Как оформить поиск на сайте

Как создать поле поиска

Поля поиска распространены на каждой веб-странице. Они очень полезны при поиске конкретной информации. Поле поиска может иметь функцию ввода с автодополнением, что помогает пользователям при поиске.

В этой статье мы пошагово покажем, как можно создать поле поиска с помощью CSS и HTML.

1. Создайте HTML

• Создайте тег , который используется для добавления HTML форм к веб-странице для пользовательского ввода.
• Добавьте тег внутри элемента .
• Добавьте также placeholder с выражением «Search here!» и класс «Search».
• Добавьте другой input c классом «submit» и значение «search». ска, используя только CSS и HTML.

form> input type="text" name=text" placeholder"Search here!"> input type="submit" name="submit" value="Search"> form>

Теперь у нас есть поле поиска, но необходимо добавить стиль.

Есть три элемента, к которым необходимо применить стиль: «form», «search» и»submit».

• Добавьте фоновый цвет текстовой части (body).
• Начните оформление классов «form», «search»и «submit».
• Установите width, margin, padding, и font-size.

После того, как все свойства добавлены, запустите код и увидите результат!

Пример

html> html> head> title>Заголовок документа title> style> body < background-color: #8ebf42; > form < width:400px; margin:auto; margin-top: 250px; > input< padding:4px 10px; border:0; font-size:16px; > .search < width: 75%; > .submit< width: 70px; background-color: #1c87c9; color:#ffffff; > style> head> body> h2>Создайте поле поиска h2> form> input type="text" name=text" class="search" placeholder"Search here!"> input type="submit" name="submit" class="submit" value="Search"> form> body> html>

Давайте создадим другие поля поиска:

Пример

html> html> head> link rel="stylesheet" href="https://cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/font-awesome/4.7.0/css/font-awesome.min.css"> title>Поле поиска title> style> body < margin: 0; padding: 0; background: #00a08d; > .search-box < position: absolute; top: 50%; left: 50%; transform: translate(-50%, -50%); background: #666666; height: 40px; border-radius: 40px; padding: 10px; > .search-box:hover > .search-txt < width: 240px; padding: 0 6px; > .search-box:hover > .search-btn < background: white; color: black; > .search-btn < color: #eeeeee; float: right; width: 40px; height: 40px; border-radius: 50%; background: #2f3640; display: flex; justify-content: center; align-items: center; transition: 0.4s; color: white; cursor: pointer; text-decoration:none; > .search-btn > i < font-size: 20px; > .search-txt < border: none; background: none; outline: none; float: left; padding: 0; color: white; font-size: 16px; transition: 0.4s; line-height: 40px; width: 0px; font-weight: bold; > > style> head> body> div class="search-box"> input type="text" name="" class="search-txt" placeholder="Type to search"/> a class="search-btn" href="#"> i class="fa fa-search" aria-hidden="true"> i> a> div> body> html>

В данном примере мы использовали Search icon из Fontawesome.

Другой пример, где использованы только HTML и CSS:

Пример

html> html> head> link rel="stylesheet" href="https://cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/font-awesome/4.7.0/css/font-awesome.min.css"> title>Заголовок документа title> style> body< background: #cccccc; > .search < width: 100%; position: relative; display: flex; > .searchTerm < width: 100%; border: 3px solid #9e0098; border-right: none; padding: 5px; height: 20px; border-radius: 5px 0 0 5px; outline: none; > .searchTerm:focus< color: #380136; > .searchButton < width: 40px; height: 36px; border: 1px solid #9e0098; background: #9e0098; text-align: center; color: #eeeeee; border-radius: 0 5px 5px 0; cursor: pointer; font-size: 20px; > .wrap< width: 30%; position: absolute; top: 50%; left: 50%; transform: translate(-50%, -50%); > style> head> body> h2>Создайте поле поиска h2> div class="wrap"> div class="search"> input type="text" class="searchTerm" placeholder="Type"> button type="submit" class="searchButton"> i class="fa fa-search"> i> button> div> div> body> html>

Рассмотрим еще один пример создания поля поиска:

Пример

html> html> head> title>Заголовок документа title> style> *, *::after, *::before < margin: 0; padding: 0; box-sizing: inherit; > html < font-size: 50%; > body < box-sizing: border-box; > .container < width: 25rem; height: 100%; margin: 0 1rem; position: relative; > h2 < margin: 2rem; font-size: 20px; > .searchbar < font-size: 2.4rem; width: 25rem; height: 5rem; border: none; outline: none; border-radius: 10rem; padding: 2rem; transition: all .1s; transition-delay: .1s; > .searchbar:hover < width: 27rem; height: 6rem; > .button < height: 2rem; position: absolute; top: 1.5rem; right: 1rem; transition: all .1s; transition-delay: .1s; > .button:hover < cursor: pointer; > .searchbar:hover + .button < height: 2.5rem; top: 1.8rem; right: 0; > .searchbar::placeholder < opacity: .3; > style> head> body> h2>Создайте поле поиска h2> div class="container"> input type="text" maxlength= "12" placeholder="Search" class="searchbar"> img src="https://images-na.ssl-images-amazon.com/images/I/41gYkruZM2L.png" alt="search icon" class="button"> div> body> html>

