Guide pratique d'intégration de PHP Elasticsearch et de bases de données relationnelles

Guide pratique pour l'intégration de PHP Elasticsearch et des bases de données relationnelles

Introduction :

Avec l'avènement de l'ère Internet et du big data, les méthodes de stockage et de traitement des données évoluent également constamment. Les bases de données relationnelles traditionnelles ont progressivement montré certaines lacunes face à des scénarios tels que des données massives, une lecture et une écriture simultanées élevées et une recherche en texte intégral. En tant que moteur de recherche et d'analyse distribué en temps réel, Elasticsearch a progressivement attiré l'attention et l'utilisation du secteur grâce à ses fonctions hautes performances de recherche en texte intégral, d'analyse en temps réel et de visualisation de données.

Cependant, dans de nombreux scénarios d'application pratiques, nous devons souvent intégrer des bases de données relationnelles existantes avec Elasticsearch pour prendre en compte les exigences traditionnelles de stockage et de traitement des données, ainsi que des fonctions telles que la recherche en texte intégral et les recommandations intelligentes. Cet article explique comment intégrer Elasticsearch à une base de données relationnelle dans un environnement PHP et fournit des exemples de code spécifiques.

Première partie : Préparation et configuration de l'environnement

1. Installation d'Elasticsearch

Tout d'abord, nous devons installer et configurer le serveur Elasticsearch. Le package d'installation correspondant peut être téléchargé sur le site officiel (https://www.elastic.co/downloads/elasticsearch). Une fois l'installation terminée, démarrez le service Elasticsearch.

2. Installez la bibliothèque PHP-Elasticsearch

L'interaction entre PHP et Elasticsearch peut être réalisée grâce à la bibliothèque PHP-Elasticsearch officiellement fournie. Il peut être installé via Composer. La commande est la suivante :

composer require elasticsearch/elasticsearch

Une fois l'installation terminée, nous pouvons utiliser les API pertinentes d'Elasticsearch en important l'espace de noms correspondant.

3. Préparation et configuration de la base de données

Nous devons préparer une base de données relationnelle et y créer la structure de table correspondante. En prenant MySQL comme exemple, vous pouvez créer une table nommée « utilisateurs » via l'instruction SQL suivante :

CREATE TABLE users (
  id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
  name VARCHAR(50),
  age INT,
  email VARCHAR(50)
);

Ensuite, nous devons configurer la base de données relationnelle. Vous devez modifier le fichier config.php pour configurer les informations relatives à la connexion à la base de données, comme indiqué ci-dessous : config.php文件，配置数据库连接相关信息，如下所示：

<?php
  $hostname = 'localhost';
  $username = 'your_username';
  $password = 'your_password';
  $database = 'your_database';
?>

第二部分：数据同步与索引建立

1. 数据同步

在将数据库中的数据同步到Elasticsearch之前，我们需要编写一个PHP脚本来实现这一功能。以下是一个简单的示例：

<?php
  require 'vendor/autoload.php';
  require 'config.php';

  // 建立数据库连接
  $connection = new mysqli($hostname, $username, $password, $database);
  if ($connection->connect_error) {
    die("连接数据库失败：" . $connection->connect_error);
  }

  // 查询数据库数据
  $result = $connection->query("SELECT * FROM users");
  if (!$result) {
    die("查询数据失败：" . $connection->error);
  }

  // 将数据同步到Elasticsearch
  $client = ElasticsearchClientBuilder::create()->build();
  foreach ($result as $row) {
    $params = [
      'index' => 'users',
      'type' => 'user',
      'id' => $row['id'],
      'body' => [
        'name' => $row['name'],
        'age' => $row['age'],
        'email' => $row['email']
      ]
    ];
    $client->index($params);
  }

  echo "数据同步完成。";
?>

运行脚本之后，数据库中的数据将会同步到Elasticsearch的users索引中。

2. 索引建立

索引是Elasticsearch中数据的组织方式，类似于关系型数据库中的表。我们需要在Elasticsearch中配置索引，并定义相应的字段映射。

以下是一个创建索引的示例代码：

<?php
  $params = [
    'index' => 'users',
    'body' => [
      'mappings' => [
        'user' => [
          'properties' => [
            'name' => [
              'type' => 'text'
            ],
            'age' => [
              'type' => 'integer'
            ],
            'email' => [
              'type' => 'keyword'
            ]
          ]
        ]
      ]
    ]
  ];

