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概述

TNTSearch是一款完全用PHP編寫的全文搜索（FTS）引擎。只需簡單配置，你就能在幾分鐘內添加出色的搜索體驗。

功能包括

• 模糊搜索
• 即時搜索
• 地理搜索
• 文本分類
• 詞干提取
• 自定義分詞器
• BM25排名算法
• 布爾搜索
• 結果高亮顯示
• 動態索引更新（無需每次都重新索引）
• 可通過Packagist.org輕松部署

我們還創建了一些演示頁面，展示了n - gram在容錯檢索中的實際應用。該軟件包有許多輔助函數，如用于距離計算的Jaro - Winkler和余弦相似度函數。它支持英語、克羅地亞語、阿拉伯語、意大利語、俄語、葡萄牙語和烏克蘭語的詞干提取。如果內置的詞干提取器不夠用，該引擎允許你輕松插入任何兼容的Snowball詞干提取器。該軟件包的一些分支甚至支持中文。歡迎大家貢獻對其他語言的支持！

與許多其他引擎不同，TNTSearch的索引可以輕松更新，無需重新索引或使用增量更新。DigitalOcean

安裝

安裝TNTSearch最簡單的方法是通過composer：

composer require teamtnt/tntsearch

要求

在繼續之前，請確保你的服務器滿足以下要求：

• PHP >= 7.1
• PDO PHP擴展
• SQLite PHP擴展
• mbstring PHP擴展

示例

創建索引

為了能夠進行全文搜索查詢，你必須創建一個索引。 用法：

use TeamTNT\TNTSearch\TNTSearch;

$tnt = new TNTSearch;

$tnt->loadConfig([
    'driver'    => 'mysql',
    'host'      => 'localhost',
    'database'  => 'dbname',
    'username'  => 'user',
    'password'  => 'pass',
    'storage'   => '/var/www/tntsearch/examples/',
    'stemmer'   => \TeamTNT\TNTSearch\Stemmer\PorterStemmer::class//可選
]);

$indexer = $tnt->createIndex('name.index');
$indexer->query('SELECT id, article FROM articles;');
//$indexer->setLanguage('german'); $indexer->run();

重要提示：“storage”設置標記了所有索引將保存的文件夾，因此請確保對該文件夾有寫入權限，否則可能會拋出以下異常：[PDOException] SQLSTATE[HY000] [14] unable to open database file *

注意：如果你的主鍵不是id，請按如下方式設置：

$indexer->setPrimaryKey('article_id');

使主鍵可搜索

默認情況下，主鍵是不可搜索的。如果你想讓主鍵可搜索，只需運行：

$indexer->includePrimaryKey();

搜索

搜索短語或關鍵詞非常簡單：

use TeamTNT\TNTSearch\TNTSearch;

$tnt = new TNTSearch;

$tnt->loadConfig($config);
$tnt->selectIndex("name.index");

$res = $tnt->search("This is a test search", 12);

print_r($res); //返回一個包含12個與查詢最匹配的文檔ID的數組 
// 要顯示結果，你需要針對應用程序數據庫進行額外查詢 
// SELECT * FROM articles WHERE id IN $res ORDER BY FIELD(id, $res);

ORDER BY FIELD子句很重要，否則數據庫引擎將無法按要求的順序返回結果。

布爾搜索

use TeamTNT\TNTSearch\TNTSearch;

$tnt = new TNTSearch;

$tnt->loadConfig($config);
$tnt->selectIndex("name.index");

// 這將返回所有包含romeo但不包含juliet的文檔
$res = $tnt->searchBoolean("romeo -juliet");

// 返回所有包含romeo或hamlet的文檔
$res = $tnt->searchBoolean("romeo or hamlet");

// 返回所有包含romeo AND juliet或者prince AND hamlet的文檔
$res = $tnt->searchBoolean("(romeo juliet) or (prince hamlet)");

