PHP 개발 중 Elasticsearch의 데이터 모델링 및 인덱스 디자인
Elasticsearch는 모든 규모의 프로젝트에서 널리 사용되는 오픈 소스 분산 검색 및 분석 엔진입니다. 빠르고 확장 가능하며 강력한 검색 및 분석 기능을 갖추고 있어 대규모 데이터 처리에 이상적입니다. PHP 개발에서 Elasticsearch를 결합하면 검색 성능과 사용자 경험을 크게 향상시킬 수 있습니다.
Elasticsearch를 사용하기 전에 데이터 모델링과 인덱스 디자인을 수행해야 합니다. 이 기사에서는 Elasticsearch의 데이터 모델링 및 인덱스 디자인에 PHP를 사용하는 방법을 소개하고 참조용 특정 코드 예제를 첨부합니다.
1. 데이터 모델링
Elasticsearch에서는 데이터가 Document 형태로 저장됩니다. 각 문서는 일련의 필드(필드)로 구성되며, 각 필드에는 이름과 값이 포함됩니다.
먼저 저장할 데이터 구조를 결정해야 합니다. 제품 검색 요구 사항이 있고 제품 이름, 설명, 카테고리, 가격 및 기타 정보를 저장해야 한다고 가정해 보겠습니다. 이 정보를 바탕으로 다음과 같은 데이터 구조를 설계할 수 있습니다.
{ "name": "iPhone 12", "description": "Apple 最新发布的手机", "category": "手机", "price": 6999 }
다음으로 이러한 문서를 저장할 인덱스(Index)를 생성해야 합니다. 인덱스는 데이터베이스의 테이블과 유사하며 각 인덱스에는 여러 문서가 포함됩니다.
PHP를 사용하여 인덱스를 생성하는 샘플 코드는 다음과 같습니다.
$client = new ElasticsearchClient(); $params = [ 'index' => 'products', 'body' => [ 'mappings' => [ 'properties' => [ 'name' => ['type' => 'text'], 'description' => ['type' => 'text'], 'category' => ['type' => 'keyword'], 'price' => ['type' => 'integer'] ] ] ] ]; $response = $client->indices()->create($params);
위 코드에서는 먼저 Elasticsearch 클라이언트 객체를 생성한 후 indices()->create()를 사용합니다. code> 메소드를 사용하여 "products"라는 인덱스를 생성합니다. <code>body
매개변수에서는 문서의 필드와 해당 유형을 정의합니다. indices()->create()
方法创建了名为 "products" 的索引。在 body
参数中,我们定义了文档的字段以及它们的类型。
二、索引设计
索引设计是 Elasticsearch 中的一项关键任务,它决定了搜索的性能和准确性。以下是几个常用的索引设计技巧:
Elasticsearch 使用分词器将文本进行分词处理,以便能够更精确地进行搜索。在索引设计时,我们可以指定适合特定需求的分词器。例如,对于英文文本,我们可以使用 english
分词器,对于中文文本,我们可以使用 ik_smart
或 ik_max_word
english
토크나이저를 사용할 수 있고, 중국어 텍스트의 경우 ik_smart
또는 ik_max_word
토크나이저를 사용할 수 있습니다. 🎜🎜샘플 코드: 🎜$params = [ 'index' => 'products', 'body' => [ 'settings' => [ 'analysis' => [
위 내용은 PHP 개발에서 Elasticsearch의 데이터 모델링 및 인덱스 디자인의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!