什么是Sphinx
Sphinx 是一个全文检索引擎,一般而言,Sphinx是一个独立的搜索引擎,意图为其他应用提供高速、低空间占用、高结果相关度的全文搜索功能。Sphinx可以非常容易的与SQL数据库和脚本语言集成。当前系统内置MySQL和PostgreSQL 数据库数据源的支持,也支持从标准输入读取特定格式的XML数据。通过修改源代码,用户可以自行增加新的数据源(例如:其他类型的DBMS的原生支持)。
Sphinx的特性
高速的建立索引(在当代CPU上,峰值性能可达到10 MB/秒);
高性能的搜索(在2 – 4GB 的文本数据上,平均每次检索响应时间小于0.1秒);
可处理海量数据(目前已知可以处理超过100 GB的文本数据, 在单一CPU的系统上可处理100 M 文档);
提供了优秀的相关度算法,基于短语相似度和统计(BM25)的复合Ranking方法;支持分布式搜索;
provides documentexceprts generation;
可作为MySQL的存储引擎提供搜索服务;
支持布尔、短语、词语相似度等多种检索模式;
文档支持多个全文检索字段(最大不超过32个);
文档支持多个额外的属性信息(例如:分组信息,时间戳等);
停止词查询;
支持单一字节编码和UTF-8编码;
原生的MySQL支持(同时支持MyISAM 和InnoDB);
原生的PostgreSQL 支持.
安装
本文以CentOS5.5+mysql-5.1.55+sphinx-0.9.9(coreseek-3.2.14.tar.gz)为例介绍
Sphinx+MySQL5.1x+SphinxSE存储引擎+mmseg中文分词搜索引擎架构搭建过程。
1.安装MySQL+SphinxSE,进入软件包目录
tar zxvfmysql-5.1.55.tar.gz
tar zxvfsphinx-0.9.9.tar.gz
cp -rsphinx-0.9.9/mysqlse/ mysql-5.1.55/storage/sphinx à 把sphinx的源代码复制到mysql源码中
cdmysql-5.1.55
./BUILD/autorun.sh
./configure--prefix=/usr/local/webserver/mysql/ --enable-assembler--with-extra-charsets=complex --enable-thread-safe-client --with-big-tables--with-readline --with-ssl --with-embedded-server --enable-local-infile--with-plugins=partition,innobase,myisammrg,sphinx
make
make install
#/usr/sbin/groupadd mysql
#/usr/sbin/useradd -g mysql mysql
# chmod +w/usr/local/webserver/mysql
# chown -Rmysql:mysql /usr/local/webserver/mysql
①、创建MySQL数据库存放目录
#---------------------------------+
# mkdir -p /data0/mysql/3306/data/
# chown -Rmysql:mysql /data0/mysql/
#---------------------------------+
②、以mysql用户帐号的身份建立数据表:
#---------------------------------+
#/usr/local/webserver/mysql/bin/mysql_install_db--basedir=/usr/local/webserver/mysql --datadir=/data0/mysql/3306/data --user=mysql
#---------------------------------+③、创建my.cnf配置文件:
#--------------------------------+
# vi /data0/mysql/3306/my.cnf
#--------------------------------+
my.cnf输入以下内容:
[client]
default-character-set= utf8
port = 3306
socket =/tmp/mysql.sock
[mysql]
no-auto-rehash
[mysqld]
user = mysql
port = 3306
socket =/tmp/mysql.sock
basedir =/usr/local/webserver/mysql
datadir =/data0/mysql/3306/data
open_files_limit= 10240
back_log = 600
max_connections= 3000
max_connect_errors= 6000
table_cache =614
external=locking= FALSE
max_allowed_packet= 32M
sort_buffer_size= 2M
join_buffer_size= 2M
thread_cache_size= 300
thread_concurrency= 8
query_cache_size= 32M
query_cache_limit= 2M
query_cache_min_res_unit= 2k
default-storage-engine= MyISAM
default_table_type= MyISAM
thread_stack =192K
transaction_isolation= READ-COMMITTED
tmp_table_size= 246M
max_heap_table_size= 246M
long_query_time= 1
log_long_format
log-bin = /data0/mysql/3306/binlog
binlog_cache_size = 4M
binlog_format= MIXED
max_binlog_cache_size= 8M
max_binlog_size= 512M
expire_logs_days= 7
key_buffer_size= 256M
read_buffer_size= 1M
read_rnd_buffer_size= 16M
bulk_insert_buffer_size= 64M
myisam_sort_buffer_size= 128M
myisam_max_sort_file_size= 10G
myisam_repair_threads= 1
myisam_recover
skip-name-resolve
master-connect-retry= 10
slave-skip-errors= 1032,1062,126,1114,1146,1048,1396
server-id = 1
[mysqldump]
quick
max_allowed_packet= 32M
#--------------------------------开启MYSQL: ---------------+
/usr/local/webserver/mysql/bin/mysqld_safe--defaults-file=/data0/mysql/3306/my.cnf 2>&1 > /dev/null &
#-----------------------------------------------------------+
#--------------------------------关闭MYSQL: ---------------+
/usr/local/webserver/mysql/bin/mysqladmin-u root -p -S /tmp/mysql.sock shutdown
#-----------------------------------------------------------+
⑦、通过命令行登录管理MySQL服务器(提示输入密码时直接回车):
