function selectlocate($tarcols,$skey){
$where =""
$connector = " "
global $count
foreach($tarcols as $tarcol ){
$where .= $connector
$where .= "LOCATE('$skey', $tarcol) != 0 "
if($connector == " "){
$connector = " OR "
}
}
$sql = "SELECT * FROM pets_table WHERE $where"
$result = mysql_query($sql)
$ret = Array()
while($item = mysql_fetch_array($result, MYSQL_ASSOC)){
$count ++
$ret[] = $item
}
return $ret
}
Step 3:匹配的权重 上面Step2的结果,其实是无序的。通常,如果我们搜索一个字段:1.如果这个字段和关键字完全相同,那么一般来讲,可能这个结果应该是相关度最高的2.如果他只是其其中出现了一次,相关度就最低。3.如果他出现的次数比在其他row中出现的次数高,那么他的相关度就比2中的结果高 所以,搜索的时候依据这个顺序考虑权重,a.如果完全相等,权重为1000 b.如果出现1次,权重为10,出现n次c.权重为n*10每次搜索出来的结果附加上权重----》然后合并相同项----》并把权重累加 最后按权重排序,即可得到一个有排序的搜索结果。 以下是两种1关键字对应1个字段(上面的代码是1关键字多个字段)查询的代码(不包含合并两个数组的代码,相关的代码在Step4中),只需遍历每个关键字和字段,就能完成搜索
$count = 0
function selectequal($col,$skey){
$connector = " "
global $count
$sql = "SELECT * FROM pets_table WHERE LOWER($col)=LOWER('$skey')"
$result = mysql_query($sql)
$ret = Array()
while($item = mysql_fetch_array($result, MYSQL_ASSOC)){
$count ++
$item["weight"] = 1000
$ret[] = $item
}
return $ret
}
function selectlocate($col,$skey){
global $count
$sql = "SELECT *,(LENGTH(description) - LENGTH(REPLACE(description, '$skey', '')))/LENGTH('$skey') *10 as weight FROM pets_table WHERE LOCATE(LOWER('$skey'),LOWER($col))>0"
$result = mysql_query($sql)
$ret = Array()
while($item = mysql_fetch_array($result, MYSQL_ASSOC)){
$count ++
$ret[] = $item
}
return $ret
}
Step 4: 字段的权重 在我的需求中,显然name这个字段比description更重要,所以在匹配时,对name字段的结果应该有所倾斜,所以,又可以增加一个对字段的权重系数。1.如果是在name域的匹配,设系数为10;2.如果是在description匹配,设系数为1; 将Step 3每次计算得出的权重,再乘上这个系数,就可以得到一个新的,更有效的权重值。 最后按权重排序,即可得到一个最有相关度排序的搜索结果 其他的细节: 如果一个关键字已经满足了equal条件,那么再使用locate条件的时候会依然返回一个结果,所以在使用locate条件的时候,过滤掉equal的情况
点击(此处)折叠或打开
<?php
$count = 0
function selectequal($col,$val,$skey){
$connector = " "
global $count
$sql = "SELECT * FROM pets_table WHERE LOWER($col)=LOWER('$skey')"
$result = mysql_query($sql)
$ret = Array()
while($item = mysql_fetch_array($result, MYSQL_ASSOC)){
$count ++
$item["weight"] = 1000*$val
$ret[] = $item
}
return $ret
}
function selectlocate($col,$val,$skey){
global $count
$sql = "SELECT *,(LENGTH(description) - LENGTH(REPLACE(description, '$skey', '')))/LENGTH('$skey') *10*$val as weight FROM pets_table WHERE LOCATE(LOWER('$skey'),LOWER($col))>0 AND LOWER($col)!=LOWER('$skey')"
$result = mysql_query($sql)
$ret = Array()
while($item = mysql_fetch_array($result, MYSQL_ASSOC)){
$count ++
$ret[] = $item
}
return $ret
}
function cleanarr($arr){
global $count
$tmp = Array()
$tmpall = Array()
foreach($arr as $item){
if(array_key_exists($item['uid'], $tmp)){
$tmp[$item['uid']]+=$item["weight"]
}
else{
$tmp[$item['uid']] = $item["weight"]
$tmpall[$item['uid']] = $item
}
}
//sort by weight in descending order
arsort($tmp)
$ret = Array()
//rebuild the return arary
$count = 0
foreach($tmp as $k=>$v){
$count++
$tmpall[$k]['weight']=$v
$ret[]=$tmpall[$k]
}
return $ret
}
require_once("consvr.php")
$colshash = array("name"=>10,"description"=>1)
$ret = Array()
$keywords=explode(" ", $keywords)
$cols = array_keys($colshash)
foreach($keywords as $keyword){
foreach($colshash as $col=>$val){
$ret = array_merge($ret,selectequal($col,$val, $keyword))
$ret = array_merge($ret,selectlocate($col,$val, $keyword))
}
}
$ret = cleanarr($ret)
$ret = array('msg' => "Success", 'count'=>$count,'children' => $ret, 'query'=>"COMPLEX:NOT READABLE")
echo json_encode($ret)
mysql_close()
?>
Step 1:用locate进行简单的搜索Locate可以判断子串是否在子乱
有两个column,一个name,一个description.
所以可以用LOCATE>0去判断是否关键字在其中出现了。
其实就是
SELECT * FROM table WHERE LOCATE(key, 'name')>0 OR LOCATE(key, 'description)
这样,我们就简单实现了对某个key在两个域的搜索
Step 2:搜索多个关键字
通常,搜索都是有多个关键字,所以我们需要对每个关键字,执行下Step1的查询。(当然,也可以合成一个,这里偷懒每次只查询1个关键字)
然后,我们再将每次查询出的数组都合并,这样就得到了一个最终的集合。
MySQL支持全文索引和搜索功能。在MySQL中可以在CHAR、VARCHAR或TEXT列使用FULLTETXT来创建全文索引。
FULLTEXT索引主要用MATCH()...AGAINST语法来实现搜索:
MySQL的全文搜索存在以下局限:
通常来说MySQL自带的全文搜索使用起来局限性比较大,性能和功能都不太成熟,主要适用于小项目,大项目还是建议使用elasticsearch来做全文搜索。
ElasticSearch是一个分布式的开源搜索和分析引擎,适用于所有类型的数据,包括文本、数字、地理空间、结构化和非结构化数据,以下简称ES。
Elasticsearch 在 Apache Lucene 的基础上开发而成,Elasticsearch 以其简单的 REST 风格 API、分布式特性、速度和可扩展性而闻名,是 Elastic Stack 的核心组件。Elastic Stack 是适用于数据采集、充实、存储、分析和可视化的一组开源工具。
Elasticsearch 的实现原理主要分为以下几个步骤,首先用户将数据提交到Elasticsearch 数据中心,再通过分词控制器去将对应的数据分词,将其权重和分词结果一并存入数据,当用户搜索数据时候,再根据权重将结果排名,打分,再将返回结果呈现给用户。
由于ES是基于RESTfull Web接口的,因此我们直接按照惯例传递JSON参数调用接口即可实现增删改查,并且不需要我们做额外的管理 *** 作就可以直接索引文档,ES已经内置了所有的缺省 *** 作,可以自动帮我们定义类型。
再次执行PUT,会对库中已有的id为1的数据进行覆盖,每修改一次_version字段的版本号就会加1。
默认搜索会返回前10个结果:
返回的几个关键词:
查询字符串搜索,可以像传递URL参数一样传递查询语句。
精确查询:
全文搜索:
以上两种方法都需要考虑数据更改后如何与ES进行同步。
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