Cara menggunakan PHP dan ElasticSearch untuk carian teks penuh dan analisis data

Dengan peningkatan jumlah maklumat, pengurusan dan pemprosesan data berskala besar telah menjadi cabaran bagi saintis data dan pembangun perisian. Sejajar dengan itu, perolehan maklumat dan analisis data juga telah menjadi tugas utama pengurusan dan pemprosesan data. Dalam hal ini, ElasticSearch (selepas ini dirujuk sebagai ES) telah menjadi penyelesaian Ia adalah enjin carian dan analisis teragih sumber terbuka yang boleh memproses sejumlah besar data dan melakukan carian dan analisis dengan kelajuan dan ketepatan yang tinggi. Untuk melaksanakan carian teks penuh dan fungsi analisis data, artikel ini memperkenalkan asas ES dan menunjukkan cara menggunakan PHP untuk membina aplikasi ES.

Pengetahuan asas ElasticSearch

Indeks

Mari kita bincangkan konsep asas ES dahulu. Dalam ES, indeks ialah contoh yang mengandungi data yang boleh dicari dan boleh dilihat sebagai jadual dalam pangkalan data. ES dibina pada perpustakaan carian Apache Lucene dan melaksanakan kemas kini data dan pertanyaan dengan mengemas kini indeks secara berterusan dan membina semula indeks Lucene. Oleh itu, prestasi ES dipengaruhi oleh indeks Lucene, iaitu struktur data berdasarkan indeks terbalik. Indeks terbalik adalah berpusatkan perkataan, menganalisis teks dan rekod di mana dokumen setiap perkataan muncul, dan menyimpan perhubungan antara dokumen dan perkataan dalam indeks terbalik. ES telah mereka bentuk pelbagai penganalisis untuk jenis data yang berbeza untuk pembahagian perkataan dan penciptaan indeks. Ia terutamanya termasuk penganalisis teks, penganalisis nombor, penganalisis tarikh, penganalisis lokasi geografi dan sebagainya.

Sharding dan Replika

ES menyokong carian teragih dan storan data, menggunakan sharding dan replika untuk meningkatkan skala dan kebolehpercayaan. Setiap indeks boleh dibahagikan kepada berbilang serpihan, dengan setiap serpihan menyimpan sebahagian daripada data dan mengendalikan permintaan carian yang berkaitan. Apabila saiz indeks melebihi kapasiti storan satu nod, keupayaan carian dan storan boleh dikembangkan dengan menambah nod. Selain itu, setiap serpihan boleh dikonfigurasikan dengan replika untuk meningkatkan keberkesanan dan ketersediaan sistem.

Pertanyaan dan Pengagregatan

ES menyokong pelbagai operasi pertanyaan dan pengagregatan lanjutan untuk membantu pengguna mendapatkan dan menganalisis data dengan lebih cekap. Dengan menggunakan format URI dan JSON untuk menentukan permintaan pertanyaan, ES boleh melaksanakan berbilang jenis pertanyaan, seperti pertanyaan segmentasi, pertanyaan penapis, pertanyaan kabur, dsb. Pada masa yang sama, ES juga menyokong operasi pengagregatan untuk membantu pengguna menganalisis dan melombong data. Operasi pengagregatan boleh melakukan pengumpulan, penapisan, statistik, dsb. pada hasil carian, termasuk operasi biasa seperti nilai maksimum, nilai minimum, jumlah, purata dan pengiraan.

Menggunakan PHP dan ElasticSearch

Memasang dan mengkonfigurasi ES

Mula-mula anda perlu menggunakan ES secara setempat atau pada pelayan Proses cara memasang ES tidak akan diterangkan di sini . Dalam keadaan biasa, port mendengar lalai bagi ES yang dipasang ialah 9200. Seterusnya, pastikan perpustakaan klien ElasticSearch dipasang dalam persekitaran PHP anda. Anda boleh memasang pustaka klien ElasticSearch sumber terbuka untuk PHP dengan melaksanakan arahan berikut:

$ composer require elasticsearch/elasticsearch

Kemudian, anda perlu menetapkan alamat IP dan nombor port ES. Dalam aplikasi PHP anda, nyatakan sambungan klien ES melalui kelas ElasticSearch:

require 'vendor/autoload.php';

use ElasticsearchClientBuilder;

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

Kini, anda telah memulakan sambungan klien ES dalam aplikasi PHP anda. Seterusnya, mari kita lakukan carian teks penuh dan analisis data.

Carian teks penuh

Untuk data berasaskan teks, ES menyediakan fungsi carian teks penuh yang berkuasa. Berikut ialah contoh carian teks penuh menggunakan ES:

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

Dalam contoh ini, kami melaksanakan pertanyaan padanan untuk mencari teks teks carian bagi medan_nama dalam indeks my_index. ES akan mengembalikan semua hasil yang sepadan dan anda boleh melakukan operasi kelui, penapisan dan pengisihan mengikut keperluan.

Pengagregatan Data

Operasi pengagregatan ialah satu lagi fungsi utama ES yang boleh membantu pengguna memahami dan menganalisis data dengan lebih mudah. Berikut ialah contoh mudah yang menunjukkan cara menggunakan ES untuk pengagregatan data:

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

Dalam contoh ini, kami melakukan operasi pengagregatan dan mengumpulkan medan field_name dalam indeks my_index. ES akan mengembalikan bilangan dokumen untuk setiap kumpulan dan maklumat lain yang berkaitan.

Mengoptimumkan prestasi carian

Untuk prestasi aplikasi ES anda, anda perlu mengikut beberapa prinsip amalan terbaik. Contohnya, apabila melakukan operasi carian ES, anda harus meminimumkan hasil carian padanan yang berlebihan untuk mencapai prestasi dan pengalaman pengguna yang lebih baik. Untuk mencapai matlamat ini, anda boleh menetapkan berbilang pengoptimum dalam permintaan carian, seperti cache pertanyaan, cache penapis, penapis cache, dsb.

Kesimpulan

Dalam artikel ini, kami memperkenalkan konsep asas ES dan penggunaan PHP dan ES. ES menyediakan keupayaan carian teks penuh dan analisis data yang berkuasa dan merupakan penyelesaian yang sangat baik untuk aplikasi yang memproses dan mengurus sejumlah besar data. Sebagai alat berasaskan sumber terbuka, ia boleh diakses dan disepadukan menggunakan pelbagai bahasa seperti PHP. Jika anda mereka bentuk aplikasi untuk carian teks penuh atau analisis data, ES sudah pasti pilihan yang patut dicuba.

Atas ialah kandungan terperinci Cara menggunakan PHP dan ElasticSearch untuk carian teks penuh dan analisis data. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!