sphinx 增量索引 实现近实时更新】的更多相关文章

一.sphinx增量索引的设置   数据库中的已有数据很大,又不断有新数据加入到数据库中,也希望能够检索到.全部重新建立索引很消耗资源,因为我们需要更新的数据相比较而言很少.例如.原来的数据有几百万条,而新增的只是几千条.这样就可以使用“主索引+增量索引”的模式来实现近乎实时更新的功能. 这个模式实现的基本原理是设置两个数据源和两个索引,为那些基本不更新的数据建立主索引,而对于那些新 增的数据建立增量索引.主索引的更新频率可以设置的长一些(例如设置在每天的午夜进行),而增量索引的更新频率,我们可…
一.sphinx增量索引实现近实时更新设置 数据库中的已有数据很大,又不断有新数据加入到数据库中,也希望能够检索到.全部重新建立索引很消耗资源,因为我们需要更新的数据相比较而言很少. 例如.原来的数据有几百万条,而新增的只是几千条.这样就可以使用“主索引+增量索引”的模式来实现近乎实时更新的功能.  这个模式实现的基本原理是设置两个数据源和两个索引,为那些基本不更新的数据建立主索引,而对于那些新 增的数据建立增量索引.主索引的更新频率可以设置的长一些(例如设置在每天的午夜进行),而增量索引的更新…
sphinx在使用过程中如果表的数据量很大,新增加的内容在sphinx索引没有重建之前都是搜索不到的. 这时可以通过建立sphinx增量索引,通过定时更新增量索引,合并主索引的方式,来实现伪实时更新.(使用定时任务,定时更新增量索引,例如10分钟一次) 在利用 Sphinx 做搜索引擎的时候,一般他的索引建立构成有如下几个部分: 固定不变的主索引 增量索引重建 索引数据合并 1.创建增量索引记录表   (记录每次增量索引创建时最大的id,下次从此id往后继续创建增量索引) create tabl…
是基于PHP API调用,而不是基于sphinxSE.现在看来sphinxSE比API调用更简单的多,因为之前没有想过sphinxSE,现在先把API的弄明白.涉及到的:sphinx 数据源的设置,简单shell脚本的编写,以及简单crontab的使用 一.sphinx增量索引的设置数据库中的数据很大,然后我有些新的数据后来加入到数据库中,也希望能够检索到.全部重新建立索引很消耗资源,因为我们需要更新的数据相比较而言很少.例如.原来的数据有几百万条,而新增的只是几千条.看到的资料是使用“主索引+…
一.sphinx增量索引的设置    数据库中的已有数据很大,又不断有新数据加入到数据库中,也希望能够检索到.全部重新建立索引很消耗资源,因为我们需要更新的数据相比较而言很少.例如.原来的数据有几百万条,而新增的只是几千条.这样就可以使用“主索引+增量索引”的模式来实现近乎实时更新的功能. 这个模式实现的基本原理是设置两个数据源和两个索引,为那些基本不更新的数据建立主索引,而对于那些新 增的数据建立增量索引.主索引的更新频率可以设置的长一些(例如设置在每天的午夜进行),而增量索引的更新频率,我们…
项目中文章的信息内容因为持续有新增,而文章总量的基数又比较大,所以做搜索的时候,用了主索引+增量索引这种方式来实现索引的实时更新. 实现原理: 1. 新建一张表,记录一下上一次已经创建好索引的最后一条记录的ID 2. 当索引时,然后从数据库中取出所有ID大于上面那个sphinx中的那个ID的数据, 这些就是新的数据,然后创建一个小的索引文件 3. 把上边我们创建的增量索引文件合并到主索引文件上去 4. 把最后一条记录的ID更新到第一步创建的表中 值得注意的两点: 1)当合并索引的时候,只是把增量…
首先建立一个计数表,保存数据表的最新记录ID CREATE TABLE `sph_counter` (  `id` int(11) unsigned NOT NULL,  `max_id` int(11) unsigned NOT NULL,  PRIMARY KEY (`id`)) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8 COMMENT='sphinx增量表最大记录数'; #定义主索引源 source test{    type                  …
