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PINQ- 데이터 세트 - 측면 검색 쿼리

Lisa Kudrow

Feb 20, 2025 pm 12:29 PM

PINQ- 데이터 세트 - 측면 검색 쿼리 키 테이크 아웃

PHP LINQ 포트 인 PINQ는 MySQL과 함께 측면 검색 기능을 모방하여 강력하고 간단한 접근 방식을 제공하는 데 사용될 수 있습니다. Faceted Search는 제품을 검색하기 위해 사용자 제공 키워드를 가져 와서 일치하는 제품을 반환하고 다양한 브랜드, 가격 범위 및 기능을 기반으로 검색을 미세 조정하는 링크를 제공함으로써 작동합니다. PINQ는 $ 범위로 지정된 단계에서 값 범위별로 그룹화와 같은 필수 측면 검색 기능을 추가하여 데모 응용 프로그램을 확장하는 데 사용될 수 있습니다. PINQ로 구현 된 Faceted Search는 매번 MySQL 서버에서 데이터를 검색하며 캐싱 엔진을 사용하여 피할 수 있습니다. 기본 데모 임에도 불구하고 Faceted Search에 대한 PINQ의 접근 방식은 개선의 충분한 공간을 제공하며 고급 사용 사례를 위해 구축 할 수 있습니다.

1 부에서는 PHP LINQ 포트 인 PINQ의 설치 및 기본 구문을 간단히 다루었습니다. 이 기사에서는 PINQ를 사용하여 MySQL과 함께 측면 검색 기능을 모방하는 방법을 볼 수 있습니다. 우리는이 시리즈에서 Faceted Search의 전체 측면을 다루지 않을 것입니다. 이해 당사자는 Sitepoint 및 기타 인터넷 간행물에 게시 된 관련 기사를 참조 할 수 있습니다.

일반적인 패싯 검색은 웹 사이트에서 이와 같은 작용합니다 :

사이트는 기준과 일치하는 제품을 반환합니다 사이트는 검색을 미세 조정하기위한 일부 링크를 제공합니다. 예를 들어, 라우터에는 다른 브랜드가 있으며 가격 범위와 다른 기능이 다를 수 있습니다.

사용자는 제공된 다른 링크를 클릭하여 결과를 더 스크리닝 할 수 있으며 결국보다 사용자 정의 된 결과 세트를 얻을 수 있습니다.

Faceted Search는 매우 인기 있고 강력하며 거의 모든 전자 상거래 사이트에서 경험할 수 있습니다.

불행히도 Faceted Search는 아직 MySQL이 제공하는 내장 기능이 아닙니다. MySQL을 사용하고 있지만 사용자에게 그러한 기능을 제공하려면 어떻게해야합니까? PINQ를 사용하면 다른 DB 엔진을 사용할 때와 같이이를 달성하기위한 똑같이 강력하고 간단한 접근 방식이 있음을 알 수 있습니다. 파트 1 데모 확장

 참고 :이 부분의 모든 코드와 Part 1 데모는 repo에서 찾을 수 있습니다. 

이 기사에서는 1 부에서 보여준 데모를 확장하고 몇 가지 필수 측면 검색 기능을 추가합니다. <li>

<with> 다음 몇 줄을 추가하여 index.php로 시작하겠습니다.

</with>
</li>

<two> 우리는 데모 애플리케이션 (Silex 사용)에서 두 개의 경로를 더 만들었습니다. <li><is> 첫 번째 경로는 첫 번째 검색 동작과 일치하는 모든 레코드, 즉 키워드를 제공하여 검색하는 모든 레코드를 보여주는 페이지로 가져 오는 것입니다. 데모를 단순하게 유지하기 위해 샘플 Book_book 테이블에서 모든 책을 선택합니다. 또한 추가 내비게이션을 위해 결과 세트 및 측면 링크가 표시됩니다. <p>

<br> 두 번째 경로는 위의 단계에서 생성 된 결과 세트에서 추가 패싯 검색 기준과 일치하는 레코드를 보여주는 다른 페이지로 우리를 가져옵니다. 측면 검색 링크도 표시됩니다. </p>

<world> 실제 구현에서, 측면 링크를 클릭 한 후, 결과 페이지의 측면 필터링은 결과 데이터 세트의 통계 정보를 반영하도록 조정됩니다. 이렇게하면 사용자는 "애드온"상영을 적용하여 "브랜드"를 먼저 추가 한 다음 "가격 범위"등을 추가 할 수 있습니다.