#----------------------------------------------------------------+
#/usr/local/webserver/mysql/bin/mysql -u root -p -S /tmp/mysql.sock
#----------------------------------------------------------------+
。
安装完成启动MySQL后查看sphinx存储引擎是否安装成功
在mysql命令行下执行
show engines;
如果出现如下图红色方框内的信息说明SphinxSE已经安装成功!
安装Sphinx全文检索服务器
Sphinx默认不支持中文索引及检索, 以前用Coreseek的补丁来解决,目前Coreseek 不单独提供补丁文件,而基于sphinx开发了Coreseek 全文检索服务器,Coreseek应该是现在用的最多的sphinx中文全文检索,它提供了为Sphinx设计的中文分词包LibMMSeg包含mmseg中文分词,其实coreseek-3.2.14.tar.gz中已经包含了sphinx,前面安装SphinxSE时也可以使用这个压缩包里的mysqlse。
我们来看一下的安装过程:
安装autoconf
Bzip2 –dautoconf-2.65.tar.bz2
tar xvfautoconf-2.65.tar
cdautoconf-2.65
./configure--prefix=/usr
make
make install
cd ..
安装Coreseek
tar zxvfcoreseek-3.2.14.tar.gz
cdcoreseek-3.2.14
cdmmseg-3.2.14/
./bootstrap
./configure--prefix=/usr/local/mmseg3
make
make install
cd../csft-3.2.14/
shbuildconf.sh
./configure--prefix=/usr/local/coreseek --without-python --without-unixodbc --with-mmseg--with-mmseg-includes=/usr/local/mmseg3/include/mmseg/--with-mmseg-libs=/usr/local/mmseg3/lib/--with-mysql=/usr/local/webserver/mysql --host=arm
make
make install
ln -s/usr/local/webserver/mysql/lib/mysql/libmysqlclient.so.16 /usr/lib
cd/usr/local/coreseek/etc
进入配置目录通过命令ls可以看到3个文件
example.sql sphinx.conf.dist sphinx-min.conf.dist
其中example.sql是示例sql脚本我们将其导入到数据库中的test数据库中作为测试数据(会创建两张表 documents和tags)
vi sphinx.conf
输入以下内容
# 定义一个数据库源,名字为src1
source src1
{
type =mysql
sql_host = localhost
sql_user = root
sql_pass =
sql_db =test
sql_port = 3306 #optional, default is 3306
sql_sock = /tmp/mysql.sock
sql_query_pre = SET NAMES utf8
sql_query = /
SELECTid,title,content FROM songs
sql_query_info = SELECT * FROM songs WHERE id=$id
}
# 定义建立索引项
index test1
{
source =src1
path =/usr/local/coreseek/var/data/test1
charset_type = zh_cn.utf-8
charset_dictpath = /usr/local/mmseg3/etc/
}
# 建索引程序的设置
indexer
{
# 建索引时所用的内存限制
mem_limit = 32M
}
# 提供服务的进程配置
searchd
{
port =9312
log = /usr/local/coreseek/var/log/searchd.log
query_log = /usr/local/coreseek/var/log/query.log
read_timeout = 5
max_children = 30
pid_file = /usr/local/coreseek/var/log/searchd.pid
max_matches = 1000
seamless_rotate = 1
preopen_indexes = 0
unlink_old = 1
}
说明:
代码段source src1{***} 代表数据源里面主要包含了数据库的配置信息,src1表示数据源名字,可以随便写。
代码段index test1{***} 代表为哪个数据源创建索引,与source *** 是成对出现的,其中的source参数的值必须是某一个数据源的名字。
其他参数可以查看手册,这里不再赘述。
生成索引
/usr/local/coreseek/bin/indexer-c /usr/local/coreseek/etc/sphinx.conf --all
其中参数--all表示生成所有索引
当然也可以是索引的名字例如:/usr/local/coreseek/bin/indexer-c /usr/local/coreseek/etc/sphinx.conf test1
执行后可以在/usr/local/coreseek/var/data目录中看到多出一些文件,是以索引名为文件名的不同的扩展名的文件
在不启动sphinx的情况下即可测试命令:
/usr/local/coreseek/bin/search -c/usr/local/coreseek/etc/sphinx.conf number
可以看到将内容中含有number数据的数据查询出来。
/usr/local/coreseek/bin/search-c /usr/local/coreseek/etc/sphinx.conf 研究生创业
可以看到我们输入的查询文字已经被拆分成了两个词,只是因为我们的测试数据中没有中文数据查询结果为空。我们插入几条新数据。
INSERT INTO`test`.`documents` (
`id` ,
`group_id` ,
`group_id2` ,
`date_added` ,
`title` ,
`content`
)
VALUES (
NULL , '2','3', '2011-02-01 00:37:12', '研究生的故事', '研究生自主创业'
), (
NULL , '1','1', '2011-01-28 00:38:22', '研究', '为了创业而研究生命科学'
);
我们再来看以下数据库中的主要数据
插入新数据后需要重新生成索引
/usr/local/coreseek/bin/indexer-c /usr/local/coreseek/etc/sphinx.conf test1
然后执行查询测试/usr/local/coreseek/bin/search -c /usr/local/coreseek/etc/sphinx.conf 研究生创业
我们搜索的词语是“研究生创业”,可以看到词语被拆分成了研究生和创业两个词,虽然有两条记录都包含“创业和”研究生”这几个字但是“研究生命科学”中的“研究生”三个字虽然是紧挨着的但是不是一个词语,结果是只匹配一条“研究生自主创业”,我们再搜索“研究”这个词语
/usr/local/coreseek/bin/search-c /usr/local/coreseek/etc/sphinx.conf 研究
同样匹配一条记录,而“研究生的故事”和“研究生自主创业”的词语却没有被查询出来,可以看出sphinx与分词技术结合可以匹配出相关度更高的结果。
