


Choisir un serveur de recherche en texte intégral autonome : une comparaison de Sphinx et SOLR
Introduction
Pour les applications nécessitant de solides capacités de recherche en texte intégral, la sélection d'un serveur approprié est cruciale. Cet article examine les fonctionnalités, les similitudes et les différences entre deux options populaires : Sphinx et SOLR.
Comparaison
Sphinx et SOLR sont tous deux des serveurs autonomes qui répondent aux exigences suivantes :
- Fonctionnement autonome
- Indexation en masse à partir de SQL requêtes
- Logiciel gratuit
- Support pour Linux et MySQL
Similarités
- Hautes performances pour les données volumineuses volumes
- Bases d'utilisateurs étendues et commerciales support
- Liaisons d'API client multiplateforme
- Distribution pour l'évolutivité
Différences
- Licence : Sphinx est GPLv2, tandis que SOLR est Sous licence Apache2, nécessitant potentiellement une licence commerciale pour l'intégration ou l'extension dans des applications commerciales.
- Écosystème : SOLR est construit sur Lucene, bénéficiant de sa vaste base d'utilisateurs et de mises à jour de fonctionnalités. Sphinx se concentre sur une intégration étroite avec les SGBDR, en particulier MySQL.
- Extensibilité : SOLR prend en charge l'indexation des formats propriétaires, la vérification orthographique et le facettage prêts à l'emploi. Sphinx nécessite plus d'efforts pour le facettage et ne peut pas indexer les formats propriétaires.
- Mises à jour partielles de l'index : Sphinx n'autorise pas les mises à jour partielles de l'index pour les données de champ, contrairement à SOLR.
- ID de document : Sphinx nécessite des ID de document entiers non signés uniques non nuls, tandis que SOLR autorise des formats de clé flexibles, notamment chaînes et clés non uniques.
- Réduction de champs : SOLR prend en charge la réduction de champs pour éviter les résultats en double, ce qui manque à Sphinx.
- Récupération directe de documents : SOLR peut récupérer des documents entiers, réduisant ainsi les délais aller-retour vers un magasin de données externe. Sphinx récupère uniquement les identifiants des documents.
Autres alternatives
ElasticSearch est une autre option populaire basée sur Lucene, offrant des fonctionnalités similaires à SOLR.
Cas d'utilisation spécifiques
- Pour les applications nécessitant un format propriétaire pour l'indexation, la vérification orthographique ou le facettage, SOLR est un choix approprié.
- Pour l'intégration avec MySQL et la facilité de configuration, Sphinx excelle.
Conclusion
Sphinx et SOLR sont tous deux des serveurs de recherche en texte intégral capables. La fondation Lucene de SOLR fournit des fonctionnalités avancées et un vaste écosystème, tandis que l'intégration étroite du SGBDR et la configuration simple de Sphinx le rendent adapté à des scénarios spécifiques. En fin de compte, le meilleur choix dépend des exigences spécifiques de l'application.
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

Dans l'optimisation de la base de données, les stratégies d'indexation doivent être sélectionnées en fonction des exigences de requête: 1. Lorsque la requête implique plusieurs colonnes et que l'ordre des conditions est fixe, utilisez des index composites; 2. Lorsque la requête implique plusieurs colonnes mais que l'ordre des conditions n'est pas fixe, utilisez plusieurs index mono-colonnes. Les index composites conviennent à l'optimisation des requêtes multi-colonnes, tandis que les index mono-colonnes conviennent aux requêtes à colonne unique.

Pour optimiser la requête lente MySQL, SlowQueryLog et Performance_Schema doivent être utilisées: 1. Activer SlowQueryLog et définir des seuils pour enregistrer la requête lente; 2. Utilisez Performance_schema pour analyser les détails de l'exécution de la requête, découvrir les goulots d'étranglement des performances et optimiser.

MySQL et SQL sont des compétences essentielles pour les développeurs. 1.MySQL est un système de gestion de base de données relationnel open source, et SQL est le langage standard utilisé pour gérer et exploiter des bases de données. 2.MySQL prend en charge plusieurs moteurs de stockage via des fonctions de stockage et de récupération de données efficaces, et SQL termine des opérations de données complexes via des instructions simples. 3. Les exemples d'utilisation comprennent les requêtes de base et les requêtes avancées, telles que le filtrage et le tri par condition. 4. Les erreurs courantes incluent les erreurs de syntaxe et les problèmes de performances, qui peuvent être optimisées en vérifiant les instructions SQL et en utilisant des commandes Explication. 5. Les techniques d'optimisation des performances incluent l'utilisation d'index, d'éviter la numérisation complète de la table, d'optimiser les opérations de jointure et d'améliorer la lisibilité du code.

La réplication maître-esclave Asynchrones MySQL permet la synchronisation des données via le binlog, améliorant les performances de lecture et la haute disponibilité. 1) L'enregistrement du serveur maître change en binlog; 2) Le serveur esclave lit le binlog via des threads d'E / S; 3) Le thread SQL du serveur applique le binlog pour synchroniser les données.

MySQL est un système de gestion de base de données relationnel open source. 1) Créez une base de données et des tables: utilisez les commandes CreateDatabase et CreateTable. 2) Opérations de base: insérer, mettre à jour, supprimer et sélectionner. 3) Opérations avancées: jointure, sous-requête et traitement des transactions. 4) Compétences de débogage: vérifiez la syntaxe, le type de données et les autorisations. 5) Suggestions d'optimisation: utilisez des index, évitez de sélectionner * et utilisez les transactions.

L'installation et les opérations de base de MySQL incluent: 1. Télécharger et installer MySQL, définir le mot de passe de l'utilisateur racine; 2. Utilisez des commandes SQL pour créer des bases de données et des tables, telles que CreateDatabase et CreateTable; 3. Exécuter les opérations CRUD, utiliser des commandes INSERT, SELECT, UPDATE, DELETE; 4. Créer des index et des procédures stockées pour optimiser les performances et implémenter une logique complexe. Avec ces étapes, vous pouvez créer et gérer les bases de données MySQL à partir de zéro.

InnodbBufferPool améliore les performances des bases de données MySQL en chargeant des données et des pages d'index dans la mémoire. 1) La page de données est chargée dans le tampon pour réduire les E / S du disque. 2) Les pages sales sont marquées et rafraîchies au disque régulièrement. 3) Élimination de la page de données de gestion de l'algorithme LRU. 4) Le mécanisme de lecture charge les pages de données possibles à l'avance.

MySQL convient aux débutants car il est simple à installer, puissant et facile à gérer les données. 1. Installation et configuration simples, adaptées à une variété de systèmes d'exploitation. 2. Prise en charge des opérations de base telles que la création de bases de données et de tables, d'insertion, d'interrogation, de mise à jour et de suppression de données. 3. Fournir des fonctions avancées telles que les opérations de jointure et les sous-questionnaires. 4. Les performances peuvent être améliorées par l'indexation, l'optimisation des requêtes et le partitionnement de la table. 5. Prise en charge des mesures de sauvegarde, de récupération et de sécurité pour garantir la sécurité et la cohérence des données.


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