Sphinx는 러시아인 Andrew Aksyonoff가 개발한 전체 텍스트 검색 엔진입니다. 다른 응용 프로그램에 대해 고속, 낮은 공간 점유 및 높은 결과 관련 전체 텍스트 검색 기능을 제공하기 위한 것입니다. Sphinx는 SQL 데이터베이스 및 스크립팅 언어와 쉽게 통합될 수 있습니다. 현재 시스템에는 MySQL 및 PostgreSQL 데이터베이스 데이터 소스에 대한 지원이 내장되어 있으며 표준 입력에서 특정 형식의 XML 데이터 읽기도 지원합니다.
Sphinx의 기능은 다음과 같습니다.
a) 고속 인덱싱(최신 CPU에서는 최대 성능이 10MB/초에 도달할 수 있음);
b) 고성능 검색(2~4GB의 텍스트 데이터에 대해 검색당 평균 응답 시간은 0.1초 미만),
c) 대용량 데이터 처리 가능(현재) 100GB 이상의 텍스트 데이터를 처리할 수 있는 것으로 알려져 있으며, 단일 CPU 시스템에서 1억 개의 문서를 처리할 수 있습니다.)
d) 관련성이 뛰어난 알고리즘, 구문 유사성을 기반으로 한 복합 순위 방법 및 통계(BM25);
e) 분산 검색 지원
f) 구문 검색 지원
g) 문서 요약 생성 제공
h) 가능 MySQL 스토리지 엔진 검색 서비스로 제공;
i) 부울, 구문, 단어 유사성 등과 같은 다양한 검색 모드 지원;
j) 문서는 여러 전체 텍스트 검색 필드 지원( 최대 32);
k) 문서는 여러 추가 속성 정보(예: 그룹화 정보, 타임스탬프 등)를 지원합니다.
l) 단어 분할 지원
mysql의 MYISAM은 전체 텍스트 인덱싱을 제공하지만 성능이 그다지 좋지 않습니다. 또한 데이터베이스는 결국 이러한 작업을 잘 수행하지 못하므로 이러한 작업을 더 적합한 프로그램에 맡겨야 합니다. 데이터베이스에 대한 압박. 따라서 Sphinx를 mysql의 전체 텍스트 인덱싱 도구로 사용하는 것이 좋은 선택입니다. 이번주에는 주로 이 도구를 사용하는 방법을 배울 것입니다. 학습 과정을 간략하게 기록하고 이 도구를 배우는 다른 친구들에게 영감을 줄 수 있기를 바랍니다.
스핑크스 설치
wget http://sphinxsearch.com/files/sphinx-2.2.11-release.tar.gz tar -xf sphinx-2.2.11-release.tar.gz && cd sphinx-2.2.11-release ./configure --prefix=/usr/local/spinx --with-mysql make && make install ln -s /usr/local/mysql/lib/libmysqlclient.so.18 /usr/lib64/ libsphinxclient 安装(PHP模块需要) cd api/libsphinxclient ./configure –prefix=/usr/local/sphinx make && make install
php 확장 설치
wget http://pecl.php.net/get/sphinx-1.3.0.tgz tar zxf sphinx-1.3.3.tgz && cd sphinx-1.3.3 ./configure --with-php-config=/usr/local/php/bin/php-config --with-sphinx=/usr/local/sphinx/ make && make install
3. 구성 파일 생성
cp /usr/local/sphinx/etc/sphinx-min.conf.dist /usr/local/sphinx/etc/sphinx.conf
# # Minimal Sphinx configuration sample (clean, simple, functional) # source src1 { type = mysql sql_host = localhost sql_user = root sql_pass = www.123 sql_db = test sql_port = 3306 # optional, default is 3306 sql_query = \ SELECT id, group_id, UNIX_TIMESTAMP(date_added) AS date_added, title, content \ FROM documents sql_attr_uint = group_id sql_attr_timestamp = date_added } index test1 { source = src1 path = /usr/local/spinx/var/data/test1 } indexer { mem_limit = 32M } searchd { listen = 9312 listen = 9306:mysql41 log = /usr/local/spinx/var/log/searchd.log query_log = /usr/local/spinx/var/log/query.log read_timeout = 5 max_children = 30 pid_file = /usr/local/spinx/var/log/searchd.pid seamless_rotate = 1 preopen_indexes = 1 unlink_old = 1 workers = threads # for RT to work binlog_path = /usr/local/spinx/var/data }
4. 인덱스 생성 및 시작
/usr/local/spinx/bin/indexer -c /usr/local/spinx/etc/sphinx.conf --all /usr/local/spinx/bin/searchd -c /usr/local/spinx/etc/sphinx.conf
5. >
cd /root/sphinx-2.2.11-release/api python test.py test DEPRECATED: Do not call this method or, even better, use SphinxQL instead of an API Query 'test ' retrieved 3 of 3 matches in 0.000 sec Query stats: 'test' found 5 times in 3 documents Matches: 1. doc_id=1, weight=2, group_id=1, date_added=2016-11-30 01:21:20 2. doc_id=2, weight=2, group_id=1, date_added=2016-11-30 01:21:20 3. doc_id=4, weight=1, group_id=2, date_added=2016-11-30 01:21:20
mysql> select * from documents; +----+----------+-----------+---------------------+-----------------+---------------------------------------------------------------------------+ | id | group_id | group_id2 | date_added | title | content | +----+----------+-----------+---------------------+-----------------+---------------------------------------------------------------------------+ | 1 | 1 | 5 | 2016-11-30 01:21:20 | test one | this is my test document number one. also checking search within phrases. | | 2 | 1 | 6 | 2016-11-30 01:21:20 | test two | this is my test document number two | | 3 | 2 | 7 | 2016-11-30 01:21:20 | another doc | this is another group | | 4 | 2 | 8 | 2016-11-30 01:21:20 | doc number four | this is to test groups | +----+----------+-----------+---------------------+-----------------+---------------------------------------------------------------------------+