Redis: 高性能検索エンジンを構築するための強力なツール
今日のインターネット時代において、検索エンジンは人々が情報を入手する重要な手段となっており、高性能の検索エンジンは多くの企業や Web サイトによって追求される目標にもなっています。 Redis は、高性能のオープンソース キャッシュ システムとして、検索エンジンの構築に広く使用されており、高性能の検索エンジンを構築するためのツールの 1 つとなっています。この記事では、検索エンジンにおける Redis のアプリケーションを紹介し、具体的なコード例を示します。
1. 検索エンジンでの Redis のアプリケーション
高性能キャッシュ システムとしての Redis の主な使用シナリオには、データのキャッシュ、メッセージ キューなどが含まれます。検索エンジンでは、Redis は主に検索結果と関連データを保存するために使用されます。従来の検索エンジンでは、検索結果の計算がバックグラウンド サーバーで実行されるため、サーバーの計算負荷が増大するだけでなく、検索速度も低下します。 Redis を使用して検索結果を保存すると、計算結果を Redis に保存できるため、サーバーの計算負荷が軽減され、検索が高速化されます。
Redis は、検索結果を保存するだけでなく、キーワード、重み、ドキュメント数、関連データなどの情報を検索エンジンに保存するためにも使用できます。 Redis を使用してこの情報を保存およびクエリすることにより、検索エンジンが関連データをより迅速に取得して処理できるようになり、検索効率と検索品質が向上します。検索エンジンにおける Redis のアプリケーションを示すために、具体的なコード例を以下に示します。
2. 具体的なコード例
検索エンジンでの Redis のアプリケーションをよりわかりやすく説明するために、例として Python 言語を使用して、Redis がどのように検索結果、キーワードを保存およびクエリするかを紹介します。重みとその他の情報、および対応するコード例を示します。
(1) 検索結果の保存
検索エンジンでは、検索結果と関連データを Redis に保存する必要があります。この機能を実現するには、Redis のソートセット機能を使用する必要があります。順序付きセットには、検索結果のスコアとメンバー情報を保存できます。このうち、スコアは検索結果の重みを表すことができ、メンバーは検索結果のIDまたはその他の関連情報を表すことができる。
以下は、検索結果を保存するためのサンプル コードです:
import redis # 连接Redis服务器 r = redis.Redis(host='localhost', port=6379) # 存储搜索结果 r.zadd('searchResults', {'searchResultID1': 10, 'searchResultID2': 8, 'searchResultID3': 5})
上記のコードでは、最初に Redis サーバーに接続し、次に zadd コマンドを使用して 3 つの検索結果を順序付けされたコレクション "searchResults" 。このうち、スコアはそれぞれ 10、8、5 であり、検索結果の重みを示します。メンバーはそれぞれ「searchResultID1」、「searchResultID2」、「searchResultID3」であり、これらのIDを基にタイトルやURLなどの検索結果のその他の情報を取得できます。
(2) クエリ検索結果
検索結果を取得する際、Redisのオーダードセット機能を利用し、スコア(重み)に応じて逆順に並べることで検索結果を取得できます。最高のスコア。具体的なコードは次のとおりです。
# 根据分数倒序获取搜索结果 searchResults = r.zrevrange('searchResults', 0, 9) # 输出搜索结果 for i, resultID in enumerate(searchResults): resultInfo = r.hgetall(resultID) print('搜索结果', i+1, ':', resultInfo['title'], resultInfo['url'])
上記のコードでは、zrevrange コマンドを使用してスコアの最も高い上位 10 件の検索結果を取得し、検索結果の ID に基づいてその他の関連情報を取得します。検索結果のタイトルやURLなどの情報を出力します。
(3) キーワードと重みの保存
検索エンジンでは、キーワードと重みも重要な情報です。 Redis のハッシュ テーブル (ハッシュ) 機能を使用すると、キーワードとそれに対応する重みを保存し、必要なときに関連データを迅速に取得して処理できます。
以下は、キーワードと重みを保存するためのサンプル コードです:
# 存储关键词及其权重 r.hset('keywords', 'keyword1', 10) r.hset('keywords', 'keyword2', 8) r.hset('keywords', 'keyword3', 5)
上記のコードでは、hset コマンドを使用して、3 つのキーワードとその名前をハッシュ テーブル「キーワード」に保存します。 。このうち、キーワードはそれぞれ「keyword1」、「keyword2」、「keyword3」であり、重みはそれぞれ10、8、5であり、この情報を基に検索結果の重みを計算することができる。
(4) クエリキーワードと重み
検索時には、検索キーワードと関連する重みに基づいて検索結果の重みを計算する必要があります。 Redis のハッシュ テーブル機能を使用すると、キーワードと対応する重みをすばやく取得し、計算を実行できます。具体的なコードは次のとおりです。
# 获取关键词及其权重 keywords = r.hgetall('keywords') # 计算搜索结果的权重 searchResultScores = [] for keyword, weight in keywords.items(): results = r.smembers('searchResults_' + keyword) for resultID in results: score = r.zscore('searchResults', resultID) searchResultScores.append(score * weight) # 对搜索结果进行排序并输出 searchResultIDs = r.zrevrange('searchResults', 0, 9, withscores=True) for i, resultID in enumerate(searchResultIDs): print('搜索结果', i+1, ':', resultID[0], resultID[1])
上記のコードでは、まず hgetall コマンドを使用してキーワードとその重みを取得し、次にキーワードを走査して、キーワードに基づいて対応する検索結果 ID を取得します。検索結果とキーワードから該当する検索結果IDを取得し、検索結果の重みを計算します。最後に、zrevrange コマンドを使用して、検索結果を逆順にソートし、検索結果情報を出力します。
3. 概要
この記事では、検索エンジンにおける Redis のアプリケーションを紹介し、Redis が検索結果、キーワード、重み、およびその他の情報をどのように保存およびクエリするかを示す具体的なコード例を示します。 Redis は、高性能のオープンソース キャッシュ システムとして、検索エンジンの構築において重要な役割を果たし、検索結果の計算と取得を高速化し、検索エンジンのパフォーマンスと効率を向上させます。
以上がRedis: 高性能検索エンジンを構築するための強力なツールの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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GolangAPI のキャッシュ戦略により、パフォーマンスが向上し、サーバーの負荷が軽減されます。一般的に使用される戦略は、LRU、LFU、FIFO、TTL です。最適化手法には、適切なキャッシュ ストレージの選択、階層型キャッシュ、無効化管理、監視とチューニングが含まれます。実際には、データベースからユーザー情報を取得する API を最適化するために LRU キャッシュが使用されます。それ以外の場合は、データベースからデータを取得した後にキャッシュを更新できます。

