So entwickeln Sie verteilte Suchfunktionen mit Redis und PHP
So verwenden Sie Redis und PHP zur Entwicklung einer verteilten Suchfunktion
Die verteilte Suche ist eine der häufigsten Anforderungen in modernen Internetanwendungen. Sie kann Benutzern helfen, schnell und genau nach den benötigten Informationen zu suchen. Darunter ist Redis eine sehr schnelle und flexible In-Memory-Datenbank, während PHP eine in der Webentwicklung weit verbreitete Skriptsprache ist. In diesem Artikel wird die Verwendung von Redis und PHP zur Entwicklung verteilter Suchfunktionen vorgestellt und detaillierte Codebeispiele bereitgestellt.
- Installieren Sie Redis- und PHP-Erweiterungen
Zuerst müssen Sie Redis- und PHP-Erweiterungen auf dem Server installieren, um sicherzustellen, dass Redis-Funktionen normal verwendet werden können. Für die Installation von Redis können Sie auf die offizielle Dokumentation oder entsprechende Tutorials zurückgreifen. PHP-Erweiterungen können über Paketmanager (wie apt, yum usw.) oder durch Kompilierung und Installation des Quellcodes installiert werden. - Entwerfen Sie die Suchindexstruktur
Bevor Sie Redis für die verteilte Suche verwenden, müssen Sie die Datenstruktur des Suchindex entwerfen. Ein gängiger Ansatz besteht darin, einen Sorted Set zum Speichern des Index und einen Hash zum Speichern der Details jedes Dokuments zu verwenden. Es kann wie folgt gestaltet werden:
wobei
- Erstellen Sie einen Suchindex
Bevor Sie eine Suche durchführen, müssen Sie zunächst einen Suchindex in Redis erstellen. Sie können zunächst den Inhalt, die Titel und andere Informationen aller Dokumente in Redis speichern und für jedes Dokument entsprechende Indizes erstellen.
索引: ZADD index:<关键词> <权重> <文档ID> 文档: HMSET doc:<文档ID> title <标题> content <内容>
Der obige Code durchläuft die Dokumentliste, speichert jedes Dokument als Redis-Hash, führt eine Wortsegmentierung für jedes Dokument durch und speichert die Wortsegmentierungsergebnisse im entsprechenden Index.
- Führen Sie die Suchfunktion aus
Nachdem der Suchindex erstellt wurde, können Sie suchen. Sie können anhand der vom Benutzer eingegebenen Schlüsselwörter die passende Dokument-ID im Index finden und anhand der Dokument-ID detaillierte Informationen zum Dokument erhalten.
// 获取文档列表 $documents = [/* 文档列表 */]; // 遍历文档列表 foreach ($documents as $document) { // 生成文档ID $docId = $document['id']; // 将文档信息存储为Hash $redis->hMSet("doc:$docId", [ 'title' => $document['title'], 'content' => $document['content'] ]); // 对文档进行分词,并将分词结果存储到索引中 $keywords = /* 对文档进行分词处理 */; foreach ($keywords as $keyword) { $redis->zAdd("index:$keyword", $document['weight'], $docId); } }
Der obige Code ruft die Dokument-ID-Liste ab, die dem Schlüsselwort aus dem Index entspricht, und ruft die detaillierten Informationen des Dokuments von Redis basierend auf der Dokument-ID ab. Abschließend können die Suchergebnisse bedarfsgerecht angezeigt werden.
Zusammenfassung:
Durch die Verwendung von Redis und PHP zur Entwicklung verteilter Suchfunktionen können die Geschwindigkeit und Effizienz der Suche verbessert und die Speicherung und Suche großer Datenmengen unterstützt werden. In diesem Artikel wird beschrieben, wie Sie die Datenstruktur eines Suchindex entwerfen, den Index erstellen und Suchfunktionen ausführen. Gleichzeitig werden detaillierte PHP-Codebeispiele bereitgestellt, um Entwicklern einen schnellen Einstieg zu erleichtern. Ich hoffe, dass dieser Artikel für Leser hilfreich ist, die Redis und PHP zur Entwicklung verteilter Suchfunktionen verwenden.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonSo entwickeln Sie verteilte Suchfunktionen mit Redis und PHP. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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Die Kernmethode zum Aufbau sozialer Freigabefunktionen in PHP besteht darin, dynamisch Freigabelinks zu generieren, die den Anforderungen jeder Plattform entsprechen. 1. Erhalten Sie zuerst die aktuelle Seite oder die angegebenen URL- und Artikelinformationen. 2. Verwenden Sie Urlencode, um die Parameter zu codieren. 3.. Spleiß und generieren Teilenverbindungen gemäß den Protokollen jeder Plattform; 4. Zeigen Sie Links im vorderen Ende an, damit Benutzer klicken und freigeben können. 5. generieren Sie Dynamik OG -Tags auf der Seite, um die Anzeige der Freigabe inhaltlich zu optimieren. 6. Achten Sie darauf, dass Sie den Benutzereingaben entkommen, um XSS -Angriffe zu verhindern. Diese Methode erfordert keine komplexe Authentifizierung, weist nur geringe Wartungskosten auf und eignet sich für die meisten Anforderungen an den Inhaltsaustausch.