Поиск на сайте своими руками

Наверное, многие когда-нибудь задумывались, как сделать поиск на сайте? Безусловно, для крупных сайтов с большим количеством контента поиск является просто незаменимой вещью. В большинстве случаев пользователь, впервые посетив Ваш сайт в поисках чего-либо важного, не станет разбираться в навигационных панелях, выпадающих меню и прочих элементах навигации, а в спешке попытается найти что-нибудь похожее на поисковую строку. И если такой роскоши на сайте не окажется, либо он не справится с поисковым запросом, то посетитель просто закроет вкладку. Но статья не о значении поиска для сайта и не о психологии посетителей. Я расскажу, как реализовать небольшой алгоритм полнотекстового поиска, который, надеюсь, избавит начинающих разработчиков от головной боли.

У читателя может возникнуть вопрос: зачем писать все с нуля, если все уже давно написано? Да, у крупных поисковиков есть API, есть такие клевые проекты, как Sphinx и Apache Solr. Но у каждого из этих решений есть свои преимущества и недостатки. Пользуясь услугами поисковиков, типа Google и Яндекс, Вы получите множество плюшек, таких как мощный морфологический анализ, исправление опечаток и ошибок в запросе, распознавание неверной раскладки клавиатуры, однако без ложки дегтя тут не обойдется. Во первых, такой поиск не интегрируется в структуру сайта — он внешний, и Вы не сможете указать ему, какие данные наиболее важны, а какие не очень. Во вторых, содержимое сайта индексируется только с определенным интервалом, который зависит от выбранного поисковика, так что если на сайте что-нибудь обновится, придется дожидаться момента, когда эти изменения попадут в индекс и станут доступными в поиске. У Sphinx и Apache Solr дела с интеграцией и индексированием гораздо лучше, но не каждый хостинг позволит из запустить.

Ничто не мешает написать поисковый механизм самостоятельно. Предполагается, что сайт работает на PHP в связке с каким-нибудь сервером баз данных, например MySQL. Давайте сначала определимся, что требуется от поиска на сайте?

• Поиск с учетом языковой морфологии. Независимо от падежа, окончания и
  других прелестей великого и могучего языка поиск должен находить то, что нужно
  пользователю. Другими словами, «яблок», «яблока», «яблоки» — это формы одного и того
  же слова «яблоко», что нужно учитывать в поисковом алгоритме. Одним из способов
  достижения данной цели является приведение каждого слова поискового запроса и слов
  содержимого сайта к базовой форме.
• Возможность указать контекст поиска. То есть, возможность самостоятельно выбрать
  контент сайта, в пределах которого будет работать поисковый алгоритм, а также определить
  значимость для каждого из пределов. Например, рассмотрим интернет-магазин. Предполагается,
  что поисковый запрос чаще всего будет содержать название искомой продукции, поэтому поиск по
  названиям товара будет иметь наивысший приоритет. В качестве следующего приоритета можно
  выбрать поиск по свойствам товаров, затем поиск по описанию.
• Индексирование содержимого сайта. Представьте ситуацию: одновременно около 30 человек
  выполняют поисковые запросы. Сервер принимает каждое соединение, управление потоком
  передается интерпретатору PHP. При каждом запросе заново инициализируется поисковый
  движок, заново перерывается содержимое сайта… Сложно сказать, сколько времени и
  ресурсов потребуется, чтобы обработать все эти запросы. Именно для того, чтобы не
  делать одну и ту же работу по сто раз, была придумана технология индексирования.
  Индексирование выполняется только при изменении или добавлении содержимого сайта,
  а поиск выполняется уже по индексу, а не по содержимому.
• Механизм ранжирования. Ранжирование результатов поиска — это сортировка результатов поиска, выполняемая на основе оценки значимости найденных данных. Например, в каком-нибудь блоге выполняется поисковый запрос «космос». Данное слово содержится в двух статьях: в первой 16 раз, во второй — 5 раз. Вероятнее всего, первая статья будет иметь большее значение для инициатора поиска. Также каждой разновидности содержимого сайта при индексировании задается определенный коэффициент, который будет влиять на его позиции в поисковой выдаче.

• морфологический анализатор,
• алгоритм ранжирования,
• алгоритм индексирования,
• алгоритм поиска.

В конце статьи будет показан пример реализации поиска на примере простого интернет-магазина. Тем, кому лень все это изучать и просто нужен готовый поисковик, можно смело забирать движок из репозитория GitHub FireWind.

Принцип работы

• содержимое сайта индексируется,
• пользователь присылает запрос,
• из запроса исключаются служебные части речи,
• получившаяся строка разбивается на массив слов, переведенных в базовую форму,
• поиск каждого слова полученного массива осуществляется в индексе,
• результаты поиска ранжируются, сортируются и отдаются пользователю.

Подготовка

Задача поставлена, теперь можно перейти к делу. Я использую Linux в качестве рабочей ОС, однако постараюсь не использовать ее экзотических возможностей, чтобы любители Windows смогли «собрать» поисковый движок по аналогии. Все, что Вам нужно — это знание основ PHP и умение обращаться с MySQL. Поехали!

