php实现搜索功能若何用PHP实现搜刮引擎类

class SearchEngine { private $db; public function __construct($db) { $this->db = $db; } public function search($keywords) { $sql = "SELECT FROM `articles` WHERE "; $keywords = explode(' ', $keywords); foreach ($keywords as $key => $keyword) { if ($key > 0) { $sql .= "AND "; } $sql .= "`title` LIKE '%" . $this->db->real_escape_string($keyword) . "%' OR "; $sql .= "`body` LIKE '%" . $this->db->real_escape_string($keyword) . "%' "; } $sql .= "ORDER BY `date` DESC"; $result = $this->db->query($sql); return $result; }}

上述代码中，SearchEngine 类有一个布局函数，用于接管一个 MySQL 数据库连接实例作为参数。
search() 方法接管一个关键字参数，并在 MySQL 数据库中查询与关键字匹配的文章标题和正文。
它利用 explode() 函数将关键字字符串分割成数组，然后利用循环构建 SQL 查询语句。
real_escape_string() 函数用于转义关键字，以避免 SQL 注入攻击。
末了，查询结果按韶光倒序排序，然后返回给调用方。

请把稳，此示例代码仅供参考，实际的搜索引擎实现可能须要更繁芜的算法来进行搜索和排名。

要实现高等搜索，可以在

1.日期范围搜索

许可用户指定搜索结果的创建韶光、修正韶光等。

可以利用数据库查询语句来实现，例如利用 MySQL 中的 BETWEEN 条件和日期格式，查询韶光范围内的数据：

SELECT FROM table_name WHERE date_column BETWEEN 'start_date' AND 'end_date'

个中，date_column 是表中保存日期的列名，start_date 和 end_date 分别是起始日期和结束日期。

2.种别搜索

许可用户按照分类搜索结果，例如新闻、博客、论坛等。

也可以利用数据库查询语句来实现，例如利用 MySQL 中的 WHERE 条件和 LIKE 模糊查询，查询特定类别的数据：

SELECT FROM table_name WHERE category_column LIKE '%category_name%'

个中，category_column 是表中保存类别的列名，category_name 是要查询的种别号称。

3.作者搜索

许可用户指定作者名字搜索结果。

同样可以利用数据库查询语句来实现，例如利用 MySQL 中的 WHERE 条件和 LIKE 模糊查询，查询特定作者的数据：

SELECT FROM table_name WHERE author_column LIKE '%author_name%'

个中，author_column 是表中保存作者的列名，author_name 是要查询的作者名称。

4.关键词打消

许可用户指定不包含某些关键词的搜索结果。

可以利用数据库查询语句来实现，例如利用 MySQL 中的 WHERE 条件和 NOT 关键字，查询不包含某些关键词的数据：

SELECT FROM table_name WHERE content_column NOT LIKE '%keyword%'

个中，content_column 是表中保存内容的列名，keyword 是要打消的关键词。

5.搜索范围

许可用户指定搜索结果的范围，例如全站搜索、某个版块搜索等。

可以在前端实现，例如利用 HTML 表单元素中的 radio 或 select 元向来选择搜索范围。
然后在后端吸收到前端传来的数据后，根据不同的搜索范围拼接查询语句，进行搜索。

6.排序选项

许可用户指定搜索结果的排序办法，例如按照干系度、按照韶光、按照点击量等。

同样可以在前端实现，例如利用 HTML 表单元素中的 radio 或 select 元向来选择排序选项。
然后在后端吸收到前端传来的数据后，根据不同的排序选项拼接查询语句，进行排序。
详细实现还须要考虑到如何连接数据库，如何吸收前端传来的数据，如何将查询结果返回给前端等问题。

为了提高搜索效率，可以在数据库中建立适当的索引。
索引可以将数据库表中的数据按照指定的列进行排序和分组，以便加快数据检索的速率。
常用的索引类型有普通索引、唯一索引、主键索引和全文索引等。

在建立索引时，须要根据实际情形选择得当的列作为索引列。
一样平常来说，常常进行查询的列该当建立索引，例如常常作为搜索条件的列、常常进行排序的列等。

在MySQL中，可以利用以下语句在已有的表中添加索引：

CREATE INDEX index_name ON table_name(column_name);

