Dengan pertumbuhan pesat volum data, permintaan orang ramai untuk carian dan analisis data juga menjadi lebih kuat dan kukuh. Kibana, sebagai enjin carian dan analisis sumber terbuka yang berkuasa dan mudah digunakan, telah digunakan secara meluas. Artikel ini akan memperkenalkan cara menggunakan PHP untuk melaksanakan enjin carian dan analisis Kibana.
Pengenalan kepada Kibana
Kibana ialah platform analisis dan visualisasi data sumber terbuka yang berfungsi dengan Elasticsearch untuk mencari, menganalisis dan menggambarkan data besar dengan mudah. Sebagai alat untuk pembangun dan pengguna perusahaan, Kibana boleh membantu pengguna menemui corak, arah aliran dan anomali dalam data dengan cepat serta menjana pelbagai laporan dan carta visual dengan cepat.
Ciri utama Kibana termasuk:
Menggunakan PHP untuk melaksanakan enjin carian dan analisis Kibana
PHP ialah bahasa pengaturcaraan yang digunakan secara meluas dalam pembangunan Web, dengan perpustakaan sambungan yang kaya dan alatan pembangunan yang sangat baik. Dengan menggunakan perpustakaan sambungan PHP, kami boleh melaksanakan fungsi carian dan analisis Kibana dengan mudah. Bahagian ini akan memperkenalkan cara menggunakan PHP untuk melaksanakan enjin carian dan analisis Kibana.
Mula-mula anda perlu memasang perpustakaan sambungan PHP - Elasticsearch. Elasticsearch ialah enjin carian teks penuh sumber terbuka yang membantu pengguna mencari dan menganalisis sejumlah besar data dengan lebih cepat. Dalam PHP, Elasticsearch boleh digunakan melalui perpustakaan elasticsearch-php. Perintah untuk memasang perpustakaan elasticsearch-php menggunakan Composer ialah:
composer require elasticsearch/elasticsearch
Setelah pemasangan selesai, hanya masukkan perpustakaan elasticsearch-php ke dalam kod PHP.
Gunakan PHP untuk melaksanakan fungsi carian Kibana
Untuk menggunakan fungsi carian Kibana dalam PHP, anda perlu mewujudkan sambungan dengan Elasticsearch melalui perpustakaan elasticsearch-php. Kemudian, gunakan kelas QueryBuilder untuk membina kriteria carian dan kelas Carian untuk melaksanakan carian. Berikut ialah contoh mudah:
require 'vendor/autoload.php'; use ElasticsearchClientBuilder; $client = ClientBuilder::create()->build(); $params = [ 'index' => 'my_index', 'type' => 'my_type', 'body' => [ 'query' => [ 'match' => [ 'content' => 'hello world' ] ] ] ]; $response = $client->search($params); print_r($response['hits']['hits']);
Kod di atas mula-mula menggunakan kelas ClientBuilder untuk mencipta klien Elasticsearch, dan kemudian menggunakan kelas QueryBuilder untuk membina keadaan carian, dengan syarat pertanyaan ialah dokumen yang sepadan dengan rentetan " hello world" dalam kandungan. . Akhir sekali, gunakan kelas Carian untuk melakukan carian dan keluarkan hasilnya ke konsol.
Gunakan PHP untuk melaksanakan fungsi analisis Kibana
Untuk menggunakan fungsi analisis Kibana dalam PHP, anda perlu mewujudkan sambungan dengan Elasticsearch melalui perpustakaan elasticsearch-php. Kemudian, gunakan kelas AggregationBuilder untuk membina keadaan pengagregatan dan gunakan kelas Carian untuk melaksanakan operasi pengagregatan. Berikut ialah contoh mudah:
require 'vendor/autoload.php'; use ElasticsearchClientBuilder; $client = ClientBuilder::create()->build(); $params = [ 'index' => 'my_index', 'type' => 'my_type', 'body' => [ 'aggs' => [ 'top_10_tags' => [ 'terms' => [ 'field' => 'tags', 'size' => 10 ] ] ] ] ]; $response = $client->search($params); print_r($response['aggregations']['top_10_tags']['buckets']);
Kod di atas mula-mula menggunakan kelas ClientBuilder untuk mencipta klien Elasticsearch, dan kemudian menggunakan kelas AggregationBuilder untuk membina keadaan pengagregatan, di mana keadaan pengagregatan dikumpulkan mengikut medan teg dan senarai tag nama sepuluh kejadian teratas. Akhir sekali, gunakan kelas Carian untuk melaksanakan operasi pengagregatan dan keluarkan hasilnya ke konsol.
Ringkasan
Artikel ini memperkenalkan cara menggunakan PHP untuk melaksanakan enjin carian dan analisis Kibana. Dengan menggunakan perpustakaan elasticsearch-php, kami boleh mewujudkan sambungan dengan Elasticsearch dengan mudah dan membina keadaan carian dan analisis menggunakan kelas QueryBuilder dan AggregationBuilder. Selain itu, kami juga memperkenalkan ciri utama dan senario aplikasi Kibana Kami berharap artikel ini dapat membantu semua orang memahami prinsip dan penggunaan Kibana.
Atas ialah kandungan terperinci PHP melaksanakan enjin carian dan analisis Kibana sumber terbuka. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!