  $client->indices()->create($params);
?>

在以上示例中，我们定义了一个名为users的索引，包含了name、age和email三个字段，并使用了相应的字段映射。

第三部分：数据搜索与展示

1. 数据搜索

在进行数据搜索之前，我们需要对Elasticsearch进行配置，并引入相应的依赖库。以下是一个简单的示例：

<?php
  require 'vendor/autoload.php';

  // 连接Elasticsearch
  $client = ElasticsearchClientBuilder::create()->build();

  // 查询用户信息
  $params = [
    'index' => 'users',
    'type' => 'user',
    'body' => [
      'query' => [
        'match' => [
          'name' => 'John'
        ]
      ]
    ]
  ];

  $response = $client->search($params);
  print_r($response);
?>

在以上示例中，我们查询了name

<?php
  require 'vendor/autoload.php';

  // 连接Elasticsearch
  $client = ElasticsearchClientBuilder::create()->build();

  // 查询用户信息
  $params = [
    'index' => 'users',
    'type' => 'user',
    'body' => [
      'query' => [
        'match' => [
          'name' => 'John'
        ]
      ]
    ]
  ];

  $response = $client->search($params);
  
  echo "查询到" . $response['hits']['total']['value'] . "条用户信息：" . PHP_EOL;
  
  foreach ($response['hits']['hits'] as $hit) {
    echo "ID：" . $hit['_id'] . "，Name：" . $hit['_source']['name'] . "，Age：" . $hit['_source']['age'] . "，Email：" . $hit['_source']['email'] . PHP_EOL;
  }
?>

Partie 2 : Synchronisation des données et établissement de l'index

2. Synchronisation des données

Dans la base de données data Avant de synchroniser avec Elasticsearch, nous devons écrire un script PHP pour implémenter cette fonction. Voici un exemple simple :

rrreee

Après l'exécution du script, les données de la base de données seront synchronisées avec l'index users d'Elasticsearch.

Création d'index

🎜🎜L'index est la manière dont les données sont organisées dans Elasticsearch, à l'instar des tables des bases de données relationnelles. Nous devons configurer l'index dans Elasticsearch et définir le mappage de champs correspondant. 🎜🎜Ce qui suit est un exemple de code pour créer un index : 🎜rrreee🎜Dans l'exemple ci-dessus, nous définissons un index nommé users, comprenant name, Il y a trois champs : age et email, et le mappage de champ correspondant est utilisé. 🎜🎜Partie 3 : Recherche et affichage de données🎜🎜🎜Recherche de données🎜🎜🎜Avant d'effectuer une recherche de données, nous devons configurer Elasticsearch et introduire les bibliothèques de dépendances correspondantes. Voici un exemple simple : 🎜rrreee🎜Dans l'exemple ci-dessus, nous interrogeons les informations utilisateur qui contiennent "John" dans le champ name. 🎜🎜🎜Affichage des données🎜🎜🎜Après avoir obtenu les résultats de la recherche, nous pouvons afficher et traiter les résultats en fonction des besoins. Ce qui suit est un exemple de code d'affichage simple : 🎜rrreee🎜L'exemple ci-dessus affichera les informations utilisateur recherchées. 🎜🎜Conclusion : 🎜🎜Cet article présente comment intégrer Elasticsearch à une base de données relationnelle dans un environnement PHP et fournit des exemples de code spécifiques. Nous espérons que les lecteurs pourront réussir une intégration transparente des deux grâce aux conseils de cet article, utilisant ainsi pleinement les puissantes fonctions et les avantages en termes de performances d'Elasticsearch et améliorant l'efficacité et la qualité du stockage et du traitement des données. 🎜

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!