


Sphinx vs. SOLR: Welcher eigenständige Volltextsuchserver ist der richtige für meine Anwendung?
Auswahl eines eigenständigen Volltextsuchservers: Ein Vergleich von Sphinx und SOLR
Einführung
Für Anwendungen, die robuste Volltextsuchfunktionen erfordern, ist die Auswahl eines geeigneten Servers von entscheidender Bedeutung. In diesem Artikel werden die Merkmale, Ähnlichkeiten und Unterschiede zwischen zwei beliebten Optionen untersucht: Sphinx und SOLR.
Vergleich
Sowohl Sphinx als auch SOLR sind eigenständige Server, die die Anforderungen erfüllen Folgende Anforderungen:
- Standalone-Betrieb
- Massenindizierung aus SQL Abfragen
- Kostenlose Software
- Unterstützung für Linux und MySQL
Ähnlichkeiten
- Hohe Leistung für große Datenmengen Bände
- Umfangreiche Nutzerbasis und kommerzielle Nutzung Unterstützung
- Plattformübergreifende Client-API-Bindungen
- Verteilung für Skalierbarkeit
Unterschiede
- Lizenzierung: Sphinx ist GPLv2, SOLR hingegen Apache2-lizenziert, möglicherweise ist eine kommerzielle Lizenz für die Einbettung oder Erweiterung in kommerziellen Anwendungen erforderlich.
- Ökosystem: SOLR basiert auf Lucene und profitiert von seiner umfangreichen Benutzerbasis und Funktionsaktualisierungen. Sphinx konzentriert sich auf eine enge Integration mit RDBMS, insbesondere MySQL.
- Erweiterbarkeit: SOLR unterstützt die Indizierung proprietärer Formate, Rechtschreibprüfung und Facettierung sofort. Sphinx erfordert mehr Aufwand für die Facettierung und kann keine proprietären Formate indizieren.
- Teilweise Indexaktualisierungen: Sphinx erlaubt keine teilweisen Indexaktualisierungen für Felddaten, während SOLR dies tut.
- Dokument-IDs: Sphinx erfordert eindeutige, nicht signierte, ganzzahlige Dokument-IDs ungleich Null, während SOLR flexible Schlüsselformate ermöglicht, einschließlich Zeichenfolgen und nicht eindeutige Schlüssel.
- Feldreduzierung: SOLR unterstützt die Feldreduzierung, um doppelte Ergebnisse zu vermeiden, was Sphinx fehlt.
- Direkter Dokumentenabruf: SOLR kann ganze Dokumente abrufen und so Verzögerungen beim Hin- und Rücktransport zu einem externen Datenspeicher reduzieren. Sphinx ruft nur Dokument-IDs ab.
Andere Alternativen
ElasticSearch ist eine weitere beliebte Option, die auf Lucene basiert und ähnliche Funktionen wie SOLR bietet.
Spezifische Anwendungsfälle
- Für Anwendungen, die Wenn Sie proprietäre Formatindizierung, Rechtschreibprüfung oder Facettierung benötigen, ist SOLR eine geeignete Wahl.
- Für die Integration mit MySQL und die einfache Konfiguration zeichnet sich Sphinx aus.
Fazit
Sowohl Sphinx als auch SOLR sind leistungsfähige Volltextsuchserver. Die Lucene-Basis von SOLR bietet erweiterte Funktionen und ein umfangreiches Ökosystem, während die enge RDBMS-Integration und die einfache Konfiguration von Sphinx es für bestimmte Szenarien geeignet machen. Letztendlich hängt die beste Wahl von den spezifischen Anforderungen der Anwendung ab.
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Speichernde Verfahren sind vorkompilierte SQL -Anweisungen in MySQL zur Verbesserung der Leistung und zur Vereinfachung komplexer Vorgänge. 1. Verbesserung der Leistung: Nach der ersten Zusammenstellung müssen nachfolgende Anrufe nicht neu kompiliert werden. 2. Die Sicherheit verbessern: Beschränken Sie den Zugriff auf die Datenentabelle durch Berechtigungssteuerung. 3. Vereinfachen Sie komplexe Operationen: Kombinieren Sie mehrere SQL -Anweisungen, um die Logik der Anwendungsschicht zu vereinfachen.