当然我们的目的不仅限与命令行下的测试,我们可以通过搜索API调用来执行搜索,搜索API支持PHP、Python、Perl、Rudy和Java。如果从PHP脚本检索需要先启动守护进程searchd,PHP脚本需要连接到searchd上进行检索:
/usr/local/coreseek/bin/searchd-c /usr/local/coreseek/etc/sphinx.conf
在解压后的sphinx-0.9.9/api目录下的sphinxapi.php就是sphinx官方为我们提供的API文件(其实也可以使用PHP的sphinx扩展),只需将其包含进自己的PHP脚本文件就可以了。
示例代码:
include('sphinxapi.php');
$cl=newSphinxClient();
//设置sphinx服务器地址与端口,如果是本机则可以为localhost
$cl->SetServer("192.168.16.6",9312);
//以下设置用于返回数组形式的结果
$cl->SetArrayResult (true);
//$cl->SetMatchMode( SPH_MATCH_ANY );//匹配模式
//$cl->SetFilter( 'group_id', array( 2 ) );
$result=$cl->Query('研究生创业','test1'); //参数 关键字 索引名
if($result===false) {
echo"Query failed: ".$cl->GetLastError() ."./n";
}
else{
if($cl->GetLastWarning() ) {
echo"WARNING: ".$cl->GetLastWarning() ."";
}
echo'
';<p>print_r($result);</p><p>}</p><p> ?></p><p>执行后的结果:</p><p>Array</p><p>(</p><p>[error] =></p><p>[warning] =></p><p>[status] => 0</p><p>[fields] => Array</p><p>(</p><p>[0] => title</p><p>[1] => content</p><p>)</p><p>[attrs] => Array</p><p>(</p><p>[group_id] => 1</p><p>[date_added] => 2</p><p>)</p><p>[matches] => Array</p><p>(</p><p>[5] => Array</p><p>(</p><p>[weight] => 2</p><p>[attrs] => Array</p><p>(</p><p>[group_id] => 2</p><p>[date_added] =>1296491832</p><p>)</p><p>)</p><p>)</p><p>[total] => 1</p><p>[total_found] => 1</p><p>[time] => 0.078</p><p>[words] => Array</p><p>(</p><p>[研究生] =>Array</p><p>(</p><p>[docs] => 1</p><p>[hits] => 2</p><p>)</p><p>[创业] =>Array</p><p>(</p><p>[docs] => 2</p><p>[hits] => 2</p><p>)</p><p>)</p><p>)</p><p>在matches中的就是查询结果,我们注意到sphinx是将记录中的主键ID值返回而不是返回所有数据,上面的例子中的键名5就是记录的ID(如果在查询前执行$cl->SetArrayResult( true );则数组结构会有些许差异)。至此搜索服务器已经为我们完成了大部分工作,接下来我们通过主键ID值来查询我们想要的数据就可以了。</p><p><strong>Sphinx存储引擎的使用</strong></p><p>SphinxSE是一个可以编译进MySQL 5.x版本的MySQL存储引擎,它利用了该版本MySQL的插件式体系结构。尽管被称作“存储引擎”,SphinxSE自身其实并不存储任何数据。它其实是一个允许MySQL服务器与searchd交互并获取搜索结果的嵌入式客户端。所有的索引和搜索都发生在MySQL之外。</p><p>SphinxSE的适用于:</p><p> 使将MySQL FTS 应用程序移植到Sphinx</p><p> 使没有Sphinx API的那些语言也可以使用Sphinx</p><p> 当需要在MySQL端对Sphinx结果集做额外处理(例如对原始文档表做JOIN,MySQL端的额外过滤等等)时提供优化。</p><p>要通过SphinxSE搜索,需要建立特殊的ENGINE=SPHINX的“搜索表”,然后使用SELECT语句从中检索,把全文查询放在WHERE子句中。</p><p>创建一张表sphinx表(用来连接MYSQL和SPHINX)</p><p>CREATE TABLEt1</p><p>(</p><p>id INTEGER UNSIGNED NOT NULL,</p><p>weight INTEGER NOT NULL,</p><p>query VARCHAR(3072) NOT NULL COMMENT ‘查询的单词’,</p><p>group_id INTEGER,</p><p>INDEX(query) COMMENT ‘必须要给query字段建一个索引’</p><p>)ENGINE=SPHINXCONNECTION="sphinx://localhost:9312/songs";</p><p>SELECT b.*</p><p>FROM t1a,curl_songs b WHERE a.id=b.id AND query=’冬天的雪’</p><p>搜索表前三列的类型必须是INTEGER,INTEGER和VARCHAR,这三列分别对应文档ID,匹配权值和搜索查询。查询列必须被索引,其他列必须无索引。列的名字会被忽略,所以可以任意命名,参数CONNECTION来指定用这个表搜索时的默认搜索主机、端口号和索引,语法格式:CONNECTION="sphinx://HOST:PORT/INDEXNAME"。</p><p>执行SQL语句</p><p>查询出所有冬天的雪的记录:</p><p>SELECT a.*</p><p>FROM curl_songs a,t1 b</p><p>WHERE a.id=b.id AND b.query=”冬天的雪”</p><p>+----+--------------------+-----------------------+</p><p>| id |title | content |</p><p>+----+--------------------+-----------------------+</p><p>| 5 | 研究生的故事 | 研究生自主创业 |</p><p>+----+--------------------+-----------------------+</p><p>1 row in set(0.04 sec)</p><p>结果返回了我们想要的数据,可见利用SphinxSE可以仅仅在SQL语句上做很小的改动即可很方便的实现全文检索!</p><p>主索引 +增量索引</p><p>前提:数据不会被改变</p><p>第一步:建表: (用来存索引过的最大的记录 id)</p><p>Create table a</p><p>{</p><p>Idint unsigned not null primary key,</p><p>Max_id int unsigned,</p><p>}</p><p>第二步:修改配置文件为:见 sphinx配置文件.doc</p><p>第三步:先执行./bin/indexer –c ./etc/sphinx.conf –test1 生成所有的索引-〉一个数据源的主查询,只有第一次执行</p><p>第四步:定期执行:./bin/indexer–c ./etc/sphinx.conf delta --rotate à 生成增量的索引文件</p><p>第五步:合并到主索引中./bin/indexer –merge test1 delta –c ./etc/sphinx.conf --rotate</p>

