Swoole과 ElasticSearch의 완벽한 조합: 고성능 전체 텍스트 검색 엔진 구축

클라우드 컴퓨팅과 빅데이터 기술의 지속적인 발전으로 전문 검색 엔진은 점점 더 널리 사용되고 있으며 데이터 분석, 지능형 검색, 정보 관리 및 기타 분야에서 없어서는 안될 부분이 되었습니다. 전체 텍스트 검색 엔진 구현에서 Swoole과 ElasticSearch는 의심할 여지 없이 결합하여 고성능 전체 텍스트 검색 엔진을 구축할 수 있는 두 가지 강력한 도구입니다.

Swoole은 PHP 언어 기반의 고성능 네트워크 통신 프레임워크로 다중 프로세스, 코루틴, 비동기, 동시성 및 기타 기능을 지원합니다. ElasticSearch는 분산성, 고가용성, 수평적 확장성의 장점을 갖춘 오픈 소스 전체 텍스트 검색 엔진입니다. Swoole과 ElasticSearch를 결합하면 고성능의 확장 가능한 전체 텍스트 검색 엔진을 구축하여 전체 텍스트 검색 기능을 실현할 수 있습니다.

전체 텍스트 검색 엔진을 구현하기 전에 전체 텍스트 검색의 원리를 이해해야 합니다. 전체 텍스트 검색은 텍스트 데이터의 모든 단어를 인덱스 항목으로 사용하여 인덱스 테이블을 생성하는 역 인덱스 기반 검색 기술입니다. 사용자가 검색어를 입력하면 해당 검색어와 인덱스 테이블의 단어를 비교하여 조건에 맞는 모든 문서를 찾아 관련성에 따라 정렬하여 최종적으로 검색결과를 사용자에게 제시합니다.

다음으로 Swoole과 ElasticSearch를 사용하여 전체 텍스트 검색 엔진을 구축하는 방법을 자세히 소개합니다.

1단계: Swoole 및 ElasticSearch 설치

Swoole은 공식 웹사이트에서 제공하는 소스 코드 패키지 또는 작성 도구를 통해 설치할 수 있습니다. ElasticSearch는 공식 홈페이지에서 제공하는 설치 패키지를 통해 설치하거나, ​​Docker와 같은 컨테이너 기술을 통해 빠르게 설치할 수 있습니다.

2단계: 인덱스 테이블 구축

ElasticSearch에서는 매핑을 사용하여 인덱스 테이블을 정의하고, 문서 데이터는 JSON 형식으로 인덱스 테이블에 저장됩니다. 인덱스 테이블을 생성할 때 인덱스 이름, 문서 유형, 매핑 등의 매개변수를 지정해야 합니다. 구체적인 코드는 다음과 같습니다.

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);

위 코드를 통해 my_index라는 인덱스 테이블을 생성하고 문서 유형을 my_mapping으로 정의했는데 제목과 내용이라는 두 개의 필드가 포함되어 있습니다.

3단계: 문서 데이터 삽입

ElasticSearch에서는 JSON 형식으로 저장된 문서를 통해 데이터를 저장하고 검색합니다. 문서를 삽입하는 코드 예제는 다음과 같습니다.

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

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

위 코드를 통해 ID가 1, 제목이 "title", 내용이 "text content"인 문서 데이터 조각을 삽입합니다.

4단계: 전체 텍스트 검색 수행

ElasticSearch에서는 JSON 형식으로 정의된 쿼리를 통해 전체 텍스트 검색을 수행합니다. 전체 텍스트 검색의 코드 예는 다음과 같습니다.

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

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

위 코드에서는 match를 사용하여 전체 텍스트 검색을 수행하고 검색 키워드 "keyword"를 제목 필드와 일치시킵니다.

5단계: Swoole을 사용하여 비동기식 네트워크 통신 구현

전체 텍스트 검색 엔진에서 네트워크 통신은 매우 중요한 부분입니다. Swoole은 HTTP 요청 및 네트워크 I/O와 같은 비동기 작업을 구현할 수 있는 풍부한 비동기 네트워크 통신 API를 제공합니다. Swoole의 비동기 네트워크 통신 기능을 이용하여 고성능 전문 검색 엔진을 구현하고 전문 검색의 응답 속도와 안정성을 향상시킬 수 있습니다.

다음은 Swoole을 사용하여 비동기 네트워크 통신을 구현하는 코드 예제입니다.

$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);

위 코드를 통해 Swoole을 사용하여 비동기 네트워크 통신을 구현하고 전체 텍스트 검색 엔진의 성능과 안정성을 향상시킬 수 있습니다.

요약하자면 Swoole과 ElasticSearch를 결합하면 고성능 전체 텍스트 검색 엔진을 구축하여 빠르고 정확한 전체 텍스트 검색 기능을 구현할 수 있습니다. 동시에 Swoole의 비동기 네트워크 통신 기능을 사용하여 전체 텍스트 검색 엔진의 성능과 안정성을 향상시킬 수도 있습니다. 실제 응용 프로그램에서는 다른 기술을 결합하여 전체 텍스트 검색 엔진의 성능과 확장성을 더욱 최적화할 수도 있습니다.

위 내용은 Swoole과 ElasticSearch의 완벽한 조합: 고성능 전체 텍스트 검색 엔진 구축의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!