Detaillierte Beispiele zur Suchmaschinenentwicklung mit PHP+Sphinx+Mysql

Jeder hat das Gefühl, dass es schwierig ist, eine Suchmaschine zu schreiben. Tatsächlich kann PHP auch für die Suchmaschinenentwicklung verwendet werden, aber PHP muss dazu mit Sphinx und MySQL kombiniert werden Wir möchten die Suchmaschine entwickeln, die wir wollen. Ich möchte wissen, wie man eine Suchmaschine entwickelt. Werfen wir einen Blick darauf! !

Zuerst laden wir das Tool Sphinx herunter, Download-Adresse der offiziellen Website: www.sphinxsearch.com, finden Sie sphinx-2.2.10-release-win64.zip, laden Sie es für 64-Bit herunter und entpacken Sie es es zu uns Unter dem PHP-Laufverzeichnis ist es bequem, die Ergebnisse auf nachfolgenden Webseiten anzuzeigen.

Sphinx-Einführung:

Sphinx ist die Abkürzung für SQL Phrase Index (Abfragephrase Index ). Sphinx ist eine auf SQL basierende Volltextsuchmaschine Es bietet Folgendes: PHP, Python, Perl, Ruby, Java usw. Gleichzeitig wurde ein Engine-Plug-in SphinxSE für MySQL entwickelt, ein verteiltes Volltext-Abrufsystem.
Vorteile:
Die Hochgeschwindigkeitsindizierung kann 10 M/s erreichen
Hochleistungssuche (Textdaten in 2-4G auf Durchschnittlich beträgt die durchschnittliche Reaktionszeit beim Abrufen weniger als 0,1 Sekunden)
Kann große Datenmengen verarbeiten (derzeit ist bekannt, dass es 100 GB Textdaten und 100 Millionen Dokumente auf einem einzigen CPU-System verarbeiten kann). )
Bietet einen hervorragenden Relevanzalgorithmus, eine zusammengesetzte Ranking-Methode basierend auf Phrasenähnlichkeit und statistischem BM2
Unterstützt verteilte Suche
Bietet Dokumentfragmenterstellung Funktion
Kann als MySQL-Speicher-Engine zur Bereitstellung von Suchdiensten verwendet werden
Unterstützt mehrere Suchmodi wie Boolesch, Phrase, Wortähnlichkeit usw.
Nachteile:
Muss einen Primärschlüssel haben
Der Primärschlüssel muss eine Ganzzahl sein
Nicht verantwortlich für Daten Lagerung
Die Konfiguration ist nicht flexibel

Die Sphinxstruktur nach der Dekomprimierung ist wie in der Abbildung dargestellt:

Das Folgende ist unser Prozess. Für die entsprechende Konfiguration sehen Sie sich sphinx-min.conf.in im Bild an, kopieren Sie es zur einfacheren Verwendung in unser bin-Verzeichnis und ändern Sie den Namen in sphinx.conf,

ändern Der Inhalt darin:

source src1
{
	type			= mysql

	sql_host		= localhost #主机地址
	sql_user		= root#帐号
	sql_pass		=     #密码
	sql_db			= sphinx  #数据库
	sql_port		= 3306	# 数据库端口 3306
	sql_query		= SELECT id, name, age FROM users #查询语句
	sql_attr_uint		= group_id
	sql_attr_timestamp	= date_added
	sql_query_pre = set names utf8   #数据库编码
}


index test1
{
	source			= src1
	path			= D:/myapaphe/www/sphinx/data #这个一定要配置
	charset_type = utf-8 #指定编码
	ngram_len = 1        #要找中文需指定为1.
	ngram_chars = U+3000..U+2FA1F
	
}

indexer
{
	mem_limit		= 128M
}
searchd
{
	listen			= 9312
	listen			= 9306:mysql41
	log			= D:\myapaphe\www\sphinx\log\searchd.log  #进程日志
	query_log		= D:\myapaphe\www\sphinx\log\query.log    #查询日志

	read_timeout		= 5
	max_children		= 30
	pid_file		= D:\myapaphe\www\sphinx\log\searchd.pid 
	seamless_rotate		= 1
	preopen_indexes		= 1
	unlink_old		= 1
	workers			= threads # for RT to work
	binlog_path		= D:\myapaphe\www\sphinx\data
}

Das Obige muss konfiguriert werden und der Pfad muss mit Ihrem eigenen Pfad übereinstimmen.

Generieren Sie als Nächstes den Abfrageindex:

Installieren Sie den searchd-Dienst:

Laden Sie als nächstes die Konfigurationsdatei:

Starten Sie den Dienst:

OK, die vorherigen Konfigurationsarbeiten und der Start des Dienstes sind abgeschlossen:

Erstellen Sie test3.php im API-Ordner unter sphinx und führen Sie test3.php aus 🎜>

<?php 
require ( "sphinxapi.php" );
$s = new SphinxClient();
$s->SetServer('localhost',9312);
$result = $s->Query('高七');
echo '<pre>';
print_r($result);

Verstümmelte Zeichen sind darauf zurückzuführen, dass cmd standardmäßig die GBK-Kodierung verwendet. Wir stellen es in den Browser, um es anzuzeigen:

Wir sehen, dass das, was Sphinx gefunden hat, nicht das vollständige Ergebnis war, sondern die ID an uns zurückgegeben hat, sodass wir die Daten anhand der ID überprüfen konnten .

Der Abfragezeitvergleich ist wie folgt:

Die Zeit, die ich an mehr als 40.000 Daten getestet habe, betrug 0,001 s Schauen Sie sich MySQL an. Wie lange dauert die Abfrage:

Wir sehen, dass es 0,04 Sekunden dauert, es nicht viele Daten gibt und das Ergebnis nicht so offensichtlich ist. aber der Abstand von 0,039 Sekunden ist nicht klein.

Damit ist die Integration von Sphinx abgeschlossen. Ich hoffe, dass es allen helfen kann.

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