d'être essayé.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!