<simple> 그러나이 간단한 데모에서는이 접근법을 건너 뛸 것입니다. 모든 측면 검색 및 링크는 원래 데이터 세트에 대한 정보 만 반영합니다. 이것은 첫 번째 제한 사항이며 데모의 개선을위한 첫 번째 영역입니다. <p>

위의 코드에서 알 수 있듯이 실제 함수는 Pinqdemo.php라는 다른 파일에 있습니다. Faceted 검색 기능을 제공하는 관련 코드를 보겠습니다. </p>

<class> 패싯 클래스 

<create> 먼저, 우리는 패싯을 나타내는 클래스를 만듭니다. 일반적으로 패싯에는 몇 가지 속성이 있어야합니다

<p>
($ data)에서 작동하는 데이터 <oper>
<groups> 키는 ($ key) 를 그룹화합니다
 키 유형 ($ 유형). 다음 중 하나 일 수 있습니다
  정확한 일치를 만들기 위해 전체 문자열을 지정하십시오
<ial> 패턴 일치를 만들기 위해 문자열의 부분 (일반적으로 시작)을 지정하십시오.
<value> 값 범위별로 그룹에 값 범위를 지정합니다 <p> .
<type> 키 유형이 범위 인 경우 범위의 상한/하한을 결정하기위한 값 단계를 지정해야합니다. 또는 키 유형이 부분 문자열 인 경우, 그룹에 사용되어야하는 첫 번째 문자 수를 지정하려면 숫자를 제공해야합니다 ($ range)
</type></p>


<is> 그룹화는 패싯에서 가장 중요한 부분입니다. 패싯이 반환 할 수있는 모든 집계 정보는 "그룹화"기준에 따라 다릅니다. 일반적으로 "전체 문자열", "부분 문자열"및 "값 범위"는 가장 일반적으로 사용되는 것입니다.
<p>

이 클래스에서 핵심 기능은 데이터 및 패싯 키 속성을 기반으로 패싯 결과 세트를 반환하는 것입니다. 다양한 유형의 키에 대해 데이터를 그룹화하는 방법이 다르다는 것을 알았습니다. 위에서, 우리는 $ 범위로 지정된 단계에서 값 범위별로 데이터를 값 범위별로 그룹화하는 경우 코드의 모습을 보여주었습니다. </p>

<and> 패싯 만들기 및 원래 데이터 표시 




<f> getfacet () 함수에서 다음 단계를 수행합니다<ul>
<data> 추가 처리를 위해 원래 데이터를 pinqtraversable 객체로 변환합니다.
<fac> 우리는 3 개의 패싯을 만듭니다. ‘저자’패싯은 필드 저자로 그룹화되며 전체 문자열 그룹입니다. 필드 제목의 '제목'면 및 부분 문자열 그룹화 (시작 6 문자 수); 현장 가격 및 범위 그룹화 (10 단계)의 '가격'면.
<get> 마지막으로, 패싯을 가져 와서 템플릿이 데이터와면을 렌더링 할 수 있도록 테스트 2 기능으로 되돌립니다.  <li>
</li>

<fac> 패싯과 필터링 된 데이터를 표시 

<time> 대부분의 시간, 패싯은 링크로 표시되어 필터링 된 데이터 세트로 가져옵니다. </time></fac></get></fac></data>
</ul></f></and></is></value></ial></groups></oper></p></create></class></simple></world></is></li>

<created> 우리는 이미 패싯 검색 결과와 패싯 링크를 표시하기 위해 경로 ( 'demo2/facet/{key}/{value}')를 이미 만들었습니다. <li>

<two> 경로는 두 개의 매개 변수를 사용하여 우리가 끄는 키와 해당 키의 값을 반영합니다. 결국 해당 경로에서 호출되는 Test3 기능은 아래에서 발췌됩니다.
</two>
</li>

<dep> 기본적으로, 키에 따라, 우리는 전달 된 값에 해당하는 필터링 (Where Clause의 익명 함수)을 적용하고 추가 스크리닝 된 데이터를 얻습니다. 패싯 데이터의 순서를 지정할 수도 있습니다. </dep></created></two>

마지막으로, 우리는 템플릿에 데이터 (면과 함께)를 표시합니다. 이 경로는 Route 'Demo2'에서 사용하는 것과 동일한 템플릿을 렌더링합니다. 다음, 템플릿을 살펴보고 패싯 링크가 어떻게 표시되는지 살펴 보겠습니다. 부트 스트랩을 사용하고 있으므로 여기에 사용되는 CSS 구성 요소는 친숙해야합니다.

우리는 앱에 의해 생성 된 패싯이 중첩 어레이라는 것을 기억해야합니다. 첫 번째 레이어에서는 모든면의 배열이며, 우리의 경우 각각 총 3 개 (각각 저자, 제목, 저자)가 있습니다.

각면에 대해, 전통적인 방식으로 반복 할 수 있도록 "키 가치"쌍 어레이입니다.

링크의 Uris를 구성하는 방법에 주목하십시오. 외부 루프의 키 (k)와 내부 루프 키 (vv.key)를 사용하여 경로의 매개 변수 ( 'demo2/facet/{key}/{value}')를 모두 사용했습니다. 키 (vv.count)의 수는 템플릿의 디스플레이를 터치하는 데 사용됩니다 (부트 스트랩 배지).

템플릿은 다음과 같이 렌더링됩니다

(첫 번째 입력 페이지와 두 번째는 $ 0에서 $ 10 사이의 가격과 저자가 주문한 패싯 결과를 보여줍니다) . 알겠습니다. 지금까지 우리는 웹 앱에서 측면 검색 기능을 모방했습니다! 우리 가이 시리즈를 마치기 전에, 우리는이 데모를 최종적으로 살펴보고 그것을 개선하기 위해 무엇을 할 수 있는지, 그리고 한계가 무엇인지 볼 것입니다.

