Все публикации

Переход на MariaDB

База данных сайта (а точнее, всех сайтов, расположенных на этом сервере) переехала с MySQL на MariaDB. Сейчас потихоньку тестирую работу, пока никаких проблем не выявил. Полет нормальный!

Перевод сайта на HTML5

Разметка страниц сайта переведена на HTML5. Есть еще некоторые моменты, над которыми стоит поработать: подправить некоторые статьи в базе данных, подумать над использованием нововведенных в HTML5 тегов для семантической верстки и т.д. Но по сути, основная работа уже сделана. За HTML5 будущее!

Обновление движка сайта

Приветствую! Сегодня сайт получил мажорное обновление движка Lorelei (3.0.0). В движке было произведено достаточно много обновлений и оптимизаций, которые, по большей части, не заметны глазам посетителей, но очень важны для функционирования сайта. Одним из важнейших новшеств, ради которого, собственно, и затеялось внедрение новой версии движка, является поддержка HTML5. На новогодних праздниках планирую перевести сайт на HTML5.

Новый инструмент "Сжатие CSS-кода"

Добавелн новый инструмент "Сжатие CSS-кода", который позволяет отформатировать, оптимизировать, исправить и, соответственно, сжать CSS-код. Используется функционал утилиты CSSTidy.

Облако тегов на PHP

Теги (ярлыки) — один из способов структурирования материала сайта. Веб-мастер при добавлении публикации на сайт присваивает ей несколько тегов — ключевых слов, которые позволяют понять ее тематику. Впоследствии на сайте возможен отбор и поиск материала по тегам.

Некоторые теги повторяются у различных статей, такие теги становятся популярными. На этом сайте, допустим, были бы популярны теги PHP и HTML.

Облако тегов — это блок с определенным количеством самых популярных тегов сайта. При чем, чем популярнее тег, тем больше визуально он выглядит в облаке.

Хранение тегов в базе данных

Для начала определимся, каким образом можно хранить теги для статей в базе данных. Просто хранить теги через запятую в текстовом поле для каждой статьи — плохое решение, так как реализация построения облака и поиска по тегам будет очень сложной и медленной. Самый оптимальный способ, я считаю — это связь "многие ко многим" между таблицами статей и тегов при помощи промежуточной таблицы.