Discussion :

[oveka]

Hello,

Bon je ne demande pas d'avis objectif, ni de "solution de dieu", mais des avis sur les recherches full-text en php.

En effet, j'ai besoin de mettre en plus une recherche full text, pour un site avec plus de 2000 "produits" et qui doit grossir.

J'ai d'abord essayé Zend_Lucene, résultat : des problèmes d'encodage, et surtout des problèmes de performances dès les 1000 objets. Ca donne pas envie.

Ensuite la recherche FULL-TEXT de mysql : ca demande de mettre à jour la base en innodb. Mais question avant de faire tout cela, avez-vous déja taté du full-text mysql sur des gros volumes ? Surtout est-ce bien fiable pour des recherches en mode %like% ?

Enfin, je me suis penché sur solr et sphinx, ce qui me rebute c'est de devoir mettre en place une jvm.

Donc la question est : existe t'il une bonne solution php pur pour des volumes de plus de 2000 produits, ou dois-je obligatoirement passé par du java ?

Merci

[grunk]

J'ai une recherche full text mysql sur une base d'environ 500 entrée. La recherche se fait sur le titre et une description qui est plutôt importante , le tout sans souçis.
J'ai pas plus d'infos en terme de montée en charge mais à l'heure actuelle ca fonctionne rapidement.

ca demande de mettre à jour la base en innodb

Ce n'est que depuis la 5.6 que mysql supporte le fulltext en innodb avant c'était myisam ou innodb avec une astuce un peu crado (ce que j'utilise )

[oveka]

Yes je me suis mal exprimé, ca demande de mettre à jour mysql pour profiter de l'index full text avec innodb. Merci pour "l'astuce" je vais regarder !

[oxomichael]

SphinxSearch est une solution si tu veut être performant lors d'une réponse après une requête de l'ordre de quelques millisecondes. Et tu n'a pas à te préoccuper de l'augmentation de tes objets.

Les inconvénients sont que tu auras besoin de mémoire vive, d'installer le programme (en C). Et de pouvoir ré-indexer régulièrement.

Si cela peut aider.

Mon utilisation, 20 Go de données en rotation constante à indexer tous les jours (cela prend 1 heure) mais répond toujours en moins de 2 ms sur du multicritères. Je n'ai pas encore trouvé plus rapide.