解析json是什么意思？解析出来以后有什么用？

json 是种数据对象传输格式，它的作用是：将不同语言生成的数据对象进行适配，已达到在网络中进行传输的目的 格式一般如下：[{},{},],{[],[],}
json格式符合ecmascript中对数组和对象的定义，即[] 代表数组，{}为对象

具体的错误信息是什么呢？光这样这样有些难查找

PHP 是一种创建动态交互性站点的强有力的服务器端脚本语言。

PHP 是免费的，并且使用广泛。对于像微软 ASP 这样的竞争者来说，PHP 无疑是另一种高效率的选项。

PHP 是一种通用开源脚本语言。语法吸收了C语言、Java和Perl的特点，利于学习，使用广泛，主要适用于Web开发领域。

大家好，我是鱼皮，今天搞一场技术实战，需求分析 => 技术选型 => 设计实现，从 0 到 1，带大家优化网站搜索的灵活性。

本文大纲：

鱼皮 - 网站搜索优化

我开发的 编程导航网站 已经上线 6 个月了，但是从上线之初，网站一直存在一个很严重的问题，就是搜索功能并不好用。

此前，为了追求快速上线，搜索功能就简单地使用了数据库模糊查询（包含）来实现，开发是方便了，但这种方式很不灵活。

举个例子，网站上有个资源叫 “Java 设计模式”，而用户搜索 “Java设计模式” 就啥都搜不出来，原因是资源名中包含了空格，而用户搜索时输入的关键词并不包含空格。

空格只是一种特例，类似的情况还有很多，比如网站上有个资源叫 “Java 并发编程实战”，但用户搜索 “Java 实战” 时，明明前者包含 “Java” 和 “实战” 这两个词，但却是什么都搜不出来的。

要知道，搜索功能对于一个信息聚合类站点是至关重要的，直接影响用户的体验。在你的网站上搜不到资源，谁还会用？

所以我也收到了一些小伙伴的礼貌建议，比如这位秃头 Tom：

之前没有优化搜索，主要是两个原因：穷 + 怕麻烦。但随着网站用户量的增大，是时候填坑了！

想要提高网站搜索灵活性，可以使用 全文搜索 技术，在前端和后端都可以实现。

有时，我们要检索的数据是有限的，且所有数据都是 存储在客户端 的。

比如个人博客网站，我们通常会把每篇文章作为一个文件存放在某目录下，而不是存在后台数据库中，这种情况下，不需要再从服务器上去请求动态数据，那么可以直接在前端搜索数据。

有一些现成的搜索库，比如 Lunrjs （GitHub 7k+ star），先添加要检索的内容：

然后搜索就可以了：

纯前端全文搜索的好处是无需后端、简单方便，可以节省服务器的压力；无需连网，也没有额外的网络开销，检索更快速。

区别于前端，后端全文搜索在服务器上完成，从远程数据库中搜索符合要求的数据，再直接返回给前端。

目前主流的后端全文搜索技术是 Elasticsearch，一个分布式、RESTful 风格的搜索和数据分析引擎。

它的功能强大且灵活，但是需要自己搭建、定义数据、管理词典、上传和维护数据等，可 *** 作性很强，需要一些水平，新手和大佬设计出的 ES 搜索系统那是天差地别。

所以，对于不熟悉 Elasticsearch 的同学，也可以直接使用现成的全文检索服务。比如 Algolia，直接通过它提供的 API 上传需要检索的数据，再用它提供的 API 检索就行了。它提供了一定的免费空间，对于小型网站和学习使用完全足够了。

Algolia 检索服务

那么我的编程导航网站选择哪种实现方式呢？

首先，该网站的资源数是不固定的、无规律动态更新的，因此不适合前端全文检索。

其次，考虑到日后网站的数据量会比较大，而且可能要根据用户的搜索动态地去优化检索系统（比如自定义编程词典），因此考虑使用 Elasticsearch 技术 自行搭建搜索引擎，而不用现成的全文检索服务，这样今后自己想怎么定制系统都可以。此外，不用向其他平台发送网站数据，能保证数据的安全。

确定使用 Elasticsearch 后，要先搭建环境。

可以自己购买服务器，再按照官方文档一步步手动安装。对于有一定规模的个人网站来说，虽然搭建过程不难，但后期的维护成本却是巨大的，比如性能分析、监控、告警、安全等等，都需要自己来配置。尤其是后期网站数据量更大了，还要考虑搭建集群、水平扩容等等。

因此，我选择直接使用云服务商提供的 Elasticsearch 服务，这里选择腾讯云，自动为你搭建了现成的 ES 集群服务，还提供了可视化架构管理、集群监控、日志、高级插件、智能巡检等功能。

云 ES 集群架构图

虽然 ES 服务的价格贵，但节省下大量时间成本，对我来说是值得的。

我们的目标是优化网站资源的搜索功能，但接下来要做的不是直接编写具体的业务逻辑，而是先开发一个 公共的 ES 服务 。

其实对 ES 的 *** 作比较简单，可以先简单地把它理解为一个数据库，那么公共的 ES 服务应具有基本的增删改查功能，供其他函数调用。

由于编程导航的后端使用的是腾讯云开发技术，用 Nodejs 来编写服务，所以选用官方推荐的 @elastic/elasticsearch 库来 *** 作 ES。

代码很简单，先是建立和 ES 的连接，此处为了保证数据安全，使用内网地址：

然后是编写增删改查。这里做一步 抽象 ，通过 switch 等分支语句，根据请求参数来区分 *** 作、要 *** 作的数据等，这样就不用把每个 *** 作都独立写成一个接口了。