데이터베이스 최적화에서 쿼리 요구 사항에 따라 인덱싱 전략을 선택해야합니다. 1. 쿼리에 여러 열이 포함되고 조건 순서가 수정되면 복합 인덱스를 사용하십시오. 2. 쿼리에 여러 열이 포함되어 있지만 조건 순서가 고정되지 않은 경우 여러 단일 열 인덱스를 사용하십시오. 복합 인덱스는 다중 열 쿼리를 최적화하는 데 적합한 반면 단일 열 인덱스는 단일 열 쿼리에 적합합니다.

MySQL 느린 쿼리를 최적화하려면 SlowQueryLog 및 Performance_Schema를 사용해야합니다. 1. SlowQueryLog 및 Set Stresholds를 사용하여 느린 쿼리를 기록합니다. 2. Performance_schema를 사용하여 쿼리 실행 세부 정보를 분석하고 성능 병목 현상을 찾고 최적화하십시오.

MySQL 및 SQL은 개발자에게 필수적인 기술입니다. 1.MySQL은 오픈 소스 관계형 데이터베이스 관리 시스템이며 SQL은 데이터베이스를 관리하고 작동하는 데 사용되는 표준 언어입니다. 2.MYSQL은 효율적인 데이터 저장 및 검색 기능을 통해 여러 스토리지 엔진을 지원하며 SQL은 간단한 문을 통해 복잡한 데이터 작업을 완료합니다. 3. 사용의 예에는 기본 쿼리 및 조건 별 필터링 및 정렬과 같은 고급 쿼리가 포함됩니다. 4. 일반적인 오류에는 구문 오류 및 성능 문제가 포함되며 SQL 문을 확인하고 설명 명령을 사용하여 최적화 할 수 있습니다. 5. 성능 최적화 기술에는 인덱스 사용, 전체 테이블 스캔 피하기, 조인 작업 최적화 및 코드 가독성 향상이 포함됩니다.