Наш проект будет состоять из ядра, где будут собраны все жизненно необходимые функции, а также модуля морфологического анализа и обработки текста. Для начала создадим корневую папку проекта firewind, а в ней создадим файл core.php — он и будет ядром.

$ mkdir firewind $ cd firewind $ touch core.php 

Теперь вооружаемся своим любимым текстовым редактором и подготавливаем каркас:

Тут мы создали основной класс, который можно будет использовать на Ваших сайтах. На этом подготовительная часть заканчивается, пора двигаться дальше.

Морфологический анализатор

Русский язык — довольно сложная штука, которая радует своим разнообразием и шокирует иностранцев конструкциями, типа «да нет, наверное». Научить машину понимать его, да и любой другой язык, — довольно непростая задача. Наиболее успешны в этом плане поисковые компании, типа Google и Яндекс, которые постоянно улучшают свои алгоритмы и держат их в секрете. Придется нам сделать что-то свое, попроще. К счастью, колесо изобретать не придется — все уже сделано за нас. Встречайте, phpMorphy — морфологический анализатор, поддерживающий русский, английский и немецкий языки. Более подробную информацию можно получить тут, однако нас интересуют только две его возможности: лемматизация, то есть получение базовой формы слова, и получение грамматической информации о слове (род, число, падеж, часть речи и т.д.).

Нужна библиотека и словарь для нее. Все это добро можно найти тут. Библиотека находится в одноименной папке «phpmorphy», словари расположены в «phpmorphy-dictionaries». Скачиваем последние версии в корневую папку проекта и распаковываем:

# Распаковываем библиотеку $ unzip phpmorphy-0.3.7.zip $ mv phpmorphy-0.3.7 phpmorphy # Распаковываем словарь в phpmorphy/dicts $ unzip morphy-0.3.x-ru_RU-withjo-utf-8.zip -d phpmorphy/dicts/ # Удаляем исходные архивы $ rm phpmorphy-0.3.7.zip morphy-0.3.x-ru_RU-withjo-utf-8.zip 

Отлично! Библиотека готова к использованию. Пришло время написать «оболочку», которая абстрагирует работу с phpMorphy. Для этого создадим еще один файл morphyus.php в корневой директории:

phpmorphy = new phpMorphy( $directory, $language, $options ); > /** * Разбивает текст на массив слов * * @param content Исходный текст для выделения слов * @param filter Активирует фильтрацию HTML-тегов и сущностей * @return Результирующий массив */ public function get_words( $content, $filter=true ) < // Фильтрация HTML-тегов и HTML-сущностей // if ( $filter ) < $content = strip_tags( $content ); $content = preg_replace( $this->regexp_entity, ' ', $content ); > // Перевод в верхний регистр // $content = mb_strtoupper( $content, 'UTF-8' ); // Замена ё на е // $content = str_ireplace( 'Ё', 'Е', $content ); // Выделение слов из контекста // preg_match_all( $this->regexp_word, $content, $words_src ); return $words_src[ 1 ]; > /** * Находит леммы слова * * @param word Исходное слово * @param Массив возможных лемм слова, либо false */ public function lemmatize( $word ) < // Получение базовой формы слова // $lemmas = $this->phpmorphy->lemmatize( $word ); return $lemmas; > > ?> 

Пока реализовано только два метода. get_words разбивает текст на массив слов, фильтруя при этом HTML-теги и сущности типа » «. Метод lemmatize возвращает массив лемм слова, либо false, если таковых не нашлось.

Механизм ранжирования на уровне морфологии

Давайте остановимся на такой единице языка, как предложение. Наиболее важной частью предложения является основа в виде подлежащего и/или сказуемого. Чаще всего подлежащее выражается существительным, а сказуемое глаголом. Второстепенные члены в основном употребляются для уточнения смысла основы. В разных предложениях одни и те же части речи порой имеют совершенно разное значение, и наиболее точно оценить это значение в контексте текста сегодня может только человек. Однако программно оценить значение какого-либо слова все-таки можно, хоть и не так точно. При этом алгоритм ранжирования должен опираться на так называемый профиль текста, который определяется его автором. Профиль представляет из себя ассоциативный массив, ключами которого являются части речи, а значениями соответственно ранг (или вес) каждой из них. Пример профиля я покажу в заключении, а пока попробуем перевести эти размышления на язык PHP, добавив еще один метод к классу morphyus:

 word Исходное слово * @param profile Профиль текста * @return Оценка значимости от 0 до 5 */ public function weigh( $word, $profile=false ) < // Попытка определения части речи // $partsOfSpeech = $this->phpmorphy->getPartOfSpeech( $word ); // Профиль по умолчанию // if ( !$profile ) < $profile = [ // Служебные части речи // 'ПРЕДЛ' =>0, 'СОЮЗ' => 0, 'МЕЖД' => 0, 'ВВОДН' => 0, 'ЧАСТ' => 0, 'МС' => 0, // Наиболее значимые части речи // 'С' => 5, 'Г' => 5, 'П' => 3, 'Н' => 3, // Остальные части речи // 'DEFAULT' => 1 ]; > // Если не удалось определить возможные части речи // if ( !$partsOfSpeech ) < return $profile[ 'DEFAULT' ]; >// Определение ранга // for ( $i = 0; $i < count( $partsOfSpeech ); $i++ ) < if ( isset( $profile[ $partsOfSpeech[ $i ] ] ) ) < $range[] = $profile[ $partsOfSpeech[ $i ] ]; >else < $range[] = $profile[ 'DEFAULT' ]; >> return max( $range ); > > ?> 

