Sphinx PHP 实现全文搜索的搜索历史记录与推荐功能

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Sphinx PHP 实现全文搜索的搜索历史记录与推荐功能

引言：
随着互联网的快速发展，全文搜索已经成为了许多网站和应用程序中必不可少的功能。Sphinx是一个功能强大的开源全文搜索引擎，它可以快速地搜索和检索大量的文本数据。本文将介绍如何使用Sphinx PHP来实现全文搜索的搜索历史记录与推荐功能，以提升用户的搜索体验。

1. 安装和配置Sphinx
   首先，我们需要在服务器上安装和配置Sphinx。可以通过以下步骤来完成：

1.1 下载Sphinx

访问Sphinx官方网站（http://sphinxsearch.com/）下载Sphinx的最新版本。解压缩文件。

1.2 安装Sphinx

进入Sphinx的解压目录，执行以下命令来安装Sphinx：

./configure
make
make install

1.3 配置Sphinx

在Sphinx的安装目录下，创建一个配置文件sphinx.conf，示例如下：

source src1
{
    type = mysql

    sql_host = your_mysql_host
    sql_user = your_mysql_user
    sql_pass = your_mysql_password
    sql_db = your_mysql_database
    sql_port = 3306

    sql_query = 
        SELECT id, title, content 
        FROM articles
}

index idx1
{
    source = src1
    path = /path/to/index
    docinfo = extern

    morphology = stem_ru

    min_stemming_len = 4
}

searchd
{
    listen = 9312
    log = /path/to/log/searchd.log
}

将上述示例中的your_mysql_host、your_mysql_user、your_mysql_password、your_mysql_database替换为实际的数据库信息。

2. 编写PHP代码
   接下来，我们将编写PHP代码来使用Sphinx实现全文搜索的搜索历史记录与推荐功能。示例代码如下：

<?php
require_once("sphinxapi.php");

// 定义Sphinx服务器的IP地址和端口号
$host = "127.0.0.1";
$port = 9312;

// 创建Sphinx客户端对象
$sphinx = new SphinxClient();

// 设置Sphinx服务器的连接信息
$sphinx->SetServer($host, $port);

// 设置搜索模式为全文搜索模式
$sphinx->SetMatchMode(SPH_MATCH_EXTENDED2);

// 定义关键词
$keyword = "php实现搜索";

// 执行搜索
$result = $sphinx->Query($keyword, "idx1");

if ($result["total"] > 0) {
    // 获取搜索结果
    $matches = $result["matches"];

    // 输出搜索结果
    foreach ($matches as $match) {
        echo "文章标题：" . $match["attrs"]["title"] . "<br>";
        echo "文章内容：" . $match["attrs"]["content"] . "<br>";
        echo "<br>";
    }
} else {
    echo "没有找到相关的文章";
}
?>

上述代码中，我们首先引入了sphinxapi.php文件，该文件包含了与Sphinx服务器通信所需的API函数。接下来，我们创建了一个SphinxClient对象，并设置了Sphinx服务器的连接信息和搜索模式。

在执行搜索之前，我们定义了一个关键词$keyword，并将其作为参数传递给Sphinx的Query方法。Query方法返回一个搜索结果的数组$result，其中包含了搜索结果的总数$total和每个匹配结果的相关信息$matches。我们可以通过遍历$matches数组来输出搜索结果的标题和内容。

3. 搜索历史记录功能
   在实现搜索历史记录功能时，我们可以将用户的每次搜索关键词保存到数据库中。可以通过以下步骤来实现：

3.1 创建搜索历史记录表
在数据库中创建一个搜索历史记录表，包含以下字段：

• id：主键
• user_id：用户ID
• keyword：搜索关键词
• created_at：创建时间

3.2 插入搜索历史记录
在执行搜索后，将用户的搜索关键词和当前时间插入到搜索历史记录表中。示例代码如下：

<?php
// ...
if ($result["total"] > 0) {
    // ...

    // 将搜索关键词插入到搜索历史记录表中
    $user_id = 1; // 假设用户ID为1
    $keyword = "php实现搜索";
    $created_at = date("Y-m-d H:i:s");

    $sql = "INSERT INTO search_history (user_id, keyword, created_at) VALUES ('$user_id', '$keyword', '$created_at')";
    // 执行SQL语句插入搜索历史记录
    // ...

    // 输出搜索结果
    // ...
}

上述代码中，我们首先定义了用户ID$user_id、搜索关键词$keyword和当前时间$created_at。接下来，我们使用INSERT INTO语句将这些值插入到搜索历史记录表中。请根据实际情况修改$keyword和$user_id的值。

4. 推荐功能
   在实现推荐功能时，我们可以根据用户的搜索历史记录来为其推荐相关的文章。可以通过以下步骤来实现：

4.1 获取用户搜索历史记录
在数据库中查询用户的搜索历史记录，并保存到一个数组中。示例代码如下：

<?php
// ...
$user_id = 1; // 假设用户ID为1

// 查询用户的搜索历史记录
$sql = "SELECT keyword FROM search_history WHERE user_id = '$user_id' ORDER BY created_at DESC LIMIT 5";
// 执行SQL语句查询搜索历史记录
// ...

// 将搜索关键词保存到数组中
$keywords = [];
while ($row = mysqli_fetch_assoc($result)) {
    $keywords[] = $row["keyword"];
}

上述代码中，我们使用SELECT语句查询用户的搜索历史记录。注意调整LIMIT的值以获取指定数量的搜索历史记录。将查询结果保存到数组$keywords中。

4.2 根据搜索历史记录进行推荐
根据用户的搜索历史记录，可以从数据库中查询相关的文章，并输出推荐结果。示例代码如下：

<?php
// ...
if (count($keywords) > 0) {
    $sql = "SELECT title, content FROM articles WHERE ";
    foreach ($keywords as $keyword) {
        $sql .= "MATCH('$keyword') ";
        $sql .= "OPTION ranker=expr('sum(word_count)*user_weight') ";
        $sql .= "AGAINST('$keyword') OR ";
    }
    $sql = rtrim($sql, " OR ");
    $sql .= " LIMIT 5";
    // 执行SQL语句查询推荐结果
    // ...

    if (mysqli_num_rows($result) > 0) {
        // 输出推荐结果
        while ($row = mysqli_fetch_assoc($result)) {
            echo "文章标题：" . $row["title"] . "<br>";
            echo "文章内容：" . $row["content"] . "<br>";
            echo "<br>";
        }
    } else {
        echo "没有推荐的文章";
    }
}

上述代码中，我们首先检查$keywords数组是否为空，如果不为空，则生成一条带有OR条件的查询语句。我们使用MATCH...AGAINST语句来搜索相关的文章，并使用ranker选项设置匹配度权重。通过为每个查询关键词分配一个较高的权重user_weight，可以提高相关性。将查询结果输出到前端。

总结：
本文介绍了如何使用Sphinx PHP实现全文搜索的搜索历史记录与推荐功能。通过保存用户的搜索关键词和查询相关的文章，可以提升用户的搜索体验，并为用户提供更加个性化的推荐结果。希望读者能够根据本文提供的方法和示例代码，成功实现相应的功能。

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