安装 安装前需要先去官网下载源码. 目前最新版本是 2.2.5-release, 点击下载即可。 当然,如果你想直接在命令行下载,直接下载我这个版本也行,就是不知道会不会版本太久。 tiankonguse:~ $ cd /usr/local/srctiankonguse:src $ su root -tiankonguse:src #
安装
安装前需要先去官网下载源码.
目前最新版本是 2.2.5-release, 点击下载即可。
当然,如果你想直接在命令行下载,直接下载我这个版本也行,就是不知道会不会版本太久。
tiankonguse:~ $ cd /usr/local/src tiankonguse:src $ su root - tiankonguse:src # wget http://sphinxsearch.com/files/sphinx-2.2.5-release.tar.gz
然后解压缩,命令就不用说了吧
tiankonguse:src # tar zxvf filename.tar.gz
后来听说 sphinx 有两种安装方式
- 单独安装,查询时采用API调用。
- 使用插件方式把sphinx编译成一个mysql插件并使用特定的sql语句进行检索。
这里我选择第一种方式,毕竟把 sphinx 和 mysql 耦合在一起的话, 将来将成为一个很大的坑。
sphinx 查询出来的是 id, 然后会进行二次查询得到想要的数据。
下面的命令都是在 root 权限下操作的。
tiankonguse:sphinx-2.2.5-release # ./configure –prefix=/usr/local/sphinx tiankonguse:sphinx-2.2.5-release # make && make install
可以使用 --prefix 指向sphinx的安装路径 可以使用 --with-mysql 指向mysql的安装路径。
安装完毕后查看一下 /usr/local/sphinx
下是否有 三个目录 bin etc var,如有,则安装无误!
tiankonguse:sphinx-2.2.5-release # cd /usr/local/sphinx/ tiankonguse:sphinx # ls bin/ etc/ share/ var/
配置
mysql 数据源
由于我使用的是 mysql, 所以需要为 sphinx 创建对应的db。
# server:127.0.0.1 # database : d_sphinx_testdb # table: t_sphinx_article CREATE SCHEMA IF NOT EXISTS `d_sphinx_testdb` DEFAULT CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci ; USE `d_sphinx_testdb` ; CREATE TABLE `d_sphinx_testdb`.`t_sphinx_article` ( `c_id` INT NOT NULL AUTO_INCREMENT, `c_title` VARCHAR(45) NOT NULL DEFAULT '', `c_content` VARCHAR(45) NOT NULL DEFAULT '', `c_comment_num` VARCHAR(45) NOT NULL DEFAULT 0, PRIMARY KEY (`c_id`)) ENGINE = InnoDB DEFAULT CHARACTER SET = utf8;
sphinx 配置文件
首先需要找到需要配置的文件以及需要配置的内容。
我们需要配置的是 /usr/local/sphinx/sphinx.conf 文件里面的数据库的信息。
tiankonguse:sphinx # cd etc tiankonguse:etc # tiankonguse:etc # ls example.sql sphinx-min.conf.dist sphinx.conf.dist tiankonguse:etc # cp sphinx.conf.dist sphinx.conf tiankonguse:etc # ls example.sql sphinx-min.conf.dist sphinx.conf sphinx.conf.dist skyyuan:etc $ vi sphinx.conf
可以看到下面的内容设置数据源 source
############################################################################# ## data source definition ############################################################################# source d_sphinx_testdb { # data source type. mandatory, no default value # known types are mysql, pgsql, mssql, xmlpipe, xmlpipe2, odbc type = mysql # 数据库类型 # some straightforward parameters for SQL source types #数据库主机地址 sql_host = 127.0.0.1 #数据库用户名 sql_user = root #数据库密码 sql_pass = pwd #数据库名称 sql_db = d_sphinx_testdb # 数据库采用的端口 sql_port = 3306 # pre-query, executed before the main fetch query # multi-value, optional, default is empty list of queries #执行sql前要设置的字符集 sql_query_pre = SET NAMES UTF8 # main document fetch query mandatory, integer document ID field MUST be the first selected column # 全文检索要显示的内容,在这里尽可能不使用where或group by,将where与groupby的内容交给sphinx,由sphinx进行条件过滤与groupby效率会更高 # select 出来的字段必须至少包括一个唯一主键(ARTICLESID)以及要全文检索的字段,你计划原本在where中要用到的字段也要select出来,这里不需要使用orderby sql_query = SELECT c_id,c_title,c_content,c_comment_num FROM t_sphinx_article #####以下是用来过滤或条件查询的属性############ #sql_attr_ 开头的表示一些属性字段,你原计划要用在where,orderby,groupby中的字段要在这里定义 # unsigned integer attribute declaration sql_attr_uint = c_comment_num # 无符号整数属性 sql_attr_uint = c_id # 无符号整数属性 # boolean attribute declaration # sql_attr_bool = is_deleted # bigint attribute declaration # sql_attr_bigint = my_bigint_id # UNIX timestamp attribute declaration # sql_attr_timestamp = posted_ts # floating point attribute declaration # sql_attr_float = lat_radians # string attribute declaration sql_attr_string = c_title sql_attr_string = c_content # JSON attribute declaration # sql_attr_json = properties # combined field plus attribute declaration (from a single column) # stores column as an attribute, but also indexes it as a full-text field # # sql_field_string = author }
然后设置数据源的索引
index d_sphinx_testdb_index { #数据源名 source = d_sphinx_testdb # 索引记录存放目录 path = /usr/local/sphinx/var/data/d_sphinx_testdb_index # 文档信息存储方式 docinfo = extern #缓存数据内存锁定 mlock = 0 # 形态学 morphology = none # 索引的词最小长度 min_word_len = 1 #数据编码 charset_type = utf-8 #最小前缀 min_prefix_len = 0 #最小中缀 min_infix_len = 1 } indexer { # 内存限制 mem_limit = 32M } searchd { # 监听端口 listen = 9312 # 服务进程日志 log = /usr/local/sphinx/log/searchd.log # 客户端查询日志 query_log = /usr/local/sphinx/log/query.log # 请求超时 read_timeout = 5 # 同时可执行的最大searchd 进程数 max_children = 30 #进程ID文件 pid_file = /usr/local/sphinx/log/searchd.pid # 查询结果的最大返回数 max_matches = 1000 # 是否支持无缝切换,做增量索引时通常需要 seamless_rotate = 1 }
创建索引
进入 bin 目录,执行
./indexer 索引名
错误集
libmysqlclient.so.18
但是我报下面的错误
./indexer: error while loading shared libraries: libmysqlclient.so.18: cannot open shared object file: No such file or directory
原因:这主要是因为你安装库后,没有配置相应的环境变量.可以通过连接修正这个问题
sudo ln /usr/local/mysql/lib/libmysqlclient.so.18 /usr/lib/libmysqlclient.so.18
但是还是报错,原来添加一个动态库后需要重新加载动态库。
tiankonguse:bin # ldconfig
Invalid cross-device link
但是我又报错了
ln: creating hard link `/usr/lib/libmysqlclient.so.18 ' => `/usr/local/mysql/lib/libmysqlclient.so.18': Invalid cross-device link
于是我只好创建软连接了。
sudo ln -s /usr/local/mysql/lib/libmysqlclient.so.18 /usr/lib/libmysqlclient.so.18
查看检索是否启动
tiankonguse:bin # ps -ef | grep search tiankonguse 9601 1 0 Oct28 ? 00:00:00 xs-searchd: master tiankonguse 9602 9601 0 Oct28 ? 00:00:00 xs-searchd: worker[1] tiankonguse 9603 9601 0 Oct28 ? 00:00:00 xs-searchd: worker[2] tiankonguse 9604 9601 0 Oct28 ? 00:00:00 xs-searchd: worker[3] root 32637 18048 0 21:12 pts/0 00:00:00 grep search
WARNING attribute not found
执行索引的时候,看到这个错误,搜索了一下,原来主键不能加入到属性中去。
WARNING: attribute 'c_id' not found - IGNORING
参考文档 数据源配置:mysql数据源 和 WARNING: zero/NULL document_id, skipping .
ERROR index No fields in schema
ERROR: index 't_cover_sphinx_index': No fields in schema - will not index
还是在这里找到了原因。
使用sql_attr设置的字段,只能作为属性,使用SphinxClient::SetFilter()进行过滤;
未被设置的字段,自动作为全文检索的字段,使用SphinxClient::Query("搜索字符串")进行全文搜索
而我把所有字段都设置为 sql_attr 了,于是把需要全文索引的字段去掉。终于跑出一些接过来。
但是还有一些问题。
WARNING sql_query_info removed from Sphinx
WARNING: key 'sql_query_info' was permanently removed from Sphinx configuration. Refer to documentation for details.
好吧,我说怎么没有在配置文件中看到 sql_query_info 的说明呢,原来已经删除了,那就注释掉吧。
word overrun buffer
还是搜主键搜到的原因是我的主键不是一个整数,而 sphinx 要求必须是一个整数。
WARNING: source : skipped 300 document(s) with zero/NULL ids WARNING: word overrun buffer, clipped!!! WARNING: 601 duplicate document id pairs found
原文地址:Sphinx 使用记录, 感谢原作者分享。

