TDC2016POA | Trilha PHP - Desenvolvendo um buscador com PHP e Elasticsearch

Desenvolvendo um buscador com
PHP e Elasticsearch
Fernando Silva
@FernandoDebrand

Sobre mim!
Eu sou Fernando Silva
Analista de Desenvolvimento

Visão Geral
◎ Comunidade
◎ Stack Elastic
◎ Elasticsearch
◉ Características
◉ Arquitetura
◉ Apache Lucene
◉ Cluster e Índice
◉ API RESTful / Clients
◎ Grandes projetos que usam
◎ Instalando e configurando
◎ Exemplos de utilização com PHP
◎ Ferramentas e frameworks

Comunidade Elastic
https://www.elastic.co/community
Forums | Meetups | Canais IRC Freenode

Elasticsearch
Elasticsearch é uma ferramenta de busca e análise
de dados em tempo real, de código aberto (open
source), projetada para escalabilidade horizontal,
confiável e de fácil gerenciamento. Combinando
velocidade de pesquisa e poder de análise, através de
uma linguagem sofisticada de consulta e amigável para
o desenvolvedor.

Elasticsearch - Características
● Pesquisa e análise em tempo real
● Distribuída, escalável e alta disponibilidade
● Multitenancy - Múltiplos clientes
● Full-Text Search - Pesquisa de texto completo
● Orientado a documentos
● Schema-Free - Detecta automaticamente estrutura de dados
● API RESTful - Amigável para o desenvolvedor
● Segurança de dados, logs de transação
● Disponível sob Apache 2 Open Source License
● Construído em cima do Apache Lucene

O Apache Lucene, ou simplesmente Lucene, é um software de
busca escrito em Java. É de código aberto (open source) da Apache
Software Foundation, licenciado sob Apache 2 Open Source License.
● Escalável e de alto desempenho de indexação
○ Mais de 150GB/hora
● Poderoso, preciso e eficiente algoritmos de pesquisa
○ Classificação de pesquisa
○ Múltiplos índices
○ Permite atualização e pesquisa simultânea
● Multi-plataforma

Existem alguns conceitos que são fundamentais
para Elasticsearch. Entender esses conceitos desde o
ínicio facilitará no processo de aprendizagem.
● Near Realtime (NRT)
● Cluster
● Node
● Index
● Type
● Document
● Shards & Replicas
Conceitos Básicos

Elasticsearch é uma plataforma de busca em tempo
real, podendo ter uma pequena latência(normalmente
um segundo).
Near Realtime (NRT)

Cluster é uma coleção de um ou mais nós
(servidores) que juntos detém os seus dados inteiros e
fornece recursos de indexação e pesquisa.
Cluster

Node é um servidor único que é parte do seu
cluster, armazena seus dados, e participa da indexação e
pesquisa.
Node

Um índice é um conjunto de documentos. Por
exemplo, pode se ter um índice para dados de cliente,
outro para catálogo de produtos.
Index

Dentro de um índice, você pode definir um ou mais
tipos. Um tipo é uma categoria/partição lógica do seu
índice.
Type

Fragmentos são utilizados quando se tem uma
grande quantidade de documentos, possibilitando
subdividir o seu índice em pedaços.
Réplicas são importantes por duas principais razões:
● Permite dividir horizontalmente o volume de
conteúdo
● Permite distribuir e paralelizar as operações,
aumentando assim o desempenho
Shards & Replicas

Utiliza banco de dados não relacional (NoSQL),
assim é armazenada entidades complexas no
Elasticsearch, como documentos JSON estruturados.
Todos os campos são indexados por padrão, e todos os
índices podem ser usados em uma consulta, para
retornar facilmente resultados complexos em uma
velocidade incrível.
Orientado a documentos

{
"curso": {
"codigo": "69212",
"nome": "ANÁLISE E DESENVOLVIMENTO DE SISTEMAS",
"modalidade": "Educação Presencial",
"grau": "Tecnológico",
"enade": "3",
"cpc": "3",
"cc": "3",
"periodicidade_integralizacao": "Semestral (6.0)",
"carga_horaria_minima": "2232 horas",
"vagas_autorizadas": "300",
"coordenador": "GUILHERME BERTONI MACHADO",
"situacao_funcionamento": "Em atividade",
"endereco": "Rua Coronel Genuíno 130",
"cep": "90010-150",
"municipio": "Porto Alegre",
"uf": "RS"
}
}
Orientado a documentos

API RESTful
Elasticsearch disponibiliza uma API. Quase que qualquer ação pode
ser executada usando API RESTful, usando JSON através de HTTP.
Bibliotecas Client estão disponíveis para várias linguagens de
programação.

Clients
● Java API
● Java REST Client
● JavaScript API
● Groovy API
● .NET API
● PHP API
● Perl API
● Python API
● Ruby API
● E mais clients desenvolvidos pela comunidade

Terminologias
Elasticsearch MySQL
Index Database
Type Table
Document Row
Field Column
Mapping Schema
Shard Partition

Grandes projetos que usam
Elasticsearch

Message Analytics, armazena
dados de todos os canais de
comunicação.
Cases
Busca de notícias, vídeos e
fotos, com mais 180
consultas por segundo.
Servindo 4 milhões de vendedores, com
garantia de escalabilidade.
https://www.elastic.co/use-cases
Indexação de mais de 8
milhões de repositórios.
24 mil pesquisas por segundos no
MSN e utilizados em outros
produtos como, Listening Social e
Azure Search.
Já utiliza a 3 anos, para mais de
40 ferramentas, com mais de 60
milhões de consultas por dia.