Индексирование содержимого сайта

Как уже говорилось выше, индексирование заметно ускоряет выполнение поискового запроса, так как поисковому движку не нужно обрабатывать контент каждый раз заново — поиск выполняется по индексу. Но что же все-таки происходит при индексировании? Если по порядку, то:

• Сначала из текста формируется массив слов, и делается это с помощью метода get_words.
• Согласно профилю, из текста отбрасываются незначимые части речи.
• Значимые оцениваются по пятибальной шкале, с помощью метода weigh.
• Для каждого сова выполняется поиск лемм, иначе говоря базовых форм.
• Рассчитывается количество повторений каждого слова и суммарный ранг.
• Все данные записываются в объект и в виде JSON записываются в базу данных.

В результате получается объект следующего формата:

< "range" : "", "words" : [ // Одно из слов // < "source" : "", "range" : "", "count" : "", "weight" : "", "basic" : [ // Варианты лемм слова // ] > ] > 

Пишем инициализатор и первый метод ядра поискового движка:

morphyus = new morphyus; > /** * Выполняет индексирование текста * * @param content Текст для индексирования * @param [range] Коэффициент значимости индексируемых данных * @return Результат индексирования */ public function make_index( $content, $range=1 ) < $index = new stdClass; $index->range = $range; $index->words = []; // Выделение слов из текста // $words = $this->morphyus->get_words( $content ); foreach ( $words as $word ) < // Оценка значимости слова // $weight = $this->morphyus->weigh( $word ); if ( $weight > 0 ) < // Количество слов в индексе // $length = count( $index->words ); // Проверка существования исходного слова в индексе // for ( $i = 0; $i < $length; $i++ ) < if ( $index->words[ $i ]->source === $word ) < // Исходное слово уже есть в индексе // $index->words[ $i ]->count++; $index->words[ $i ]->range = $range * $index->words[ $i ]->count * $index->words[ $i ]->weight; // Обработка следующего слова // continue 2; > > // Если исходного слова еще нет в индексе // $lemma = $this->morphyus->lemmatize( $word ); if ( $lemma ) < // Проверка наличия лемм в индексе // for ( $i = 0; $i < $length; $i++ ) < // Если у сравниваемого слова есть леммы // if ( $index->words[ $i ]->basic ) < $difference = count( array_diff( $lemma, $index->words[ $i ]->basic ) ); // Если сравниваемое слово имеет менее двух отличных лемм // if ( $difference === 0 ) < $index->words[ $i ]->count++; $index->words[ $i ]->range = $range * $index->words[ $i ]->count * $index->words[ $i ]->weight; // Обработка следующего слова // continue 2; > > > > // Если в индексе нет ни лемм, ни исходного слова, // // значит пора добавить его // $node = new stdClass; $node->source = $word; $node->count = 1; $node->range = $range * $weight; $node->weight = $weight; $node->basic = $lemma; $index->words[] = $node; > > return $index; > > ?> 

Теперь при добавлении или изменении данных в таблицах достаточно просто вызвать данную функцию, чтобы проиндексировать их, но это не обязательно: индексирование может быть и отложенным. Первым аргументом метода make_index является исходный текст, вторым — коэффициент значимости индексируемых данных. Ранг каждого слова, кстати, расчитывается по формуле:

 * * ; // В коде это выглядит так: // $index->words[ $i ]->range = $range * $index->words[ $i ]->count * $index->words[ $i ]->weight; ?> 

Хранение индексированных данных

Очевидно, что индекс нужно где-нибудь хранить, да еще и привязать к исходным данным. Наиболее подходящим местом для них будет база данных. Если индексируется содержимое файлов, то можно создать отдельную таблицу в базе данных, которая будет содержать индекс название каждого файла, а для содержимого, которое уже хранится в базе, можно добавить еще одно поле типа в структуру таблиц. Такой подход позволит разделять типы содержимого при поиске, например, названия и описание статей в случае блога.

Нерешенным остался лишь вопрос формата индексированного содержимого, ведь make_index возвращает объект, и так просто в базу данных или файл его не запишешь. Можно использовать JSON и хранить его в полях типа LONGTEXT, можно BSON или CBOR, используя тип данных LONGBLOB. Два последних формата позволяют представлять данные в более компактном виде, чем первый.

Как говорится, «хозяин — барин», так-что решать, где и как все будет храниться, Вам.