MySQL 비동기 마스터 슬레이브 복제는 Binlog를 통한 데이터 동기화를 가능하게하여 읽기 성능 및 고 가용성을 향상시킵니다. 1) 마스터 서버 레코드는 Binlog로 변경됩니다. 2) 슬레이브 서버는 I/O 스레드를 통해 Binlog를 읽습니다. 3) 서버 SQL 스레드는 데이터를 동기화하기 위해 Binlog를 적용합니다.

MySQL은 오픈 소스 관계형 데이터베이스 관리 시스템입니다. 1) 데이터베이스 및 테이블 작성 : CreateAbase 및 CreateTable 명령을 사용하십시오. 2) 기본 작업 : 삽입, 업데이트, 삭제 및 선택. 3) 고급 운영 : 가입, 하위 쿼리 및 거래 처리. 4) 디버깅 기술 : 확인, 데이터 유형 및 권한을 확인하십시오. 5) 최적화 제안 : 인덱스 사용, 선택을 피하고 거래를 사용하십시오.

MySQL의 설치 및 기본 작업에는 다음이 포함됩니다. 1. MySQL 다운로드 및 설치, 루트 사용자 비밀번호를 설정하십시오. 2. SQL 명령을 사용하여 CreateAbase 및 CreateTable과 같은 데이터베이스 및 테이블을 만듭니다. 3. CRUD 작업을 실행하고 삽입, 선택, 업데이트, 명령을 삭제합니다. 4. 성능을 최적화하고 복잡한 논리를 구현하기 위해 인덱스 및 저장 절차를 생성합니다. 이 단계를 사용하면 MySQL 데이터베이스를 처음부터 구축하고 관리 할 수 있습니다.

innodbbufferpool은 데이터와 색인 페이지를 메모리에로드하여 MySQL 데이터베이스의 성능을 향상시킵니다. 1) 데이터 페이지가 버퍼 풀에로드되어 디스크 I/O를 줄입니다. 2) 더러운 페이지는 정기적으로 디스크로 표시되고 새로 고침됩니다. 3) LRU 알고리즘 관리 데이터 페이지 제거. 4) 읽기 메커니즘은 가능한 데이터 페이지를 미리로드합니다.

MySQL은 설치가 간단하고 강력하며 데이터를 쉽게 관리하기 쉽기 때문에 초보자에게 적합합니다. 1. 다양한 운영 체제에 적합한 간단한 설치 및 구성. 2. 데이터베이스 및 테이블 작성, 삽입, 쿼리, 업데이트 및 삭제와 같은 기본 작업을 지원합니다. 3. 조인 작업 및 하위 쿼리와 같은 고급 기능을 제공합니다. 4. 인덱싱, 쿼리 최적화 및 테이블 파티셔닝을 통해 성능을 향상시킬 수 있습니다. 5. 데이터 보안 및 일관성을 보장하기위한 지원 백업, 복구 및 보안 조치.


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