Sphinx+PHP検索サービス

自分の映画 Web サイトのリソースが徐々に増加するにつれて、映画リソース検索サービスを追加することが避けられなくなりました。データベース検索を直接操作すると、IO ポート要求が増加し、検索パフォーマンスが低下します。前回のプロジェクトで sphinx を使用する基礎があり、中国語の検索サービスのサポートに加えて、最終的に sphinx ベースの Coreseek 検索サービスを使用することにしました。

ダウンロードとインストールの手順 [Linux 環境でバージョン 4.1 を使用しており、システムは mysql および xml データ ソースをサポートしています]:

1. coreseek ダウンロード アドレス、coreseek-4.1-beta.tar.gz パッケージをダウンロード
   

2. 解凍gz パッケージ、tar zxvf coreseek-4.1-beta.tar.gz

3. mmseg [中国語単語セグメンテーション パッケージ] をコンパイルしてインストールします

1. ./bootstrap

2. ./configure --prefix=/usr /local/mmseg3

   + usr/local/coreseek --without-unixodbc --with-mmseg --with-mmseg-includes=/usr/local/mmseg3/include/mmseg/ --with-mmseg-libs=/usr /local/mmseg3/lib / --with-mysql #with-mmseg-libs は mmseg 中国語単語セグメンテーション パスです

3. make && make install

4. 映画 Web サイトの更新サイクルは比較的長く、sphinx はインデックス作成にはメイン インデックス + 増分インデックスの方法を使用し、最後に 2 つのインデックス ファイルをマージします。ここで、独自の検索構成ファイルのデプロイを開始します:

1. coreseek インストール ディレクトリに etc ファイルを入力し、.conf 構成ファイルを作成または変更します

2. ソース ソースを構成します

3. source movie
{
Type = mysql

sql_host = localhost #mysql データベースホスト

sql_user = root #mysql user

sql_pass = localhost #mysql ユーザーパスワード

sql_db = movie #movie
1. sql_port = 3306 # オプション、デフォルトは 3306 です

   sql_query_pre =セット名 utf8

#インクリメンタルインデックスを作成します
2. sql_query_pre = REPLACE INTO movie_sph_counter SELECT 1, MAX(id) FROM movie

   sql_query = SELECT id, UNIX_TIMESTAMP(cdate) AS date ,id AS movie_id ,name, year, type,status,sync_status FROM movie WHERE id

#検索戻りフィールド
1. SQL_ATTR_UINT = Movie_id

   SQL_UINT = Year
   SQL_UINT = TYPE
   SQL_ATTR_UINT = Date
   SQL_ATTR_UINT = Status
   SQL_ATTR_UINT = _STATUS
   SQL_FIELD_STRING = NAME
   
   SQL_INFO_PRE = SET NAMES UTF8 # コマンドラインでクエリを実行する場合は、正しい文字セットを設定します
   sql_query_info = SELECT * FROM movie WHERE id=$id # コマンドラインでクエリを実行する場合は、データベースから元のデータ情報を読み取ります
   }
   
   
   #Incrementalインデックス ソース
   ソース デルタ: 映画

   {

   sql_query_pre = SET NAMES utf8
   sql_query = SELECT id, UNIX_TIMESTAMP(cdate) AS date ,id AS movie_id ,name , year, type ,status,sync_status FROM movie WHERE id>( SELECT max_movie_id FROM movie_sph_counter counter_id=1 )
   sql_query_post_index = REPLACE INTO movie_sph_counter SELECT 1, MAX(id) FROM movie
   }
   
   
   
   
   構成インデックス
   I #

#インデックス定義
1. インデックスムービー

   {
   Source = Movie #対応するソース名
   PATH =/usr/Local/Coreseek/VAR/Movie #実際に使用する絶対パスは/usr /localのように変更してください/coreseek/var/...
   docinfo = extern
   mlock = 0
   morphology = none
   min_word_len = 1
   html_strip = 0
   
   #中国語単語セグメンテーション設定、詳細については、http://www.coreseek.cn を確認してください。 /products-install/coreseek_mmseg/
   charset_dictpath = /usr/local/mmseg/etc/ #BSD および Linux 環境で設定し、/ シンボルで終わる mmseg パス
   
   charset_type = zh_cn.utf-8 #中国語エンコーディング
   }
   
   indexデルタ : movie
   {
   ソース = デルタ
   パス = /usr/local/coreseek/var/data/movie_delta #注意! ！メインインデックスパスと同じ名前を使用しないでください。 docinfo = extern mlock = 0
   morphology = none
   min_word_len = 1
   html_strip = 0
   
   _dictpath = /usr/local/mmseg/etc/
   charset_type = zh_cn.utf-8
   }
   
   
   
   
   検索サービスを設定します

2. #searchd サービス定義

   searchd
{
Listen = 9312 #ポート番号、自分で定義できます
1. read_timeout = 5

   max_children = 30
   max_matches = 1000
   シームレス回転= 0
   preopen_indexes = 0
   unlink_old = 1
   compat_sphinxql_magics=0
   pid_file = /usr/local/coreseek/var/log/searchd_mysql.pid #実際の絶対パスに変更してください (例: /usr/local/core) Seek/var/ ...
   log = /usr/local/coreseek/var/log/searchd_mysql.log #実際の絶対パスに変更してください。例: /usr/local/coreseek/var/...
   query_log = /usr/ local/coreseek/var/log/query_mysql.log #実際の絶対パスに変更してください。例: /usr/local/coreseek/var/...
   Binlog_path = #binlog ログを閉じる
   }
   
   
   
   
   インデックスを作成するコマンドを実行します: /usr/local/coreseek/bin/indexer -c movie.conf --all
   

バックグラウンドで実行されている検索サービスを開始します: /usr/local/coreseek/ bin/searchd -c movie.conf
スケジュールされたタスクを作成し、増分インデックス作成を実行します: /usr/local/coreseek/bin/indexer -c csft_movie.conf delta --rotate
スケジュールされたタスクを作成してマージインデックス: /usr/local/coreseek/bin/indexer -c csft_movie.conf --merge movie delta --merge-dst-range selected 0 0 --rotate
これで、sphinx+mysql に基づく検索サービスが追加されました。次のステップは、sphinxapi.php に基づいて検索インターフェイス コードを開発することです ……
初めて自分で Sphinx 検索サービスを構築し、最終的に Web サイト検索をテストしましたが、その速度は驚くべきものでした。

7. ここでシェアしますので、皆さんのお役に立てれば幸いです