Rumah > Artikel > pembangunan bahagian belakang > PHP+Sphinx+Mysql开发搜索引擎详细实例讲解
大家听到搜索引擎都会感觉很难写,一点思路都没有,其实PHP也可以做搜索引擎的开发,不过PHP需要结合sphinx和mysql才可以开发出我们想要的搜索引擎,想了解PHP是如何进行搜索引擎开发的嘛!一起来看看吧!!
首先我们下载Sphinx这个工具,下载地址官网下载地址:www.sphinxsearch.com,找到sphinx-2.2.10-release-win64.zip,64位的下载这个,解压到我们的PHP运行目录下面,为后面网页查看结果方便。
sphinx介绍:
Sphinx 是SQL Phrase Index(查询词组索引)的缩写,Sphinx是一个基于SQL的全文检索引擎,它提供的API接口包括:PHP,Python,Perl,Ruby,java等,同时为MySQL也设计了一个引擎插件SphinxSE,它是一个分布式的全文检索系统。
优点:
高速的建立索引可达到10M/s
高性能的搜索(在2-4G的文本数据上,平均每次检索响应的时间小于0.1秒)
可处理海量数据(目前已知可以处理100G的文本数据,在单一的CPU的系统上可处理100M的文档)
提供的优秀的相关度算法,基于短语相似度和统计BM2的复合Ranking的方法
支持分布式搜索
提供文档片段生成功能
可作为Mysql的存储引擎提供搜索服务
支持布尔,短语,词语相似度等多种检索模式
缺点:
必须要有主键
主键必须为整数
不负责数据存储
配置不灵活
解压之后的sphinx结构如图所示:
下面就是进行我们的相关配置,看到图中的sphinx-min.conf.in,复制到我们的bin目录下面方便一会使用改名字为sphinx.conf,
修改里面的内容:
source src1 { type = mysql sql_host = localhost #主机地址 sql_user = root#帐号 sql_pass = #密码 sql_db = sphinx #数据库 sql_port = 3306 # 数据库端口 3306 sql_query = SELECT id, name, age FROM users #查询语句 sql_attr_uint = group_id sql_attr_timestamp = date_added sql_query_pre = set names utf8 #数据库编码 } index test1 { source = src1 path = D:/myapaphe/www/sphinx/data #这个一定要配置 charset_type = utf-8 #指定编码 ngram_len = 1 #要找中文需指定为1. ngram_chars = U+3000..U+2FA1F } indexer { mem_limit = 128M } searchd { listen = 9312 listen = 9306:mysql41 log = D:\myapaphe\www\sphinx\log\searchd.log #进程日志 query_log = D:\myapaphe\www\sphinx\log\query.log #查询日志 read_timeout = 5 max_children = 30 pid_file = D:\myapaphe\www\sphinx\log\searchd.pid seamless_rotate = 1 preopen_indexes = 1 unlink_old = 1 workers = threads # for RT to work binlog_path = D:\myapaphe\www\sphinx\data }
上面这些一定要配置完毕,路径一定要符合自己的路径。
接下来生成查询索引:
安装searchd服务:
接下来加载配置文件:
启动服务:
OK前面的配置工作,以及服务启动已经完成现在开始代码:
在sphinx下面的api文件夹下面创建test3.php,运行test3.php
<?php require ( "sphinxapi.php" ); $s = new SphinxClient(); $s->SetServer('localhost',9312); $result = $s->Query('高七'); echo '<pre class="brush:php;toolbar:false">'; print_r($result);
乱码是因为cmd默认是gbk编码,我们放到浏览器中去查看:
我们看到sphinx查到的并不是完整的结果而是把id返给了我们,让我们根据id再去查数据。
下面进行查询时间比对:
我是在4万多条数据测试的时间是0.001s,我们看下mysql的查询需要多久:
我们看到需要0.04s,数据不多,结果没有那么明显,不过0.039s的差距已经不小了。
到此sphinx的整合到此完毕,希望可以帮到大家。
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