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Lors de la création d’applications Web à grande échelle, la fonction de recherche constitue souvent un module de base indispensable. En tant que moteur de recherche distribué hautes performances, Elasticsearch offre aux développeurs PHP de puissantes capacités de récupération de données. Cependant, à mesure que les volumes de données continuent de croître, la vitesse de recherche peut en souffrir. Afin de maintenir la réactivité du système sous une charge élevée, nous devons optimiser les performances d'Elasticsearch grâce à une série de stratégies de réglage des performances. Cet article combinera des exemples de code pratiques pour présenter comment utiliser efficacement Elasticsearch en PHP pour améliorer les performances de recherche.
Pour obtenir de bonnes performances de recherche, la base matérielle est cruciale. Pour les applications comportant de grandes quantités de données, il est recommandé de choisir des serveurs performants, comme des machines équipées de disques durs SSD et de mémoire de grande capacité. Le SSD peut améliorer considérablement la vitesse d'indexation et de requête, et une mémoire suffisante peut garantir le fonctionnement efficace du mécanisme de mise en cache.
De plus, des paramètres tels que le nombre de threads et la taille de la mémoire tas peuvent être ajustés dans le fichier de configuration elasticsearch.yml en fonction des besoins réels du projet. Par exemple:
# exemple de configuration elasticsearch.yml bootstrap.memory_lock : true indices.memory.index_buffer_size : 30 % thread_pool.search.size : 20
Ces ajustements permettent d'obtenir des performances optimales dans différents environnements matériels.
La conception de l'index affecte directement les performances des requêtes. Un mappage de champs correctement défini peut réduire efficacement les frais de stockage et améliorer l’efficacité de la recherche. Pour les champs de recherche en texte intégral, il est recommandé d’activer les coupeurs de mots appropriés afin d’améliorer la précision des requêtes.
Lorsque la quantité de données est importante, l'index doit être distribué via le mécanisme de partitionnement pour utiliser pleinement les capacités distribuées du cluster. Par exemple:
METTRE /produits
{
"paramètres": {
"number_of_shards": 5,
"number_of_replicas": 1
},
"mappages": {
"propriétés": {
"name": {"type": "texte", "analyseur": "standard"},
"prix": {"type": "flottant"}
}
}
}
Elasticsearch fournit une variété de mécanismes de mise en cache pour améliorer l'efficacité des requêtes. Pour les requêtes répétées, le système peut utiliser le cache de requêtes ou le cache de requêtes pour réduire la surcharge de calcul.
En définissant la taille du cache et la stratégie d'expiration de manière appropriée, vous pouvez atteindre un équilibre entre les performances et l'utilisation de la mémoire. Par exemple:
OBTENIR /_cluster/paramètres
{
"persistant": {
"indices.queries.cache.size": "20%"
}
}
Lors de l'écriture d'une logique de recherche, le choix du type et de la structure de requête appropriés peut améliorer efficacement les performances. Les requêtes booléennes permettent de combiner plusieurs conditions pour réduire le nombre de correspondances de documents inutiles via des filtres, accélérant ainsi les recherches.
{
"requête": {
"bool": {
"must": [ { "match": { "title": "Elasticsearch" } } ],
"filtre": [ { "terme": { "statut": "actif" } } ]
}
}
}
De plus, le mécanisme de notation peut être utilisé pour ajuster le classement des résultats afin de les rendre plus conformes à l'intention de recherche de l'utilisateur.
Lors du traitement de grandes quantités de données, des requêtes uniques fréquentes entraîneront un gaspillage des ressources réseau. Elasticsearch propose des opérations par lots (API en masse), qui peuvent soumettre plusieurs documents pour indexation ou suppression en même temps, réduisant ainsi considérablement le temps de transmission et de traitement.
POST /_bulk
{ "index": {"_index": "produits", "_id": "1"} }
{ "nom": "iPhone 15", "prix": 799 }
{ "index": {"_index": "produits", "_id": "2"} }
{ "nom": "Galaxy S24", "prix": 699 }
L'utilisation de l'API batch peut permettre aux applications PHP de maintenir des performances plus stables dans des scénarios à forte concurrence.
Grâce à l'introduction de cet article, nous avons appris comment améliorer les performances de recherche de PHP Elasticsearch à plusieurs niveaux tels que la configuration matérielle, la conception d'index, le mécanisme de mise en cache, l'optimisation des requêtes et les opérations par lots. Ces stratégies ont une large applicabilité dans des projets réels et peuvent aider les développeurs à créer des systèmes de recherche plus efficaces et plus stables.