MySQL convient aux petites et grandes entreprises. 1) Les petites entreprises peuvent utiliser MySQL pour la gestion des données de base, telles que le stockage des informations clients. 2) Les grandes entreprises peuvent utiliser MySQL pour traiter des données massives et une logique métier complexe pour optimiser les performances de requête et le traitement des transactions.

INNODB empêche efficacement la lecture des fantômes via le mécanisme de blocage à clé suivante. 1) Le blocage de touche suivante combine le verrouillage des lignes et le verrouillage de l'espace pour verrouiller les enregistrements et leurs lacunes pour empêcher l'insertion de nouveaux enregistrements. 2) Dans les applications pratiques, en optimisant la requête et en ajustant les niveaux d'isolement, la concurrence des verrouillage peut être réduite et les performances de la concurrence peuvent être améliorées.

MySQL n'est pas un langage de programmation, mais son langage de requête SQL a les caractéristiques d'un langage de programmation: 1. SQL prend en charge le jugement conditionnel, les boucles et les opérations variables; 2. Grâce aux procédures, déclencheurs et fonctions stockées, les utilisateurs peuvent effectuer des opérations logiques complexes dans la base de données.

MySQL est un système de gestion de la base de données relationnel open source, principalement utilisé pour stocker et récupérer les données rapidement et de manière fiable. Son principe de travail comprend les demandes des clients, la résolution de requête, l'exécution des requêtes et les résultats de retour. Des exemples d'utilisation comprennent la création de tables, l'insertion et la question des données et les fonctionnalités avancées telles que les opérations de jointure. Les erreurs communes impliquent la syntaxe SQL, les types de données et les autorisations, et les suggestions d'optimisation incluent l'utilisation d'index, les requêtes optimisées et la partition de tables.

MySQL est un système de gestion de base de données relationnel open source adapté au stockage, à la gestion, à la requête et à la sécurité des données. 1. Il prend en charge une variété de systèmes d'exploitation et est largement utilisé dans les applications Web et autres domaines. 2. Grâce à l'architecture client-serveur et à différents moteurs de stockage, MySQL traite efficacement les données. 3. L'utilisation de base comprend la création de bases de données et de tables, d'insertion, d'interrogation et de mise à jour des données. 4. L'utilisation avancée implique des requêtes complexes et des procédures stockées. 5. Les erreurs courantes peuvent être déboguées par le biais de la déclaration Explication. 6. L'optimisation des performances comprend l'utilisation rationnelle des indices et des instructions de requête optimisées.

MySQL est choisi pour ses performances, sa fiabilité, sa facilité d'utilisation et son soutien communautaire. 1.MySQL fournit des fonctions de stockage et de récupération de données efficaces, prenant en charge plusieurs types de données et opérations de requête avancées. 2. Adoptez l'architecture client-serveur et plusieurs moteurs de stockage pour prendre en charge l'optimisation des transactions et des requêtes. 3. Facile à utiliser, prend en charge une variété de systèmes d'exploitation et de langages de programmation. 4. Avoir un solide soutien communautaire et fournir des ressources et des solutions riches.

Les mécanismes de verrouillage d'InnoDB incluent des verrous partagés, des verrous exclusifs, des verrous d'intention, des verrous d'enregistrement, des serrures d'écart et des mèches suivantes. 1. Le verrouillage partagé permet aux transactions de lire des données sans empêcher d'autres transactions de lire. 2. Lock exclusif empêche les autres transactions de lire et de modifier les données. 3. Le verrouillage de l'intention optimise l'efficacité de verrouillage. 4. Enregistrement de l'indice de verrouillage d'enregistrement. 5. Écart d'enregistrement de l'indice des verrous de verrouillage de l'espace. 6. Le verrouillage de la touche suivante est une combinaison de verrouillage des enregistrements et de verrouillage de l'écart pour garantir la cohérence des données.

Les principales raisons des mauvaises performances de requête MySQL incluent le non-utilisation d'index, la mauvaise sélection du plan d'exécution par l'optimiseur de requête, la conception de table déraisonnable, le volume de données excessif et la concurrence de verrouillage. 1. Aucun indice ne provoque une requête lente et l'ajout d'index ne peut améliorer considérablement les performances. 2. Utilisez la commande Expliquez pour analyser le plan de requête et découvrez l'erreur Optimizer. 3. Reconstruire la structure de la table et l'optimisation des conditions de jointure peut améliorer les problèmes de conception de la table. 4. Lorsque le volume de données est important, les stratégies de partitionnement et de division de table sont adoptées. 5. Dans un environnement de concurrence élevé, l'optimisation des transactions et des stratégies de verrouillage peut réduire la concurrence des verrous.


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