Mit der raschen Entwicklung des Internets hat die Anwendung von Big Data Suchmaschinen zu einer der Infrastruktur der modernen Gesellschaft gemacht. In Webanwendungen kann die Such- und Indexierungsfunktion nicht nur ein effizientes Datenabruf liefern, sondern auch genauere Informationsfilterung für Benutzer bringen. In diesem Artikel wird vorgestellt, wie verteilte Such- und Indizierungsfunktionen in der PHP -Microservice -Architektur implementiert werden können, um die Leistung von Suchmaschinen zu optimieren.
Verteilte Such- und Indexierungstechnologie spaltet große Datensätze in mehrere Scherben auf und verarbeitet sie parallel auf verschiedenen Servern. Diese Technologie enthält hauptsächlich die folgenden Schlüsselkomponenten:
Elasticsearch ist eine Open-Source-Engine für die Such- und Analyse-Engine, die auf Apache Lucene basiert und leistungsstarke Volltext-Such- und verteilte Suchfunktionen bietet, die für alle Arten von Anwendungen geeignet sind. Hier finden Sie die spezifischen Schritte, wie Sie Elasticsearch verwenden können, um die verteilte Suche und Indizierung in PHP -Microservices zu implementieren:
Installieren Sie zunächst Elasticsearch im Ubuntu -System:
<span class="fun">$ sudo apt-Get-Update</span>
<span class="fun">$ sudo apt-Get Installieren Sie ElasticSearch</span>
Installieren Sie dann den PHP Elasticsearch -Client über Komponist:
<span class="fun">Der Komponist benötigt Elasticsearch/ElasticSearch</span>
Stellen Sie mit dem Elasticsearch -Client in PHP eine Verbindung zum Elasticsearch -Cluster her, das folgende Beispielcode ist:
<span class="fun">erfordern 'Anbieter/autoload.php';</span>
<span class="fun">$ client = elasticsearchClientBuilder :: create ()-> build ();</span>
Anschließend können Sie Indizes erstellen und mit dem Elasticsearch -Client Dokumentation hinzufügen. Hier ist das Code -Beispiel:
<span class="fun">$ params = [</span>
<span class="fun"> 'Index' => 'my_index',</span>
<span class="fun"> 'Körper' => [</span>
<span class="fun"> 'Einstellungen' => [</span>
<span class="fun"> 'number_of_shards' => 2,</span>
<span class="fun"> 'number_of_replicas' => 1,,</span>
<span class="fun"> ],</span>
<span class="fun"> 'Mappings' => [</span>
<span class="fun"> 'Eigenschaften' => [</span>
<span class="fun"> 'title' => ['type' => 'text'],</span>
<span class="fun"> 'Inhalt' => ['Typ' => 'text'],</span>
<span class="fun"> 'Timestamp' => ['Typ' => 'Datum'],</span>
<span class="fun"> ]</span>
<span class="fun"> ]</span>
<span class="fun"> ];</span>
<span class="fun">$ response = $ client-> indices ()-> create ($ params);</span>
<span class="fun">$ params = [</span>
<span class="fun"> 'Index' => 'my_index',</span>
<span class="fun"> 'id' => '1',</span>
<span class="fun"> 'Körper' => [</span>
<span class="fun"> 'Titel' => 'Beispiel',</span>
<span class="fun"> 'Inhalt' => 'Dies ist ein Beispieldokument.',,</span>
<span class="fun"> 'Timestamp' => '2022-01-01T00: 00: 00Z',</span>
<span class="fun"> ];</span>
<span class="fun">$ response = $ client-> index ($ params);</span>
Schließlich können Sie den Elasticsearch -Client durchsuchen. Hier ist ein Codebeispiel für die Suche:
<span class="fun">$ params = [</span>
<span class="fun"> 'Index' => 'my_index',</span>
<span class="fun"> 'Körper' => [</span>
<span class="fun"> 'query' => [</span>
<span class="fun"> 'Match' => [</span>
<span class="fun"> 'Inhalt' => 'Beispiel',</span>
<span class="fun"> ],</span>
<span class="fun"> ]</span>
<span class="fun"> ];</span>
<span class="fun">$ response = $ client-> such ($ params);</span>
<span class="fun">foreach ($ response ['hits'] ['hits'] als $ hit) {</span>
<span class="fun"> echo $ hit ['_ Source'] ['title'];</span>
<span class="fun">}</span>
In diesem Artikel wird die Implementierung verteilter Such- und Indizierungsfunktionen in PHP -Microservices implementiert und detaillierte Codebeispiele bereitgestellt. Mit Elasticsearch können Sie effiziente Suchmaschinen erreichen und die Systemleistung und Skalierbarkeit verbessern. Durch diese Schritte können Sie einfacher Ihren eigenen verteilten Suchdienst erstellen und den Benutzern ein schnelles und genaues Informationsabruferlebnis bieten.