


Comment créer une puissante plateforme d'analyse de données à l'aide de PHP et Elasticsearch
Comment créer une puissante plateforme d'analyse de données à l'aide de PHP et Elasticsearch
Introduction :
Avec l'avènement de l'ère du Big Data, l'analyse des données est devenue un élément important de la prise de décision et du développement commercial des entreprises. En tant que moteur de recherche et d'analyse en temps réel haute performance, Elasticsearch a été largement utilisé dans le domaine de l'analyse de données. Cet article explique comment utiliser PHP et Elasticsearch pour créer une puissante plateforme d'analyse de données et fournit des exemples de code pertinents.
1. Installez et configurez Elasticsearch
Tout d'abord, nous devons installer et configurer Elasticsearch. Les étapes spécifiques sont les suivantes :
- Télécharger Elasticsearch : Téléchargez la dernière version stable depuis le site officiel d'Elasticsearch.
- Décompressez et démarrez Elasticsearch : décompressez le fichier téléchargé et exécutez bin/elasticsearch pour démarrer Elasticsearch.
- Vérifiez si Elasticsearch est en cours d'exécution : ouvrez le navigateur et visitez http://localhost:9200. Si vous voyez quelque chose de similaire à ce qui suit, cela signifie qu'Elasticsearch s'est exécuté avec succès :
{
"name" : "node-. 1",
"cluster_name" : "elasticsearch",
"cluster_uuid" : "xxx",
"version" : {
"number" : "6.8.5", ...
},
...
}
2. Utilisez PHP pour vous connecter et faire fonctionner Elasticsearch
Ensuite, vous utiliserez PHP pour vous connecter à Elasticsearch et l'exploiter. Les étapes spécifiques sont les suivantes :
- Installer le client PHP Elasticsearch : Vous pouvez utiliser Composer pour installer le client PHP Elasticsearch. La commande est composer require elasticsearch/elasticsearch.
- Connectez-vous à Elasticsearch : dans le code PHP, nous devons utiliser le client PHP Elasticsearch pour nous connecter à Elasticsearch. Voici l'exemple de code pour la connexion :
require 'vendor/autoload.php';
$client = ElasticsearchClientBuilder::create()->build();
?>
- Créer des index et des types : dans Elasticsearch, nous devons d'abord créer des index et des types pour stocker les données. Voici l'exemple de code :
$params = [
'index' => 'my_index', 'body' => [ 'settings' => [ 'number_of_shards' => 1, 'number_of_replicas' => 0 ] ]
];
$response = $client->indices()->create($params);
?>
- Insertion de données : dans Elasticsearch, nous utilisons des documents pour représenter les données. Voici un exemple de code pour insérer des données :
$params = [
'index' => 'my_index', 'type' => 'my_type', 'id' => '1', 'body' => [ 'title' => 'PHP and Elasticsearch', 'content' => 'This is a tutorial on using PHP and Elasticsearch' ]
];
$response = $client->index($params);
?>
- Données de requête : utilisez la syntaxe de requête d'Elasticsearch pour interroger des données. Voici un exemple de code :
$params = [
'index' => 'my_index', 'type' => 'my_type', 'body' => [ 'query' => [ 'match' => [ 'title' => 'PHP' ] ] ]
];
$response = $client->search($params);
?>
3. et visualisation
L'utilisation d'Elasticsearch pour créer une plate-forme d'analyse de données ne se limite pas au stockage et à l'interrogation de données, mais peut également effectuer une analyse et une visualisation de données plus avancées. Voici quelques fonctions d'analyse de données et exemples de codes couramment utilisés :
- Requête d'agrégation : Elasticsearch fournit une puissante fonction de requête d'agrégation qui peut agréger des statistiques sur les données, telles que le comptage de la valeur moyenne, maximale, minimale d'un certain champ, etc. Voici l'exemple de code :
$params = [
'index' => 'my_index', 'type' => 'my_type', 'body' => [ 'aggs' => [ 'average_rating' => [ 'avg' => [ 'field' => 'rating' ] ] ] ]
];
$response = $client->search($params);
?>
- Outils de visualisation : Dans en plus de l'utilisation En plus d'interroger des données avec du code, vous pouvez également utiliser des outils de visualisation pour afficher les résultats de l'analyse des données. Kibana est un puissant outil de visualisation de données officiellement fourni par Elasticsearch, qui peut être utilisé pour créer divers graphiques et tableaux de bord. L'interface Web de Kibana peut être ouverte en visitant http://localhost:5601.
Conclusion :
Cet article explique comment utiliser PHP et Elasticsearch pour créer une puissante plateforme d'analyse de données et fournit des exemples de code pertinents. J'espère que les lecteurs pourront comprendre les fonctions puissantes d'Elasticsearch dans le domaine de l'analyse des données grâce à cet article et maîtriser les méthodes d'utilisation de PHP et Elasticsearch pour le stockage, les requêtes et l'analyse des données.
Matériaux de référence :
- Site officiel d'Elasticsearch : https://www.elastic.co/
- Documentation du client PHP Elasticsearch : https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/client/php- api /current/index.html
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!