1. Maximierung des kommerziellen Wertes des Kommentarsystems erfordert die Kombination der präzisen Lieferung native Werbung, benutzerbezahlte Wertschöpfungsdienste (z. B. Bilder hochladen, Aufladungskommentare), den Incentive-Mechanismus basierend auf der Qualität der Kommentare und der Anonymen Daten Insight-Monetarisierung von Compliance; 2. Die Prüfungsstrategie sollte eine Kombination aus dynamischer Keyword-Filterung und Benutzerkennungsmechanismen vorab der Auditing einsetzen, die durch die Qualität der Kommentarqualität ergänzt werden, um die hierarchische Inhaltsbelastung zu erreichen. 3. Die Anti-Pushing erfordert die Konstruktion einer mehrschichtigen Verteidigung: Recaptchav3 sensorlose Überprüfung, Honeypot-Honeypot-Feldkennungroboter, IP und Zeitstempelfrequenzgrenze verhindert die Bewässerung, und die Erkennung von Inhalten markiert verdächtige Kommentare und ständig mit Angriffen.

Um die Textfehlerkorrektur und die Syntaxoptimierung mit AI zu realisieren, müssen Sie die folgenden Schritte ausführen: 1. Wählen Sie ein geeignetes AI -Modell oder ein geeignetes AI -Modell oder ein geeignetes AI -Modell wie Baidu, Tencent API oder Open Source NLP -Bibliothek aus; 2. Rufen Sie die API über die Curl oder das Guzzle von PHP auf und verarbeiten Sie die Rückgabeergebnisse. 3.. Informationen zur Fehlerkorrektur in der Anwendung anzeigen und ermöglichen den Benutzern, zu wählen, ob sie angenommen werden sollen. 4. Verwenden Sie PHP-L und PHP_CODESNIFFER für die Syntaxerkennung und -codeoptimierung. 5. sammeln Sie kontinuierlich Feedback und aktualisieren Sie das Modell oder die Regeln, um den Effekt zu verbessern. Konzentrieren Sie sich bei der Auswahl von AIAPI auf die Bewertung von Genauigkeit, Reaktionsgeschwindigkeit, Preis und Unterstützung für PHP. Die Codeoptimierung sollte den PSR -Spezifikationen folgen, Cache vernünftigerweise verwenden, zirkuläre Abfragen vermeiden, den Code regelmäßig überprüfen und x verwenden

Die Kernidee der Integration von KI-visuellen Verständnisfunktionen in PHP-Anwendungen besteht darin, die Visual-Service-API von Drittanbietern zu verwenden, die für das Hochladen von Bildern, das Senden von Anforderungen, das Empfangen und Parsen von JSON-Ergebnissen und das Speichern von Tags in die Datenbank verantwortlich ist. 2. Automatisches Bild -Tagging kann die Effizienz erheblich verbessern, die Durchsuchbarkeit der Inhalte verbessern, das Management und die Empfehlung optimieren und visuelle Inhalte von "toten Daten" in "Live -Daten" ändern. 3. Die Auswahl von AI -Diensten erfordert umfassende Urteile, die auf funktionaler Übereinstimmung, Genauigkeit, Kosten, Benutzerfreundlichkeit, regionaler Verzögerung und Dateneinhaltung der Daten basieren, und es wird empfohlen, von allgemeinen Diensten wie Google CloudVision zu beginnen. 4. Zu den gemeinsamen Herausforderungen gehören das Zeitlimit für Netzwerke, wichtige Sicherheit, Fehlerverarbeitung, Begrenzung des Bildformates, Kostenkontrolle, asynchrone Verarbeitungsanforderungen und Probleme der KI -Erkennungsgenauigkeit.

