Comment utiliser Elasticsearch pour une recherche rapide en texte intégral

Comment utiliser Elasticsearch pour une recherche rapide en texte intégral

Introduction :
Avec l'avènement de l'ère moderne d'Internet, un grand nombre de documents et de données numériques sont générés et accumulés à un rythme alarmant, ce qui rend de plus en plus critique leur récupération efficace. et rechercher des informations. En tant que moteur de recherche distribué open source, Elasticsearch offre de puissantes capacités de recherche en texte intégral, nous permettant de récupérer rapidement et précisément le contenu requis dans des données massives. Cet article explique comment utiliser Elasticsearch pour une recherche rapide en texte intégral, avec des exemples de code.

1. Concepts de base d'Elasticsearch
2. Installation et configuration d'Elasticsearch
3. Création d'un index
4. Ajout de documents à l'index
5. Effectuer des recherches en texte intégral
6. Techniques de recherche avancées
7. Optimisation des performances
8. Concepts de base d'Elasticsearch
   Complet- recherche de texte à l'aide d'Elasticsearch Avant, nous devons comprendre quelques concepts de base.

• Index : Elasticsearch utilise des index pour organiser et stocker des documents. Chaque index est similaire à une table de données dans une base de données et contient plusieurs documents.
• Document : le document est l'unité de données de base dans Elasticsearch. Chaque document se compose d'un ensemble de paires clé-valeur, où la clé est le nom du champ et la valeur est la valeur du champ.
• Type : Le type est une classification logique utilisée pour organiser les documents dans l'index. Après la version 6.0, le concept de types dans Elasticsearch est obsolète et un index ne peut avoir qu'un seul type.
• Mapping : le mappage définit la structure du document et les types de champs dans l'index. Il indique à Elasticsearch comment stocker et indexer les données.
• Partages et répliques : Elasticsearch divise l'index en plusieurs fragments pour le stockage et la recherche distribués. Chaque fragment est un index indépendant et peut être répliqué sur plusieurs nœuds.

2. Installer et configurer Elasticsearch
   Tout d'abord, nous devons télécharger et installer la version appropriée d'Elasticsearch à partir du site officiel d'Elasticsearch. Une fois l'installation terminée, nous devons effectuer la configuration de base.

Dans le fichier elasticsearch.yml, nous pouvons configurer le nom du cluster, le nom du nœud, l'adresse d'écoute, le nombre de fragments, etc. Nous pouvons également définir différents rôles pour différents nœuds, tels que le nœud maître, le nœud de données et le nœud client.

3. Créer un index
   Avant l'indexation, nous devons déterminer le nom et le mappage de l'index. Le nom de l'index est une chaîne qui identifie l'index de manière unique. Le mappage définit la structure de l'index.

PUT /index_name
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "field1": { "type": "text" },
      "field2": { "type": "keyword" },
      ...
    }
  }
}

4. Ajouter des documents à l'index
   Une fois la création de l'index terminée, nous pouvons commencer à ajouter des documents.

POST /index_name/_doc/1
{
  "field1": "value1",
  "field2": "value2",
  ...
}

5. Effectuer une recherche en texte intégral
   Une fois que nous avons certains documents, nous pouvons utiliser Elasticsearch pour effectuer une recherche en texte intégral. Ce qui suit est un exemple simple qui recherche dans l'index les documents contenant un mot-clé spécifié.

GET /index_name/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "field1": "keyword"
    }
  }
}

6. Conseils de recherche avancés
   Lorsque nous effectuons des recherches avancées, nous pouvons utiliser une syntaxe de requête riche et des filtres. Voici quelques exemples de techniques de recherche avancées couramment utilisées.

• Recherche multi-champs : vous pouvez spécifier plusieurs champs à rechercher.

GET /index_name/_search
{
  "query": {
    "multi_match": {
      "query": "keyword",
      "fields": ["field1", "field2"]
    }
  }
}

• Recherche d'expression : vous pouvez utiliser la requête match_phrase pour rechercher des documents contenant une expression spécifiée.

GET /index_name/_search
{
  "query": {
    "match_phrase": {
      "field1": "keyword"
    }
  }
}

• Recherche par plage : vous pouvez utiliser des requêtes par plage pour rechercher des valeurs dans une plage spécifiée.

GET /index_name/_search
{
  "query": {
    "range": {
      "field1": {
        "gte": 10,
        "lte": 100
      }
    }
  }
}

7. Optimisation des performances
   Pour améliorer les performances de recherche, vous pouvez prendre en compte les points suivants.

• Paramètres de partitionnement et de réplique : paramètres de partitionnement et de réplique appropriés en fonction du volume de données et de la charge des requêtes.
• Optimisation de l'index : utilisez les types de données et le mappage de champs appropriés pour réduire la taille de l'index.
• Optimisation des requêtes : utilisez la syntaxe de requête et les paramètres de pagination appropriés pour réduire le temps de réponse des requêtes.

Conclusion :
Cet article explique comment utiliser Elasticsearch pour une recherche rapide en texte intégral. En utilisant les fonctionnalités puissantes et la syntaxe de requête flexible d'Elasticsearch, nous pouvons trouver rapidement ce dont nous avons besoin dans d'énormes quantités de données. J'espère que cet article sera utile à tous ceux qui apprennent et utilisent Elasticsearch.

Lien de référence :

• Document officiel d'Elasticsearch : https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/index.html

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!