个中，index_name 为索引的名称，table_name 为表的名称，column_name 为要建立索引的列名。

除了建立索引之外，还可以将一些热门的搜索结果缓存起来，以减少数据库查询的次数，提高搜索的相应速率。
缓存可以利用内存缓存、文件缓存和数据库缓存等办法来实现。
一样平常来说，内存缓存速率最快，但须要花费大量的内存空间，而文件缓存和数据库缓存则可以根据实际须要灵巧配置。
在进行缓存时，须要考虑缓存韶光和缓存清理策略等问题，以避免缓存过期或缓存空间不敷的情形。

在PHP中，可以利用Memcached或Redis等缓存工具，将查询结果存储到缓存中，避免多次查询数据库。
以下是利用Memcached进行缓存的示例代码：

// 连接Memcached做事器$memcached = new Memcached();$memcached->addServer('localhost', 11211);// 查询缓存中是否存在搜索结果$key = 'search_result_' . md5($keyword);if ($result = $memcached->get($key)) { // 缓存中存在搜索结果，直接返回结果 return $result;} else { // 缓存中不存在搜索结果，从数据库中查询并将结果存入缓存 $result = $db->search($keyword); $memcached->set($key, $result, 3600); return $result;}

以上代码首先连接到Memcached做事器，然后根据搜索关键词天生一个缓存键值，检讨缓存中是否存在该键值对应的搜索结果。
如果存在，直接返回缓存中的搜索结果；否则，从数据库中查询搜索结果，并将结果存入缓存中，并设置过期韶光为3600秒（1小时）。
下次查询相同的搜索关键词时，可以直接从缓存中获取结果，避免再次查询数据库。

PHP中实现繁芜的搜索和排名算法的代码可以非常繁芜和详细，取决于所利用的算法和数据构造。
以下是一些可能有用的示例：

1.带权重的字符串匹配算法：

function weightedSearch($keywords, $data) { $results = array(); foreach ($data as $item) { $score = 0; foreach ($keywords as $keyword => $weight) { if (stripos($item, $keyword) !== false) { $score += $weight; } } if ($score > 0) { $results[$item] = $score; } } arsort($results); return $results;}

此算法根据关键字的权重对数据进行搜索并返回排名结果。

2.倒排索引算法：

function createInvertedIndex($data) { $index = array(); foreach ($data as $id => $item) { $words = explode(' ', $item); foreach ($words as $word) { if (!isset($index[$word])) { $index[$word] = array(); } $index[$word][] = $id; } } return $index;}function searchInvertedIndex($query, $index, $data) { $ids = array(); $keywords = explode(' ', $query); foreach ($keywords as $keyword) { if (isset($index[$keyword])) { $ids = array_merge($ids, $index[$keyword]); } } $results = array_unique($ids); $scores = array(); foreach ($results as $id) { $score = 0; foreach ($keywords as $keyword) { if (stripos($data[$id], $keyword) !== false) { $score++; } } $scores[$id] = $score; } arsort($scores); return $scores;}

此算法创建一个倒排索引来对数据进行搜索并返回排名结果。

3.TF-IDF算法：

<?php// 假设已经将文档分词并存储在$documents数组中// 打算词频TF$word_counts = array();foreach ($documents as $doc) { foreach ($doc['words'] as $word) { if (!isset($word_counts[$word])) { $word_counts[$word] = 0; } $word_counts[$word]++; }}$total_docs = count($documents);// 打算逆文档频率IDF$idf = array();foreach ($word_counts as $word => $count) { $idf[$word] = log($total_docs / $count);}// 打算TF-IDF$tf_idf = array();foreach ($documents as $doc) { $tf_idf[$doc['id']] = array(); foreach ($doc['words'] as $word) { $tf = $word_counts[$word] / count($doc['words']); $tf_idf[$doc['id']][$word] = $tf $idf[$word]; }}?>

上述代码假设已经将文档分词并存储在$documents数组中，每个文档的构造为：

$doc = array( 'id' => 1, 'title' => 'Document title', 'content' => 'Document content', 'words' => array('word1', 'word2', 'word3', ...),);

个中'id'字段表示文档的唯一ID，'title'和'content'字段表示文档的标题和内容，'words'字段是一个数组，包含了文档中涌现的所有单词。
在打算TF-IDF时，先打算每个单词在所有文档中涌现的次数，然后打算每个单词的逆文档频率IDF。
末了，对付每个文档，打算文档中每个单词的TF-IDF值。