模糊搜索

可以通過設置以下成員變量來調整模糊度：

public $fuzzy_prefix_length  = 2;
public $fuzzy_max_expansions = 50;
public $fuzzy_distance       = 2; //代表萊文斯坦距離;

use TeamTNT\TNTSearch\TNTSearch;

$tnt = new TNTSearch;

$tnt->loadConfig($config);
$tnt->selectIndex("name.index");
$tnt->fuzziness(true);

// 當模糊度標志設置為true時，關鍵詞juleit將返回與單詞juliet匹配的文檔，默認萊文斯坦距離為2
$res = $tnt->search("juleit");

更新索引

創建索引后，每次對文檔集合進行更改時，無需重新索引。TNTSearch支持動態索引更新。

use TeamTNT\TNTSearch\TNTSearch;

$tnt = new TNTSearch;

$tnt->loadConfig($config);
$tnt->selectIndex("name.index");

$index = $tnt->getIndex();

// 向索引中插入新文檔
$index->insert(['id' => '11', 'title' => 'new title', 'article' => 'new article']);

// 更新現有文檔
$index->update(11, ['id' => '11', 'title' => 'updated title', 'article' => 'updated article']);

// 從索引中刪除文檔
$index->delete(12);

自定義分詞器

首先，創建你自己的分詞器類。它應該擴展AbstractTokenizer類，定義單詞分割的$pattern值，并且必須實現TokenizerInterface接口：

use TeamTNT\TNTSearch\Support\AbstractTokenizer;
use TeamTNT\TNTSearch\Support\TokenizerInterface;

class SomeTokenizer extends AbstractTokenizer implements TokenizerInterface
{
    static protected $pattern = '/[\s,\.]+/';

    public function tokenize($text) {
        return preg_split($this->getPattern(), strtolower($text), -1, PREG_SPLIT_NO_EMPTY);
    }
}

這個分詞器將使用空格、逗號和句號來分割單詞。準備好分詞器后，你應該通過setTokenizer方法將其傳遞給TNTIndexer。

$someTokenizer = new SomeTokenizer;

$indexer = new TNTIndexer;
$indexer->setTokenizer($someTokenizer);

另一種方法是通過配置傳遞分詞器：

use TeamTNT\TNTSearch\TNTSearch;

$tnt = new TNTSearch;

$tnt->loadConfig([
    'driver'    => 'mysql',
    'host'      => 'localhost',
    'database'  => 'dbname',
    'username'  => 'user',
    'password'  => 'pass',
    'storage'   => '/var/www/tntsearch/examples/',
    'stemmer'   => \TeamTNT\TNTSearch\Stemmer\PorterStemmer::class//可選,
    'tokenizer' => \TeamTNT\TNTSearch\Support\SomeTokenizer::class
]);

$indexer = $tnt->createIndex('name.index');
$indexer->query('SELECT id, article FROM articles;');
$indexer->run();

地理搜索

索引

$candyShopIndexer = new TNTGeoIndexer;
$candyShopIndexer->loadConfig($config);
$candyShopIndexer->createIndex('candyShops.index');
$candyShopIndexer->query('SELECT id, longitude, latitude FROM candy_shops;');
$candyShopIndexer->run();

搜索

$currentLocation = [
    'longitude' => 11.576124,
    'latitude'  => 48.137154
];

$distance = 2; //千米
$candyShopIndex = new TNTGeoSearch();
$candyShopIndex->loadConfig($config);
$candyShopIndex->selectIndex('candyShops.index');

$candyShops = $candyShopIndex->findNearest($currentLocation, $distance, 10);

分類

use TeamTNT\TNTSearch\Classifier\TNTClassifier;

$classifier = new TNTClassifier();
$classifier->learn("A great game", "Sports");
$classifier->learn("The election was over", "Not sports");
$classifier->learn("Very clean match", "Sports");
$classifier->learn("A clean but forgettable game", "Sports");

$guess = $classifier->predict("It was a close election");
var_dump($guess['label']); //返回 "Not sports"

保存分類器

$classifier->save('sports.cls');

加載分類器

$classifier = new TNTClassifier();
$classifier->load('sports.cls');

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