PHP 開発では、キャッシュ メカニズムにより、頻繁にアクセスされるデータがメモリまたはディスクに一時的に保存され、データベース アクセスの数が削減され、パフォーマンスが向上します。キャッシュの種類には主にメモリ、ファイル、データベース キャッシュが含まれます。キャッシュは、組み込み関数またはサードパーティのライブラリ (cache_get() や Memcache など) を使用して PHP に実装できます。一般的な実用的なアプリケーションには、データベース クエリ結果をキャッシュしてクエリ パフォーマンスを最適化したり、ページ出力をキャッシュしてレンダリングを高速化したりすることが含まれます。キャッシュ メカニズムにより、Web サイトの応答速度が効果的に向上し、ユーザー エクスペリエンスが向上し、サーバーの負荷が軽減されます。

Redis キャッシュを使用すると、PHP 配列ページングのパフォーマンスを大幅に最適化できます。これは、次の手順で実現できます。 Redis クライアントをインストールします。 Redisサーバーに接続します。キャッシュ データを作成し、データの各ページをキー「page:{page_number}」を持つ Redis ハッシュに保存します。キャッシュからデータを取得し、大規模な配列での高コストの操作を回避します。

まず、システム言語を簡体字中国語表示に設定して再起動する必要があります。もちろん、以前に表示言語を簡体字中国語に変更したことがある場合は、この手順をスキップできます。次に、レジストリ regedit.exe の操作を開始し、左側のナビゲーション バーまたは上部のアドレス バーで HKEY_LOCAL_MACHINESYSTEMCurrentControlSetControlNlsLanguage に直接移動し、InstallLanguage キーの値と Default キーの値を 0804 に変更します (英語に変更する場合)。まずシステムの表示言語を en-us に設定し、システムを再起動してから、すべてを 0409 に変更します) この時点でシステムを再起動する必要があります。

SearchEngineLandによると、6月26日の当サイトのニュースによると、Googleは検索結果インターフェースの「連続スクロール」表示を廃止し、これまで使用していた「ページング」モードに切り替えたという。このサイトの調査により、Googleが最初に2021年10月に携帯電話向けに「連続スクロール」を導入し、その後2022年末にデスクトップにも導入したことが判明した。とはいえ、「連続スクロール」はデスクトップでは約1年半しか持続しませんでした。 Googleの広報担当者はSearchEngineLandに対し、連続スクロール機能はデスクトップ検索結果から本日削除される一方、携帯電話からは「今後数カ月以内に」削除される予定だと語った。図に示すように、Google は従来のページング バーを復活させ、ユーザーが番号をクリックして特定のページにジャンプするか、単に「」をクリックするだけで済むようにしました。

1. まず、デスクトップ上の[このPC]アイコンをダブルクリックして開きます。 2. 次に、マウスの左ボタンをダブルクリックして [C ドライブ] に入ります。システム ファイルは通常、自動的に C ドライブに保存されます。 3. 次に、C ドライブで [windows] フォルダーを見つけ、ダブルクリックしてに入ります。 4. [windows]フォルダーに入ったら、[SoftwareDistribution]フォルダーを見つけます。 5. 入力後、win11 のダウンロード ファイルとアップデート ファイルがすべて含まれている [ダウンロード] フォルダーを見つけます。 6. これらのファイルを削除したい場合は、このフォルダー内で直接削除してください。

Redis は、高性能のキー/値キャッシュです。 PHPRedis 拡張機能は、Redis サーバーと対話するための API を提供します。 Redis に接続し、データを保存および取得するには、次の手順を使用します。 接続: Redis クラスを使用してサーバーに接続します。ストレージ: set メソッドを使用してキーと値のペアを設定します。取得: get メソッドを使用してキーの値を取得します。