Benchmark

Давайте проверим, что у нас получилось. Я взял текст своей любимой статьи «Темная материя интернета», а именно содержимое узла #content html_format и сохранил его в отдельный файл.

make_index( $source ); // Засекаем время конца // $finish_time = microtime( true ); echo "Indexing finished: $finish_time\n"; // Результаты // $total_time = $finish_time - $begin_time; echo "Total time: $total_time\n"; ?> 

На моей машине с конфигурацией:
CPU: Intel Core i7-4510U @ 2.00GHz, 4M Cache
RAM: 2×4096 Mb
OS: Ubuntu 14.04.1 LTS, x64
PHP: 5.5.9-1ubuntu4.5

Индексирование заняло около секунды:

$ php benchmark.php Indexing started: 1417343592.3094 Indexing finished: 1417343593.5604 Total time: 1.2510349750519 

Думаю, вполне неплохой результат.

Реализация поиска

Остался последний и самый главный метод, метод поиска. В качестве первого аргумента метод принимает индекс поискового запроса, в качестве второго — индекс содержимого, в котором выполняется поиск. В результате выполнения возвращается суммарный ранг, рассчитанный на основе ранга найденных слов, либо 0, если ничего не нашлось. Это позволит сортировать поисковую выдачу.

 target Искомые данные * @param source Данные, в которых выполняется поиск * @return Суммарный ранг на основе найденных данных */ public function search( $target, $index ) < $total_range = 0; // Перебор слов запроса // foreach ( $target->words as $target_word ) < // Перебор слов индекса // foreach ( $index->words as $index_word ) < if ( $index_word->source === $target_word->source ) < $total_range += $index_word->range; > else if ( $index_word->basic && $target_word->basic ) < // Если у искомого и индексированного слов есть леммы // $index_count = count( $index_word ->basic ); $target_count = count( $target_word ->basic ); for ( $i = 0; $i < $target_count; $i++ ) < for ( $j = 0; $j < $index_count; $j++ ) < if ( $index_word->basic[ $j ] === $target_word->basic[ $i ] ) < $total_range += $index_word->range; continue 2; > > > > > > return $total_range; > > ?> 

Все! Поисковый движок готов к использованию. Но есть одно но… На самом деле это не джин-волшебник, и просто закинув его на свой сайт Вы не получите ничего. Его нужно интегрировать, причем этот процесс во многом зависит от архитектуры Вашего сайта. Рассмотрим этот процесс на примере небольшого интернет магазина.

Реализация поиска на примере интернет-магазина

Допустим, информация о продаваемой продукции хранится в таблице production:

CREATE TABLE `production` ( `uid` INT NOT NULL AUTO_INCREMENT, -- Уникальный идентификатор `name` VARCHAR(45) NOT NULL, -- Название продукта `manufacturer` VARCHAR(45) NOT NULL, -- Производитель `price` INT NOT NULL, -- Стоимость продукта `keywords` TEXT NULL, -- Индекс ключевых слов PRIMARY KEY ( `uid` ) ); SHOW COLUMNS FROM `production`; +--------------+-------------+------+-----+---------+-------+ | Field | Type | Null | Key | Default | Extra | +--------------+-------------+------+-----+---------+-------+ | uid | int(11) | NO | PRI | NULL | | | name | varchar(45) | NO | | NULL | | | manufacturer | varchar(45) | NO | | NULL | | | price | int(11) | NO | | NULL | | | keywords | text | YES | | NULL | | +--------------+-------------+------+-----+---------+-------+ 

А описание в таблице description:

CREATE TABLE `description` ( `uid` INT NOT NULL AUTO_INCREMENT, -- Уникальный идентификатор `fid` INT NOT NULL, -- Внешний ключ для привязки описания к продукту `description` LONGTEXT NOT NULL, -- Само описание `index` TEXT NULL, -- Индексированное описание PRIMARY KEY ( `uid` ) ); SHOW COLUMNS FROM `description`; +-------------+----------+------+-----+---------+-------+ | Field | Type | Null | Key | Default | Extra | +-------------+----------+------+-----+---------+-------+ | uid | int(11) | NO | PRI | NULL | | | fid | int(11) | NO | | NULL | | | description | longtext | NO | | NULL | | | index | text | YES | | NULL | | +-------------+----------+------+-----+---------+-------+ 

Поле production.keywords будет содержать индекс ключевых слов продукта, description.index будет содержать индексированное описание. И все это будут храниться в формате JSON.

