전체 텍스트 검색 및 데이터 분석을 위해 PHP 및 ElasticSearch를 사용하는 방법

정보의 양이 증가함에 따라 대규모 데이터의 관리 및 처리는 데이터 과학자와 소프트웨어 개발자에게 어려운 과제가 되었습니다. 이에 따라 정보 검색 및 데이터 분석도 데이터 관리 및 처리의 주요 작업이 되었습니다. 이런 점에서 ElasticSearch(이하 ES)는 대용량 데이터를 처리하고 빠른 속도와 정확도로 검색 및 분석을 수행할 수 있는 오픈소스 분산 검색 및 분석 엔진입니다. 전체 텍스트 검색 및 데이터 분석 기능을 구현하기 위해 이 기사에서는 ES의 기본 사항을 소개하고 PHP를 사용하여 ES 애플리케이션을 구축하는 방법을 보여줍니다.

ElasticSearch의 기본

Index

먼저 ES의 기본 개념에 대해 논의해 보겠습니다. ES에서 인덱스는 데이터베이스에서 테이블로 볼 수 있는 검색 가능한 데이터를 포함하는 인스턴스입니다. ES는 Apache Lucene 검색 라이브러리를 기반으로 구축되었으며 지속적으로 인덱스를 업데이트하고 Lucene 인덱스를 다시 작성하여 데이터 업데이트 및 쿼리를 구현합니다. 따라서 ES의 성능은 반전된 인덱스를 기반으로 한 데이터 구조인 Lucene 인덱스의 영향을 받습니다. 역색인은 단어 중심으로, 각 단어가 어떤 문서에 나타나는지 텍스트와 기록을 분석하고, 문서와 단어 사이의 관계를 역색인에 저장한다. ES는 단어 분할 및 색인 생성을 위해 다양한 데이터 유형에 대한 다양한 분석기를 설계했습니다. 주로 텍스트 분석기, 숫자 분석기, 날짜 분석기, 지리적 위치 분석기 등이 포함됩니다.

샤딩 및 복제본

ES는 샤딩 및 복제본을 사용하여 확장성과 안정성을 높이는 분산 검색 및 데이터 저장을 지원합니다. 각 인덱스는 여러 샤드로 분할될 수 있으며, 각 샤드는 데이터의 일부를 저장하고 관련 검색 요청을 처리합니다. 인덱스의 크기가 단일 노드의 저장 용량을 초과하는 경우 노드를 추가하여 검색 및 저장 기능을 확장할 수 있습니다. 또한 각 샤드를 복제본으로 구성하여 시스템 효율성과 가용성을 높일 수 있습니다.

쿼리 및 집계

ES는 사용자가 데이터를 보다 효율적으로 검색하고 분석할 수 있도록 다양한 고급 쿼리 및 집계 작업을 지원합니다. 쿼리 요청을 정의하기 위해 URI 및 JSON 형식을 사용함으로써 ES는 분할 쿼리, 필터 쿼리, 퍼지 쿼리 등과 같은 여러 유형의 쿼리를 수행할 수 있습니다. 동시에 ES는 사용자가 데이터를 분석하고 마이닝하는 데 도움이 되는 집계 작업도 지원합니다. 집계 작업은 최대값, 최소값, 합계, 평균, 계산과 같은 일반적인 작업을 포함하여 검색 결과에 대한 그룹화, 필터링, 통계 등을 수행할 수 있습니다.

PHP 및 ElasticSearch 사용

ES 설치 및 구성

먼저 ES를 로컬 또는 서버에 배포해야 합니다. 여기서는 ES 설치 방법에 대해 자세히 설명하지 않겠습니다. 일반적인 상황에서 설치된 ES의 기본 수신 포트는 9200입니다. 다음으로 ElasticSearch 클라이언트 라이브러리가 PHP 환경에 설치되어 있는지 확인하세요. 다음 명령을 실행하여 PHP용 오픈 소스 ElasticSearch 클라이언트 라이브러리를 설치할 수 있습니다.

$ composer require elasticsearch/elasticsearch

그런 다음 ES의 IP 주소와 포트 번호를 설정해야 합니다. PHP 애플리케이션에서 ElasticSearch 클래스를 통해 ES 클라이언트 연결을 인스턴스화합니다.

require 'vendor/autoload.php';

use ElasticsearchClientBuilder;

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

이제 PHP 애플리케이션에서 ES 클라이언트 연결을 초기화했습니다. 다음으로 전체 텍스트 검색 및 데이터 분석을 수행해 보겠습니다.

전체 텍스트 검색

텍스트 기반 데이터의 경우 ES는 강력한 전체 텍스트 검색 기능을 제공합니다. 다음은 ES를 사용한 전체 텍스트 검색의 예입니다.

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

이 예에서는 일치 쿼리를 실행하여 인덱스 my_index에 있는 field_name 필드의 search_text 텍스트를 검색합니다. ES는 일치하는 모든 결과를 반환하며 필요에 따라 페이징, 필터링 및 정렬 작업을 수행할 수 있습니다.

데이터 집계

집계 작업은 사용자가 데이터를 보다 쉽게 ​​이해하고 분석하는 데 도움이 되는 ES의 또 다른 주요 기능입니다. 다음은 데이터 집계에 ES를 사용하는 방법을 보여주는 간단한 예입니다.

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

이 예에서는 집계 작업을 수행하고 my_index 인덱스의 field_name 필드를 그룹화합니다. ES는 각 그룹의 문서 수 및 기타 관련 정보를 반환합니다.

검색 성능 최적화

ES 애플리케이션의 성능을 위해서는 몇 가지 모범 사례 원칙을 따라야 합니다. 예를 들어 ES 검색 작업을 수행할 때 더 나은 성능과 사용자 경험을 얻으려면 과도한 일치 검색 결과를 최소화해야 합니다. 이 목표를 달성하기 위해 검색 요청에 쿼리 캐시, 필터 캐시, 캐시된 필터 등과 같은 여러 최적화 프로그램을 설정할 수 있습니다.

결론

이 글에서는 ES의 기본 개념과 PHP, ES의 사용법을 소개했습니다. ES는 강력한 전체 텍스트 검색 및 데이터 분석 기능을 제공하며 대량의 데이터를 처리하고 관리하는 응용 프로그램에 매우 적합한 솔루션입니다. 오픈소스 기반 도구로서 PHP 등 다양한 언어를 사용해 접근하고 통합할 수 있습니다. 전체 텍스트 검색이나 데이터 분석을 위한 애플리케이션을 디자인하는 경우 ES는 의심할 여지 없이 시도해 볼 가치가 있는 선택입니다.

위 내용은 전체 텍스트 검색 및 데이터 분석을 위해 PHP 및 ElasticSearch를 사용하는 방법의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!