Benutzerspracheingabe wird erfasst und über die Mediarecorder-API des Front-End-JavaScript an das PHP-Backend gesendet. 2. PHP speichert das Audio als temporäre Datei und ruft STTAPI (z. B. Google oder Baidu Voiceerkennung) auf, um sie in Text umzuwandeln. 3. PHP sendet den Text an einen KI -Dienst (wie OpenAigpt), um intelligente Antwort zu erhalten. 4. PHP ruft dann TTSAPI (wie Baidu oder Google Voice -Synthese) auf, um die Antwort in eine Sprachdatei umzuwandeln. 5. PHP streams die Sprachdatei zurück zum Spielen, um die Interaktion abzuschließen. Der gesamte Prozess wird von PHP dominiert, um eine nahtlose Verbindung zwischen allen Links zu gewährleisten.

PHP führt nicht direkt die KI-Image-Verarbeitung durch, sondern integriert sich über APIs, da es in der Webentwicklung und nicht in Bezug auf Computerintensive Aufgaben gut ist. Die API -Integration kann die professionelle Arbeitsteilung erreichen, die Kosten senken und die Effizienz verbessern. 2. Integration von Schlüsseltechnologien umfasst die Verwendung von Guzzle oder Curl zum Senden von HTTP-Anforderungen, JSON-Datencodierung und -decodierung, API-Schlüsselsicherheitsauthentifizierung, asynchroner Warteschlangenverarbeitungsaufgaben, robuster Fehlerbehebung und Wiederholungsmechanismus, Bildspeicherung und Anzeige. 3. Die gemeinsamen Herausforderungen sind API -Kosten außer Kontrolle, unkontrollierbare Erzeugungsergebnisse, schlechte Benutzererfahrung, Sicherheitsrisiken und schwieriges Datenmanagement. In den Antwortstrategien werden Benutzerquoten und -darstellungen festgelegt, die Auswahl von ProPT-Anleitungen und mehrfizierende Auswahl, asynchrone Benachrichtigungen und Fortschrittsaufforderungen, wichtige Speicher- und Inhaltsprüfungen sowie Cloud-Speicher vorhanden.

PHP bietet eine Eingabebasis für KI-Modelle, indem Benutzerdaten (z. B. Browserhistorie, geografischer Standort) und Vorverarbeitung gesammelt werden. 2. Verwenden Sie Curl oder GRPC, um mit KI-Modellen eine Verbindung herzustellen, um die Ergebnisse der Klickrate und der Konversionsrate-Vorhersageergebnisse zu erhalten. 3.. Anpassen dynamisch Werbeanzeigefrequenz, Zielpopulation und andere Strategien, die auf Vorhersagen basieren; 4. Testen Sie verschiedene Werbevarianten über A/B und zeichnen Sie Daten auf und kombinieren Sie die statistische Analyse, um den Effekt zu optimieren. 5. Verwenden Sie PHP, um Verkehrsquellen und Benutzerverhalten zu überwachen und in APIs von Drittanbietern wie Googleads zu integrieren, um eine automatisierte Lieferung und kontinuierliche Feedback-Optimierung zu erzielen, letztendlich CTR und CVR zu verbessern und CPC zu reduzieren, und die vollständige Implementierung der geschlossenen Schleife des AI-gesteuerten Werbesystems vollständig implementieren.

PHP sorgt für die Inventarabzugsatomizität durch Datenbanktransaktionen und Forupdate -Reihenschlösser, um eine hohe gleichzeitige Überverlässigkeit zu verhindern. 2. Multi-Plattform-Inventarkonsistenz hängt von zentraler Verwaltung und ereignisgesteuerter Synchronisation ab, die API/Webhook-Benachrichtigungen und Nachrichtenwarteschlangen kombiniert, um eine zuverlässige Datenübertragung sicherzustellen. 3. Der Alarmmechanismus sollte in verschiedenen Szenarien niedrige Lagerbestände, Null/Negativ -Inventar, unerwünschte Verkaufszyklen, Nachschubzyklen und abnormale Schwankungsstrategien festlegen und die Auswahl von Dingtalk, SMS oder E -Mail -Verantwortlichen gemäß der Dringlichkeit auswählen, und die Alarminformationen müssen vollständig und frei sein, um die Anpassung und die Vergewaltigungsreaktion zu erreichen.