Вот пример функции добавления нового продукта:

connect_error ) < die( 'Cannot connect to database.' ); >$connection->set_charset( 'UTF8' ); function add_product( $name, $manufacturer, $price, $description, $keywords ) < global $firewind, $connection; // Индексирование описания продукта // $description_index = $firewind->make_index( $description ); $description_index = json_encode( $description_index ); // Индексирование ключевых слов // $keywords_index = $firewind->make_index( $keywords, 2 ); $keywords_index = json_encode( $keywords_index ); // Подготовка запросов // $production_query = $connection->prepare( "INSERT INTO `production` ( `name`, `manufacturer`, `price`, `keywords` ) VALUES ( ?, ?, ?, ? )" ); $description_query = $connection->prepare( "INSERT INTO `description` ( `fid`, `description`, `index` ) VALUES ( LAST_INSERT_ID(), ?, ? )" ); if ( !$production_query || !$description_query ) < die( "Cannot prepare requests!\n" ); >if ( // Биндинг параметров // $production_query -> bind_param( 'ssis', $name, $manufacturer, $price, $keywords_index ) && $description_query -> bind_param( 'ss', $description, $description_index ) && // Выполнение запросов // $production_query -> execute() && $description_query -> execute() ) < // Если запросы выполнились успешно // echo( "Product successfully added!\n" ); // Завершение запросов // $production_query ->close(); $description_query -> close(); return true; > else < die( "An error occurred while executing query. \n" ); >> ?> 

Здесь поисковый механизм был интегрирован в функцию добавления нового продукта магазина. А теперь обработчик поисковых запросов:

connect_error ) < die( 'Cannot connect to database.' ); >$connection->set_charset( 'UTF8' ); // Поисковый запрос // $query = isset( $_GET[ 'query' ] ) ? trim( $_GET[ 'query' ] ) : false; if ( $query ) < // Обработка поискового запроса // $query_index = $firewind->make_index( $query ); // Получение данных // $production = $connection->query(" SELECT p.`uid`, p.`name`, p.`keywords`, d.`index` FROM `production` p, `description` d WHERE p.`uid` = d.`uid` "); if ( !$production ) < die( "Cannot get production info.\n" ); >// Выполнение поиска // while ( $product = $production->fetch_assoc() ) < // Распаковка индекса // $keywords = json_decode( $product[ 'keywords' ] ); $index = json_decode( $product[ 'index' ] ); $range = $firewind->search( $query_index, $keywords ); $range += $firewind->search( $query_index, $index ); if ( $range > 0 ) < $result[ $product[ 'uid' ] ] = $range; >> // Если что-нибудь нашлось // if ( isset( $result ) ) < // Сортировка по убыванию // arsort( $result ); // Вывод результатов // $i = 1; foreach ( $result as $uid =>$range ) < printf( "#%d. Found product with id %d and range %d.\n", $i++, $uid, $range ); >> else < echo( "Sorry, no results found.\n" ); >> else < echo( "Query cannot be empty. Try again.\n" ); >?> 

Данный сценарий принимает поисковый запрос в виде GET-параметра query и выполняет поиск. В результате выводятся найденные продукты магазина.

Заключение

В статье был описан один из вариантов реализации поиска для сайта. Это самая первая его версия, поэтому буду только рад узнать Ваши замечания, мнения и пожелания. Присоединяйтесь к моему проекту на Github: https://github.com/axilirator/firewind. В планах добавить туда еще кучу всяких возможностей, вроде кэширования поисковых запросов, подсказок при вводе поискового запроса и алгоритма побуквенного сравнения, который поможет бороться с опечатками.

Всем спасибо за внимание, ну и с днем информационной безопасности!

Как сделать поиск по сайту

Если на вашем сайте уже присутствует достаточное количество контента, необходимо задуматься об удобном поиске по сайту. Конечно, можно использовать встроенные средства CMS вашего сайта, или, если ваш сайт сделан на чистом HTML, можно написать скрипт, который будет осуществлять поиск по сайту HTML. Но есть и третий вариант, и он более оптимален — это поиск по сайту с помощью поисковых систем.

Итак, почему поиск по сайту от поисковых систем является наиболее эффективным? В пользу этого выступает несколько факторов:

• Во-первых, и самое главное: поисковые системы, как бы тривиально это не звучало, специализируются на поиске. Именно поэтому стоит доверять качеству их поисковых алгоритмов.
• Поисковые системы учитывают морфологию языка;
• Используются поисковые подсказки;
• Исправление ошибок в поисковых запросах;
• Учет поисковой статистики.

Поиск по сайту через Яндекс.Поиск

Поисковая система Яндекс предоставляет бесплатный удобный инструмент интеграции поиска: Яндекс.Поиск для сайта.

Как мы уже говорили, поиск по сайту учитывает морфологию языка, т.е. учитывает различные формы слов, варианты написания, ошибки, опечатки и прочее. Поиску от яндекс так же возможен поиск не только по отдельно заданному слову, но и по его синонимам. Вы можете создать базу синонимом для каждого слова, которые вы бы хотели использовать в поиске.

Поиск для сайта от Яндекса обладает простыми и гибкими настройками, вы без труда сможете настроить его внешний вид: оставить стандартный, всем знакомый дизайн от Яндекса или оформить его в цветах вашего сайта. Вы можете полностью управлять настройкой: от его внешнего вида, до CSS стилей и элементов поиска. Поиск осуществляется не только по текстовым документам, но и по картинкам, видео, они показываются в превью, оформление которого так же можно изменить.

При поиске на сайте, как и при поиске через поисковую строку на yandex.ru, при вводе слова в поисковую строку вам будет предлагаться список подсказок, которые ускорят процесс поиска. Яндекс автоматически будет создавать базу частных поисковых запросов и в соответствии с ней будет выдавать подсказки.