O que já vimos até aqui
◎ Comunidade
◎ Stack Elastic
◎ Elasticsearch
◉ Características
◉ Arquitetura
◉ Apache Lucene
◉ Cluster e Índice
◉ API RESTful / Clients
◎ Grandes projetos que usam
◎ Instalando e configurando
◎ Exemplos de utilização com PHP
◎ Ferramentas e frameworks

Instalação
Faz o download em
https://www.elastic.co/downloads/elasticsearch,
descompacta o zip.
Execute bin/elasticsearch em Unix ou bin/elasticsearch.bat
no Windows.
Teste executando:
$ curl -i -XGET 'localhost:9200/'
https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/_installation.html

Utilizando Docker
Baixe a imagem e executa o container:
$ docker run -d -p 9200:9200 -p 9300:9300 elasticsearch
Testa se o Elasticsearch está executando:
$ curl -i -XGET 'localhost:9200/'
https://hub.docker.com/_/elasticsearch/

Instalando Pacote Elasticsearch
para PHP
Crie um diretório “elastic_php”, cria um arquivo composer.json
com o seguinte conteúdo.
{
"require": {
"elasticsearch/elasticsearch": "~2.0"
}
}
$ composer install

Conectando Elasticsearch com
PHP
Crie um arquivo index.php dentro do diretório “elastic_php” e
adicione o seguinte código.
<?php
require 'vendor/autoload.php';
$client = ElasticsearchClientBuilder::create()->build();
if ($client) {
echo 'conectado';
}

Indexação de dados no
Elasticsearch
Já estamos conectados ao Elasticsearch. Vamos criar um índice com
alguns dados.
<?php
$params = [
'index' => 'meu_indice',
'type' => 'meu_tipo',
'id' => 'meu_id2',
'body' => [
'primeiro campo' => 'Adicionando meu primeiro campo no Elasticsearch'
],
];
$response = $client->index($params);
echo $response['created'];

Obtendo dados do Elasticsearch
Já temos um índice criado, vamos obter os dados a partir dele.
<?php
$params = [
'type' => 'meu_tipo',
'id' => 'meu_id2',
];
$response = $client->get($params);
echo $response['_source']['primeiro campo'];

Pesquisando em Elasticsearch
<?php
$params = [
'type' => 'meu_indice',
'body' => [
'query' => [
'match' => [
'primeiro campo' => 'meu primeiro campo'
],
],
],
];

Pesquisando em Elasticsearch
$response = $client->search($params);
$hits = count($response['hits']['hits']);
$result = null;
$i = 0;
while ($i < $hits) {
$result[$i] = $response['hits']['hits'][$i]['_source'];
$i++;
}
foreach ($result as $key => $value) {
echo $value['primeiro campos'] . "<br>";
}
https://gist.github.com/fernandodebrando/030445cc05b862086ca706150f049e13

Objetivos
Sistema web para possibilitar o
planejamento acadêmico, através da
centralização de informações sobre cursos,
podendo assim auxiliar os futuros
acadêmicos em suas escolhas.

Sistema de acesso público que facilite a
busca de cursos e instituições registradas
no MEC, podendo visualizar informações
dos cursos e efetuar comparação.
Solução

JSON - Índice
{
"instituicao": {
"codigo": "3804",
"nome": " FACULDADE SENAC PORTO ALEGRE - FSPOA - SENAC/RS",
"endereco": "Rua Coronel Genuíno",
"numero": "130",
"complemento": "",
"cep": "90010-150 ",
"bairro": "Centro",
"uf": "RS",
"telefone": "(051) 3284 1900",
"fax": "(051) 3284 1902",
"organizacao_academica": "Faculdade",
"site": "www.senacrs.com.br",
"categoria_administrativa": "Privada sem fins lucrativos",
"email": "ikaspary@senacrs.com.br ",
"ci_conceito_institucional": {
"valor": "3",
"ano": "2014"
},
"igc_indice_geral_cursos": {
"valor": "3",
"ano": "2014"
},
"igc_continuo": {
"valor": "2.6664",
"ano": "2014"
}
},

JSON - Índice
"curso": {
"codigo": "69212",
"nome": "ANÁLISE E DESENVOLVIMENTO DE SISTEMAS",
"modalidade": "Educação Presencial",
"grau": "Tecnológico",
"enade": "3",
"cpc": "3",
"cc": "3",
"data_inicio_funcionamento": "05/04/2004",
"periodicidade_integralizacao": "Semestral (6.0)",
"carga_horaria_minima": "2232 horas",
"vagas_autorizadas": "300",
"coordenador": "GUILHERME BERTONI MACHADO",
"situacao_funcionamento": "Em atividade",
"endereco": "Rua Coronel Genuíno 130",
"cep": "90010-150",
"uf": "RS"
}
}

Home Buscador
Possibilidade de buscar por nome de curso ou
instituição.

Busca Avançada
Possibilidade de buscar por nome, grau e modalidade
de curso e nome, município e UF da instituição.

Referências
◎ Client Elasticsearch-PHP
(https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/client/php-api/curren
t/index.html)
◎ Client Elasticsearch
(https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/client/index.html)
◎ Guia Elasticsearch
(https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/guide/current/index.
html)
◎ Guia Elastic Stack (https://www.elastic.co/guide/index.html)

Obrigado!
Alguma pergunta?
Você pode me encontrar em @FernandoDebrand.
Apresentação em: https://speakerdeck.com/fernandodebrando.
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phprs.com.br
rselephants
@phprs
phprs.slack.com
meetup.com/php-rs

PHPinga Pós TDC
A partir das 19hs
Malvadeza Pub
Tv. do Carmo, 76 - Cidade Baixa,
Porto Alegre - RS

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