La combinaison parfaite de Swoole et ElasticSearch : créer un moteur de recherche en texte intégral performant

Avec le développement continu de la technologie du cloud computing et du big data, les moteurs de recherche en texte intégral sont de plus en plus largement utilisés et sont devenus un élément indispensable dans l'analyse des données, la recherche intelligente, la gestion de l'information et d'autres domaines. Dans la mise en œuvre de moteurs de recherche en texte intégral, Swoole et ElasticSearch sont sans aucun doute deux outils puissants qui peuvent être combinés pour créer un moteur de recherche en texte intégral performant.

Swoole est un framework de communication réseau haute performance basé sur le langage PHP. Il prend en charge les fonctionnalités multi-processus, coroutine, asynchrone, simultanée et autres. ElasticSearch est un moteur de recherche en texte intégral open source offrant les avantages de la distribution, de la haute disponibilité et de l'évolutivité horizontale. En combinant Swoole et ElasticSearch, nous pouvons créer un moteur de recherche en texte intégral hautes performances et évolutif pour réaliser la fonction de recherche en texte intégral.

Avant de mettre en œuvre le moteur de recherche en texte intégral, nous devons comprendre le principe de la recherche en texte intégral. La récupération de texte intégral est une technologie de récupération basée sur un index inversé, qui utilise tous les mots des données texte comme éléments d'index pour créer une table d'index. Lorsque l'utilisateur saisit un terme de recherche, le terme de recherche est comparé aux mots de la table d'index, tous les documents qui remplissent les conditions sont trouvés, triés selon leur pertinence et les résultats de la recherche sont finalement présentés à l'utilisateur.

Ensuite, nous présenterons en détail comment utiliser Swoole et ElasticSearch pour créer un moteur de recherche en texte intégral.

Étape 1 : Installer Swoole et ElasticSearch

Swoole peut être installé via le package source ou l'outil de composition fourni par le site officiel. ElasticSearch peut être installé via le package d'installation fourni sur le site officiel, ou peut être installé rapidement via une technologie de conteneur telle que Docker.

Étape 2 : Créer la table d'index

Dans ElasticSearch, nous utilisons le mappage pour définir la table d'index, et les données du document sont stockées au format JSON dans la table d'index. Lors de la création d'une table d'index, vous devez spécifier des paramètres tels que le nom de l'index, le type de document et le mappage. Le code spécifique est le suivant :

use ElasticsearchClientBuilder;

$client = ClientBuilder::create()->build();
$params = [
    'index' => 'my_index',
    'body' => [
        'mappings' => [
            'my_mapping' => [
                'properties' => [
                    'title' => [
                        'type' => 'text'
                    ],
                    'content' => [
                        'type' => 'text'
                    ]
                ]
            ]
        ]
    ]
];

$response = $client->indices()->create($params);

Grâce au code ci-dessus, nous avons créé une table d'index nommée my_index et défini le type de document comme my_mapping, qui contient deux champs : titre et contenu.

Étape 3 : Insérer les données du document

Dans ElasticSearch, nous stockons et récupérons les données via des documents, qui sont stockés au format JSON. L'exemple de code pour insérer un document est le suivant :

$params = [
    'index' => 'my_index',
    'type' => 'my_mapping',
    'id' => '1',
    'body' => [
        'title' => '标题',
        'content' => '文本内容'
    ]
];

$response = $client->index($params);

Avec le code ci-dessus, nous insérons une donnée du document avec un identifiant de 1, un titre de "title" et un contenu de " contenu du texte".

Étape 4 : Effectuer une récupération de texte intégral

Dans ElasticSearch, nous utilisons une requête pour effectuer une récupération de texte intégral, et la requête est également définie au format JSON. L'exemple de code de recherche en texte intégral est le suivant :

$params = [
    'index' => 'my_index',
    'type' => 'my_mapping',
    'body' => [
        'query' => [
            'match' => [
                'title' => '关键词'
            ]
        ]
    ]
];

$response = $client->search($params);

Dans le code ci-dessus, nous utilisons la correspondance pour effectuer une recherche en texte intégral et faire correspondre le mot-clé de recherche « mot-clé » avec le champ de titre.

Étape 5 : Utilisez Swoole pour implémenter une communication réseau asynchrone

Dans le moteur de recherche en texte intégral, la communication réseau est un élément très important. Swoole fournit une riche API de communication réseau asynchrone, qui peut implémenter des opérations asynchrones telles que des requêtes HTTP et des E/S réseau. En utilisant la fonction de communication réseau asynchrone de Swoole, nous pouvons mettre en œuvre un moteur de recherche en texte intégral hautes performances et améliorer la vitesse de réponse et la stabilité de la recherche en texte intégral.

Ce qui suit est un exemple de code d'utilisation de Swoole pour implémenter une communication réseau asynchrone :

$client = new SwooleClient(SWOOLE_SOCK_TCP, SWOOLE_SOCK_ASYNC);
$client->on("connect", function(SwooleClient $cli) {
    $cli->send("GET / HTTP/1.1
Host: www.example.com

");
});
$client->on("receive", function(SwooleClient $cli, $data){
    echo "Received: ".$data."
";
    $cli->close();
});
$client->on("error", function(SwooleClient $cli){
    echo "Connect failed
";
});
$client->on("close", function(SwooleClient $cli){
    echo "Connection close
";
});
$client->connect('127.0.0.1', 80, 0.5);

Grâce au code ci-dessus, nous pouvons utiliser Swoole pour implémenter une communication réseau asynchrone et améliorer les performances et les performances de la stabilité du moteur de recherche en texte intégral.

En résumé, en combinant Swoole et ElasticSearch, nous pouvons créer un moteur de recherche en texte intégral hautes performances pour obtenir des fonctions de recherche en texte intégral rapides et précises. Dans le même temps, nous pouvons également utiliser la fonction de communication réseau asynchrone de Swoole pour améliorer les performances et la stabilité du moteur de recherche en texte intégral. Dans des applications pratiques, d'autres technologies peuvent également être combinées pour optimiser davantage les performances et l'évolutivité du moteur de recherche en texte intégral.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!