개선이 이루어질

전반적으로, 이것은 매우 기초적인 데모입니다. 우리는 단지 기본 구문과 개념을 통해 달려 가서 캔이 운영 된 예로 만들어 냈습니다. 앞에서 보았 듯이 몇 가지 영역을 개선하여보다 유연하게 만들 수 있습니다.

우리는 "애드온"기준 검색 기능을 제공하는 것을 고려해야합니다. 현재 구현은 스크리닝 된 데이터 대신 원본에만 적용되는 패싯 검색을 제한합니다. 이것은 내가 생각할 수있는 가장 중요한 개선입니다.

제한 여기에 구현 된 패싯 검색에는 뿌리 깊은 제한이 있습니다 (그리고 아마도 다른 측면 검색 구현의 경우에 해당) : 우리는 매번 MySQL 서버에서 데이터를 검색하고 있습니다. 이 앱은 silex를 프레임 워크로 사용합니다. Silex, Symfony, Laravel과 같은 단일 감소 프레임 워크의 경우 index.php (또는 app.php)가 경로를 분석하고 컨트롤러의 기능을 호출 할 때마다 호출됩니다.

index.php의 코드를 살펴보면 이것이 아래 코드 라인을 의미합니다.

앱의 페이지가 표시 될 때마다 호출됩니다. 즉, 다음 줄은 매번 실행됩니다.

프레임 워크 사용을 피하면 더 나을까요? 글쎄, 프레임 워크없이 앱을 개발하는 것이 실제로 좋은 생각이 아니라는 사실 외에도 우리는 여전히 같은 문제에 직면하고 있습니다. 데이터 (및 상태)는 한 HTTP 호출에서 다른 HTTP 호출에서 지속되지 않습니다. 이것이 HTTP의 기본 특성입니다. 캐싱 엔진을 사용하면 피해야합니다.

우리는 패싯을 구성 할 때 서버 측에서 실행되는 일부 SQL 문을 저장합니다. 쿼리별로 1 개의 쿼리와 3 개의 다른 그룹을 전달하는 대신 동일한 WHERE 문으로 쿼리로 전달하는 대신 WHER 문으로 하나의 선택 쿼리를 발행하고 PINQ를 사용하여 집계 정보를 제공합니다.

결론 이 부분에서, 우리는 책 수집 사이트의 패싯 검색 기능을 모방했습니다. 내가 말했듯이, 그것은 단지 운영 할 수있는 데모 일 뿐이며 많은 개선의 공간과 기본 제한이 있습니다. 이 예제를 구축하고 더 고급 사용 사례를 보여줄 수 있는지 알려주십시오!

PINQ의 저자는 이제 다음 주요 버전 릴리스 (버전 3)에서 작업하고 있습니다. 더 강력해질 수 있기를 바랍니다.

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PINQ에 대한 자주 묻는 질문 (FAQ) 및 FASETED 검색 PINQ 란 무엇이며 Faceted Search와 어떤 관련이 있습니까?

PINQ는 배열 및 기타 데이터 세트를 조작 할 수있는 독특하고 직관적이며 강력한 쿼리 언어를 제공하는 PHP 라이브러리입니다. 데이터 쿼리 및 조작 프로세스를 단순화하도록 설계되었습니다. Faceted Search와 관련하여 PINQ는 여러 기준을 기반으로 데이터를 필터링하고 정렬 할 수있는 복잡한 쿼리를 생성하는 데 사용될 수 있으며, 이는 Faceted Search의 핵심 개념입니다. Faceted 검색에 대한 PINQ의 접근 방식은 다른 방법과 어떻게 다릅니 까?

Faceted 검색에 대한 PINQ의 접근 방식은 널리 사용되는 프로그래밍 언어 인 PHP를 기반으로하는 쿼리 언어를 사용하기 때문에 고유합니다. 이를 통해 이미 PHP에 익숙한 개발자는 Faceted Search를 구현할 수 있습니다. 또한 PINQ의 쿼리 언어는 직관적이고 사용하기 쉬운 것으로 설계되었으며 복잡한 쿼리 생성 프로세스를 단순화 할 수 있습니다.

PINQ는 다른 데이터베이스와 함께 사용할 수 있습니까? > PINQ는 MySQL에만 국한되지 않습니다. 배열 및 기타 데이터베이스를 포함한 데이터 세트와 함께 사용할 수 있습니다. 이러한 유연성은 PINQ를 다양한 유형의 데이터로 작업 해야하는 개발자를위한 다재다능한 도구로 만듭니다.

PINQ는 대형 데이터 세트를 어떻게 처리합니까?

PINQ는 대형 데이터 세트를 효율적으로 처리하도록 설계되었습니다. 게으른 평가 전략을 사용하여이를 수행하므로 실제로 데이터가 필요할 때만 처리됩니다. 이것은 대형 데이터 세트로 작업 할 때 성능을 크게 향상시킬 수 있습니다.

측면 검색에 PINQ를 사용하면 어떤 이점이 있습니까?