PHP est principalement la programmation procédurale, mais prend également en charge la programmation orientée objet (POO); Python prend en charge une variété de paradigmes, y compris la POO, la programmation fonctionnelle et procédurale. PHP convient au développement Web, et Python convient à une variété d'applications telles que l'analyse des données et l'apprentissage automatique.

PHP est originaire en 1994 et a été développé par Rasmuslerdorf. Il a été utilisé à l'origine pour suivre les visiteurs du site Web et a progressivement évolué en un langage de script côté serveur et a été largement utilisé dans le développement Web. Python a été développé par Guidovan Rossum à la fin des années 1980 et a été publié pour la première fois en 1991. Il met l'accent sur la lisibilité et la simplicité du code, et convient à l'informatique scientifique, à l'analyse des données et à d'autres domaines.

PHP convient au développement Web et au prototypage rapide, et Python convient à la science des données et à l'apprentissage automatique. 1.Php est utilisé pour le développement Web dynamique, avec une syntaxe simple et adapté pour un développement rapide. 2. Python a une syntaxe concise, convient à plusieurs champs et a un écosystème de bibliothèque solide.

PHP reste important dans le processus de modernisation car il prend en charge un grand nombre de sites Web et d'applications et d'adapter les besoins de développement via des cadres. 1.Php7 améliore les performances et introduit de nouvelles fonctionnalités. 2. Des cadres modernes tels que Laravel, Symfony et Codeigniter simplifient le développement et améliorent la qualité du code. 3. L'optimisation des performances et les meilleures pratiques améliorent encore l'efficacité de l'application.

PHPhassignificantlyimpactedwebdevelopmentandextendsbeyondit.1)ItpowersmajorplatformslikeWordPressandexcelsindatabaseinteractions.2)PHP'sadaptabilityallowsittoscaleforlargeapplicationsusingframeworkslikeLaravel.3)Beyondweb,PHPisusedincommand-linescrip

Le type PHP invite à améliorer la qualité et la lisibilité du code. 1) Conseils de type scalaire: Depuis PHP7.0, les types de données de base sont autorisés à être spécifiés dans les paramètres de fonction, tels que INT, Float, etc. 2) Invite de type de retour: Assurez la cohérence du type de valeur de retour de fonction. 3) Invite de type d'union: Depuis PHP8.0, plusieurs types peuvent être spécifiés dans les paramètres de fonction ou les valeurs de retour. 4) Invite de type nullable: permet d'inclure des valeurs nulles et de gérer les fonctions qui peuvent renvoyer les valeurs nulles.

Dans PHP, utilisez le mot-clé Clone pour créer une copie de l'objet et personnalisez le comportement de clonage via la méthode de magie du clone \ _ \ _. 1. Utilisez le mot-clé Clone pour faire une copie peu profonde, en clonant les propriétés de l'objet mais pas aux propriétés de l'objet. 2. La méthode du clone \ _ \ _ peut copier profondément les objets imbriqués pour éviter les problèmes de copie superficiels. 3. Faites attention pour éviter les références circulaires et les problèmes de performance dans le clonage et optimiser les opérations de clonage pour améliorer l'efficacité.

PHP convient aux systèmes de développement Web et de gestion de contenu, et Python convient aux scripts de science des données, d'apprentissage automatique et d'automatisation. 1.Php fonctionne bien dans la création de sites Web et d'applications rapides et évolutifs et est couramment utilisé dans CMS tel que WordPress. 2. Python a permis de manière remarquable dans les domaines de la science des données et de l'apprentissage automatique, avec des bibliothèques riches telles que Numpy et Tensorflow.


Outils d'IA chauds

Undresser.AI Undress
Application basée sur l'IA pour créer des photos de nu réalistes

AI Clothes Remover
Outil d'IA en ligne pour supprimer les vêtements des photos.

Undress AI Tool
Images de déshabillage gratuites

Clothoff.io
Dissolvant de vêtements AI

AI Hentai Generator
Générez AI Hentai gratuitement.

Article chaud

Outils chauds

SublimeText3 Linux nouvelle version
Dernière version de SublimeText3 Linux

Version crackée d'EditPlus en chinois
Petite taille, coloration syntaxique, ne prend pas en charge la fonction d'invite de code

PhpStorm version Mac
Le dernier (2018.2.1) outil de développement intégré PHP professionnel

MinGW - GNU minimaliste pour Windows
Ce projet est en cours de migration vers osdn.net/projects/mingw, vous pouvez continuer à nous suivre là-bas. MinGW : un port Windows natif de GNU Compiler Collection (GCC), des bibliothèques d'importation et des fichiers d'en-tête librement distribuables pour la création d'applications Windows natives ; inclut des extensions du runtime MSVC pour prendre en charge la fonctionnalité C99. Tous les logiciels MinGW peuvent fonctionner sur les plates-formes Windows 64 bits.

ZendStudio 13.5.1 Mac
Puissant environnement de développement intégré PHP