Das Arbeitsprinzip des MySQL -Abfrage -Cache besteht darin, die Ergebnisse der ausgewählten Abfrage zu speichern. Wenn dieselbe Abfrage erneut ausgeführt wird, werden die zwischengespeicherten Ergebnisse direkt zurückgegeben. 1) Abfrage -Cache verbessert die Leistung der Datenbank und findet zwischengespeicherte Ergebnisse durch Hash -Werte. 2) Einfache Konfiguration, setzen Sie in MySQL -Konfigurationsdatei query_cache_type und query_cache_size. 3) Verwenden Sie das Schlüsselwort SQL_NO_Cache, um den Cache spezifischer Abfragen zu deaktivieren. 4) In Hochfrequenz-Update-Umgebungen kann Abfrage-Cache Leistungs Engpässe verursachen und muss für die Verwendung durch Überwachung und Anpassung von Parametern optimiert werden.

Die Gründe, warum MySQL in verschiedenen Projekten häufig verwendet wird, umfassen: 1. Hochleistungs und Skalierbarkeit, die mehrere Speichermotoren unterstützen; 2. Einfach zu verwendende und pflegende, einfache Konfiguration und reichhaltige Werkzeuge; 3. Reiches Ökosystem, das eine große Anzahl von Community- und Drittanbietern anzieht; V.

Zu den Schritten für die Aktualisierung der MySQL -Datenbank gehören: 1. Sicherung der Datenbank, 2. Stoppen Sie den aktuellen MySQL -Dienst, 3. Installieren Sie die neue Version von MySQL, 14. Starten Sie die neue Version des MySQL -Dienstes, 5. Wiederherstellen Sie die Datenbank wieder her. Während des Upgrade -Prozesses sind Kompatibilitätsprobleme erforderlich, und erweiterte Tools wie Perconatoolkit können zum Testen und Optimieren verwendet werden.

Zu den MySQL-Backup-Richtlinien gehören logische Sicherungen, physische Sicherungen, inkrementelle Sicherungen, replikationsbasierte Backups und Cloud-Backups. 1. Logical Backup verwendet MySQldump, um die Datenbankstruktur und -daten zu exportieren, die für kleine Datenbanken und Versionsmigrationen geeignet sind. 2. Physische Sicherungen sind durch das Kopieren von Datendateien schnell und umfassend, erfordern jedoch eine Datenbankkonsistenz. 3. Incremental Backup verwendet eine binäre Protokollierung, um Änderungen aufzuzeichnen, was für große Datenbanken geeignet ist. V. 5. Cloud -Backups wie AmazonRDs bieten Automatisierungslösungen, aber Kosten und Kontrolle müssen berücksichtigt werden. Bei der Auswahl einer Richtlinie sollten Datenbankgröße, Ausfallzeittoleranz, Wiederherstellungszeit und Wiederherstellungspunktziele berücksichtigt werden.

MysqlclusteringenhancesDatabaserObustnessandScalabilityBydiTributingDataacrossmultiPlenodes

Das Optimieren von Datenbankschema -Design in MySQL kann die Leistung in den folgenden Schritten verbessern: 1. Indexoptimierung: Erstellen Sie Indizes für gemeinsame Abfragespalten, Ausgleich des Aufwand der Abfragen und Einfügen von Aktualisierungen. 2. Tabellenstrukturoptimierung: Redundieren Sie die Datenreduktion durch Normalisierung oder Anti-Normalisierung und verbessern Sie die Zugangseffizienz. 3. Datentypauswahl: Verwenden Sie geeignete Datentypen, z. B. int anstelle von VARCHAR, um den Speicherplatz zu reduzieren. 4. Partitionierung und Untertisch: Verwenden Sie für große Datenvolumina die Partitionierung und Untertabelle, um Daten zu dispergieren, um die Abfrage- und Wartungseffizienz zu verbessern.

TooptimizeMySQLperformance,followthesesteps:1)Implementproperindexingtospeedupqueries,2)UseEXPLAINtoanalyzeandoptimizequeryperformance,3)Adjustserverconfigurationsettingslikeinnodb_buffer_pool_sizeandmax_connections,4)Usepartitioningforlargetablestoi


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