具体的增删改查代码就不赘述了，对着 ES Node 的官方文档看一遍就行了，后面会把代码开源到编程导航仓库中（>

本文是延续 Solr的使用 系列，前一篇文章已经讲了 Solr 的部署和数据推送，这里主要以示例方式讲述 Solr 的常见查询语法，同时介绍如何使用 PHP 语言的客户端 solarium 同 Solr 集群进行数据交互。

想要详细地了解 Solr 查询语法，可参考 官方wiki 。

用于示例的数据，我已经推送到了 Solr ， 见这里 。数据 Core 为 rooms，数据格式形如：

通过向 Solr 集群 GET 请求 /solr/core-name/selectquery 形式的查询 API 完成查询，其中 core-name 为查询的 Core 名称。查询语句 query 由以下基本元素项组成，按使用频率先后排序：

wt 设置结果集格式，支持 json、xml、csv、php、ruby、pthyon，序列化的结果集，常使用 json 格式。

fl 指定返回的字段，多指使用“空格”和“,”号分割，但只支持设置了 stored=true 的字段。 表示返回全部字段，一般情况不需要返回文档的全部字段。

字段别名 ：使用 displayName:fieldName 形式指定字段的别名，例如：

函数 ：fl 还支持使用 Solr 内置函数 ，例如根据单价算总价：

fq 过滤查询条件，可充分利用 cache，所以可以利用 fq 提高检索性能。

sort 指定结果集的排序规则，格式为 <fieldName>+<sort> ，支持 asc 和 desc 两种排序规则。例如按照价格倒序排列：

也可以多字段排序，价格和面积排序：

查询字符串 q 由以下元素项组成，字段条件形如 fieldName:value 格式：

以上元素项的默认值由 solrconfigxml 配置文件定义。通常查询时设置 q=: ，然后通过 fq 过滤条件来完成查询，通过缓存提高查询性能。

Solr 的模糊查询使用占位符来描述查询规则，如下：

查询小区名称中包含“嘉”的房源信息：

Solr 的模糊查询为：

单精确值查询是最简单的查询，类似于 SQL 中 = *** 作符。查询小区 id 为 1111027377528 的房源信息：

Solr 中查询为：

多精确值查询是单精确值查询的扩展，格式为 (value1 value2 ) ，功能类似于 SQL 的 IN *** 作符。查询小区 id 为 1111027377528 或者 1111047349969 的房源信息：

Solr 中查询为：

范围查询是查询指定范围的值（数字和时间），格式为 [value1 TO value2] ，类似于 SQL 的 BETWEEN *** 作符。查询价格在 [2000, 3000] 的房源信息：

Solr 中范围查询为：

几个特殊的范围查询：

将基本查询结合布尔查询，就可以实现大部分复杂的检索场景。布尔查询支持以下几种布尔 *** 作：

查询北京市价格区间在 [2000, 3000] 或者上海市价格区间在 [1500, 2000] 的房源信息：

转换为逻辑与布尔查询：

在实际中分组查询比较常见，当然 Solr 也支持分组查询。分组查询语句由以下基本元素项组成（常用部分）：

查询西二旗内价格最便宜小区的房源信息：

Group 分组查询为：

结果为：

在大多数情况下，Group 分组已经能满足我们的需求，但是如果待分组字段为多值，Group 分组已经无能为力了，这时使用 Facet 就能轻松解决。

Solr 的 Facet 语句由以下基本元素构成（常用）：

例如，统计每个商圈的房源分布情况并倒序排列，由于 bizcircleCode 字段为多值，Facet 查询为：

结果如下：

Solr 的 geofilt 过滤器可以实现 LBS 检索，但要在 schemaxml 配置中将需检索字段的字段类型设置为 solrLatLonType 类型。geofilt 过滤器参数列表如下：

示例中的 location 字段，值为 “40074203,116315445”，类型配置为：

则检索坐标点 40074203,116315445 附近 2 公里的房源信息：

Solr 提供一些函数以实现逻辑或数学运算。其中常用 数学运算 函数列表如下：

常用的 逻辑运算 函数：

这些函数可以使用在返回值或者查询条件上。例如返回每个房源的每平方米价格信息：

PHP 可以使用 solarium 客户端，实现 Solr 数据源的检索，详细使用说明 见这里 。

solarium 客户端需要配置 Solr 的基本信息。如下：

solarium 提供的查询方法较丰富，整理后如下表所示：

查询北京市的所有房源信息，如下：

solarium 提供的分组查询方法如下表所示（常用）：

获取西二旗每个小区的房源分布信息，如下：

solarium 提供的 Facet 查询方法，如下表（常用）：

获取北京市每个商圈的房源分布信息，如下：

到这里，Solr 系列就整理完毕了，未涉及的部分后续接触时再补充。这两天利用休息时间充电，自己在 Solr 方面的技能也算是上了一个台阶了。

方法/步骤
1
启动vs2012，新建winform—C#工程。在解决方案管理器中，鼠标右击打开NuGet程序包管理器，如下图：
2
在NuGet程序包管理器中在线搜索“json”，选择JSonNet，并安装。如下：
3
如果在解决方案管理器中的引用项中出现NewtonSoftJson后表示安装成功，如下：
4
然后，双击窗体，添加代码，如下：
JObject obj = JObjectParse("{\"h\":\"Hello world!!!\"}");
MessageBoxShow((string)obj["h"] );
5
点击调试运行，查看结果，出现”Hello World!!!“后表示我们使用Json的方法正确，如下：
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