Поисковую строку можно дополнить инструментом уточнения результатов поиска. Это значит, что человек сможет найти именно то, что ему нужно, зная примерную дату публикации материала или раздел сайта, в котором он размещен (блог, статьи, помощь и поддержка), или же его формат и язык.

Поиск по сайту улучшит и ускорит вашу индексацию в поисковике Яндекс, а так же поможет вам создать свой рейтинг страниц по важности, в соответствии с которым будет происходить выдача, от вас потребуется только сообщать об этих страницах роботу Яндекс.

В статистике поиска вы сможете увидеть подробную информацию о поисковых запросах посетителей сайта за определенный выбранный промежуток времени.

Для получения поисковой формы для вашего сайта нужно будет указать название поиска, адрес сайта и согласиться с условиями сервиса. Затем можно настроить внешний вид поисковой формы и оформление результатов поиска. После этого вы получите готовый HTML-код для установки на свой сайт. Более подробную инструкцию по установке смотрите ниже.

Поиск по сайту через Google: Поиск для сайта

Поисковая система Google также предоставляет удобный инструмент для поиска на вашем сайте: Система пользовательского поиска Google: Поиск для сайтов, он, к сожалению платный, но в нем имеется возможность подзаработать на рекламе AdSense.

Скажем сразу, стоимость годового обслуживания поиска для сайта от Google обойдется вам минимум в 100$. Стоимость зависит от величины вашего сайта и среднего числа количества ежегодных запросов.

Google Search for work предлагает вам широчайшие возможности поиска, используя те же технологии, что и в поиске от «Гугл». Google гарантирует высокую релевантность, т.е. соответствие запросам, функциональность, интеграцию «под ключ».

Перечислим основные возможности поиска по сайту от Google:

• Персонализация. Вы сможете оформить поиск как вам угодно, сможете убрать логотип Google и разместить свой, изменить цвета, форму, в общем весь внешний вид.
• Многоязычность. Поиск возможен на любом языке, вы можете установить язык по умолчанию или он будет определяться автоматически.
• Смещение результатов. Вы можете вручную настроить рейтинг и выборку результатов поиска в зависимости от даты публикации, например, чем новее материал, тем он выше в результатах.
• Уточнение по ярлыкам, это как уточнение результатов поиска у Яндекс, вы создаете категории материалов, по которым пользователь при необходимости и производит поиск.
• Поиск изображений и иллюстрация результатов поиска изображениями, размер которых вы можете менять, или они настроятся автоматически;
• Отсутствие рекламы;
• Индексирование по требованию, т.е. если вы добавили новый материал, или внесли изменения в старый, то вы сами можете отправить робота гугл зафиксировать обновления.
• Синонимы. Каталог запросов автоматически заполняется синонимами, различными вариантами написания слов (Тойота, Toyota), а так же аббревиатурами и их расшифровкой.
• Выбор URL для автозаполнения. Здесь вы вручную сможете настраивать и контролировать список подсказок, которые открываются у пользователя при начале ввода запроса.
• К преимуществам поиска от Google относится то, что вы можете осуществлять поиск не по одному сайту, а по нескольким.
• Связь поиска по сайту с другими сервисами Google. На Google Analytics вы сможете отслеживать статистику запросов и поведение посетителей, а сервис AdWords позволит вам зарабатывать на размещении рекламы.

При добавлении поиска от Google на свой сайт, вам нужно будет задать имя своей «поисковой системы», описание и указать сайты, на которых будет осуществляться поиск. Затем нужно выбрать оформление поисковой строки, после чего предлагается опробовать свой поиск. Затем вы получите код, который сможете добавить на свой сайт.

Инструкция: как вставить Яндекс.Поиск на сайт

Теперь разберем установку Яндекс.Поиск для сайта на примере нашего сайта Nubex. Код сервиса можно вставить в cms, интегрировав в сайт, а можно просто вставить код в любой подходящий блок сайта.

1. Зайдите на сайт Яндекс.Поиск для сайта и нажмите кнопку «Установить поиск».

2. Заполните необходимые поля, добавьте свой сайт в область поиска, не забудьте указать адрес электронной почты. Чтобы сайт удачно добавился в «Область поиска», убедитесь, что ваш сайт добавлен в Яндекс.Вебмастер. Переходите ко 2ому шагу.

3. Выполните настройки внешнего вида поисковой строки: цвет, шрифт, с фоном или без. Переходите к шагу 3.

4. На третьем шаге выполняются точные настройки того, как будет выглядеть результат поиска и на какой странице он будет находиться (на странице Яндекса или на вашем сайте). Внизу страницы расположен предпросмотр результатов, на который вы можете ориентироваться. Перейдите к 4ому шагу.

5. Проверьте работу поиска по вашему сайту. И перейдите к следующему шагу.

6. Теперь вам необходимо скопировать код сервиса и установить на сайт. Обратите внимание, что для поиска и результатов поиска два разных кода. Зачем это нужно? Можно настроить поисковую строку в одном поле или в боковой колонке, а результаты выводить на отдельной странице. Таким образом пользователь будет задавать запрос и перекидываться на станицу с результатами.

7. Код результатов поиска бывает 2ух разных типов: iframe и html&css. В чем разница? Iframe более простой вариант кода, он больше подходит для сайтов со сложным дизайном, однако ограничивает в настройке внешнего вида результатов. Html&CSS – результаты поиска будут оформлены в соответствии с css-стилем вашего сайта, а код встраивается во всю структуру страницы сайта.

8. Теперь заходим в административную панель сайта. Мы решили установить поисковую строку на главной странице нашего сайта, поэтому переходим в раздел «Документы сайта» -> «Колонка на главной». И нажимаем кнопку «Создать текстовый блок».

9. В поле для вставки текста нажмите кнопку «Источник». У вас откроется HTML-код страницы, сюда и вставляйте скопированный код формы поиска и результатов. Нажмите кнопку «Сохранить».

10. Обновите страницу вашего сайта. Строка поиска должна была появиться.

Заключение

Пользуясь любой пользовательской системой поиска, будь то поиск для сайта Google или Яндекс, нужно помнить, что поиск осуществляется не по вашему сайту, как таковому, а по страницам вашего сайта, которые присутствуют в индексе выбранной поисковой системы. Поэтому необходимо позаботиться о том, чтобы все страницы сайта, которые вы хотите сделать доступными для поиска, были открыты для индексации и включены в индекс поисковой системы.

В конструкторе сайтов Nubex есть встроенный поиск, виджет которого можно включить для боковых колонок.

Смотрите также:

• Комментарии для сайта
• Языковая версия сайта
• Как сделать кнопку «Добавить в избранное»

Форма поиска по сайту

name имя ключа параметра. Для поля поиска чаще всего применяется «q» или «text». value значение ключа параметра. Чаще всего не задаётся. Пользователь может его изменить на свой текст, если не указаны атрибуты readonly и disabled . readonly заблокировано изменение пользователем disabled заблокированы доступ, изменение пользователем и передача данных текущего параметра required поле не может быть пустым pattern шаблон ввода как в регулярных выражениях JS, следование которому необходимо для отправки формы minlength минимальное количество символов, необходимое для отправки формы maxlength максимальное количество символов, которое может набрать пользователь size длина поля в символах placeholder подсказка-заглушка title всплывающая подсказка при наведении курсора мышки autocomplete автозаполнение. Современные браузеры показывают ранее введённые поисковые запросы на текущем домене. Можно его отключить или сделать более конкретизированным. list список рекомендованных запросов spellcheck проверяется орфография и грамматика autofocus фокус поля (то есть период между щелчком по элементу и щелчком вне элемента) получен при загрузке документа

Убрать в поле поиска крестик «Очистить», удаляющий ранее набранный текст

Как работает форма поиска на сайте

Самый простой HTML-код

Если набрать в поле «вопрос» и щелкнуть по кнопке «Найти», то адрес страницы изменится с « http://shpargalkablog.ru/2011/06/forma-poiska-po-saitu.html » на « http://shpargalkablog.ru/2011/06/forma-poiska-po-saitu.html?text=вопрос », как это происходит при нажатии на ссылку. При загрузке страницы, скрипт проверяет наличие заданных параметров в URL и при их обнаружении формирует и отображает результаты поиска по сайту.

 name="text">

Но в целях увеличения скорости загрузки документа, скрипт, обрабатывающий запрос, как правило, помещают только на одну страницу сайта, на которую будет сделан переход, если её адрес прописать в атрибуте action : « http://shpargalkablog.ru/search/?text=вопрос ».

action=»http://shpargalkablog.ru/search/»>

Для работы скрипта могут понадобиться дополнительные параметры, которые указываются в . Это поле не отображается. Теперь форма будет вызывать « http://shpargalkablog.ru/search/?searchid=808327&text=вопрос ».

Результат работы формы открыть в новой вкладке с помощью атрибута target

target=»_blank»>

Где взять скрипт поиска по сайту

• предложенным специальными сервисами Яндекса и Google,
• встроенным в используемую CMS (при наличии), например, на Blogger на « https://site.ru/search?q=вопрос », где « site.ru » заменить на свой адрес блога,
• разработанным самостоятельно, например, на PHP.

Самый простой вариант — перенаправить запрос Google:

  shpargalkablog.ru"> shpargalkablog.ru» заменить на свой адрес сайта --> 

Текст на кнопке: «Поиск», «Искать», «Найти»

Из слов-побудителей «Найти» имеет совершённый вид и подразумевает, что результат поиска будет обязательно положительным.

Значок лупы

Неактивная фоновая картинка CSS

 
 style=" padding: 5px 2px 5px 25px; background: url('http://3.bp.blogspot.com/-4w14hQHr5yQ/Tgm6u7KwUkI/AAAAAAAACAI/Hu2poBOPx3g/s25/search.png') no-repeat scroll 0 50%; ">
 

Кликабельная кнопка-иконка

 .form-search < display: inline-block; border-bottom: 1px solid; >.form-search input 
  🔍">
 

Кликабельная картинка

• Поиск по роликам youtube.com на сайте
• Фильтрация данных на JS и CSS