2013年10月28日 15:01:16 首先对新增的商品建立增量索引,搜索时只使用增量索引: array (size=1) 0 => array (size=6) 'gid' => string '300233' (length=6) 'weight' => string '1500' (length=4) 'comweight' => float 1 'ge' => string '70' (length=2) 'ce' => string '34' (length…
首先介绍一下     CoreSeek/Sphinx的发布包 indexer: 用于创建全文索引;    search: 一个简单的命令行(CLI) 的测试程序,用于测试全文索引;    searchd: 一个守护进程,其他软件(例如WEB程序)可以通过这个守护进程进行全文检索;    sphinxapi: 一系列searchd 的客户端API 库,用于流行的Web脚本开发语言(PHP, Python, Perl, Ruby, Java).    spelldump: 一个简单的命令行工具,用于…
1.配置csft.conf文件 vim /etc/csft.conf # # Minimal Sphinx configuration sample (clean, simple, functional) # source test_t0 { type = mysql sql_host = localhost sql_user = root sql_pass = 123123 sql_db = test sql_port = 3306 # optional, default is 3306 sq…
Lucene做站内搜索的时候经常会遇到实时搜索的应用场景,比如用户搜索的功能.实现实时搜索,最普通的做法是,添加新的document之后,调用 IndexWriter 的 Commit 方法把内存中的索引提交到硬盘:然后重新打开IndexReader,进行搜索.但是索引一般存储在硬盘上,而且当索引文件比较大的时候,Commit操作和重新打开IndexReader效率比较低. 于是就想,可否一份索引的IndexWriter始终打开,当需要添加或删除Document时,直接调用该IndexWrite…
这两天加班,不能兼顾博客的更新.请大家见谅. 有时候我们创建完索引之后,数据源可能有更新的内容.而我们又想像数据库那样能直接体如今查询中.这里就是我们所说的增量索引.对于这种需求我们怎么来实现呢?lucene内部是没有提供这种增量索引的实现的. 这里我们一般可能会想到.将之前的索引所有删除,然后进行索引的重建. 对于这样的做法.假设数据源的条数不是特别大的情况下倒还能够.假设数据源的条数特别大的话.势必会造成查询数据耗时.同一时候索引的构建也是比較耗时的,几相叠加,势必可能造成查询的时候数据缺失…
原文件地址:http://blog.itpub.net/29806344/viewspace-1400942/ 在数据库数据非常庞大的时候,而且实时有新的数据插入,如果我们不更新索引,新的数据就search不到,全部重新建立索引又很消耗资源,在这种情况下我们就需要使用“主索引+增量索引”的思路来实现实时更新的功能. 因为这时我们有了主索引和增量索引,主索引只需在每天凌晨更新,而增量索引的更新频率设置的很短,这样用户在搜索的时候,可以同时在这两个索引里查找. 首先创建一个计数器: 1.先在mysq…
1.行业调查 索引系统需要通过主查询来获取所有的文档信息,一个简单的实现是整个表的数据到内存,但是这可能会导致整个表被锁定,并且使其它操作被阻止(例如:在MyISAM格款式上INSERT操作).同时,会浪费大量的内存来存储查询结果.喜欢它的问题. 为了避免出现这样的情况.CoreSeek/Sphinx支持一种被称为 区段查询的技术. 首先,CoreSeek/Sphinx从数据库中取出文档ID的最小值和最大值.将由最大值和最小值定义自然数区间分成若干份,一次获取数据.建立索引.现举比例如以下: s…
1.区段查询 索引系统须要通过主查询来获取所有的文档信息,一种简单的实现是将整个表的数据读入内存,可是这可能导致整个表被锁定并使得其它操作被阻止(比如:在MyISAM格式上的INSERT操作),同一时候,将浪费大量内存用于存储查询结果,诸如此类的问题吧. 为了避免出现这样的情况,CoreSeek/Sphinx支持一种被称为 区段查询的技术. 首先.CoreSeek/Sphinx从数据库中取出文档ID的最小值和最大值.将由最大值和最小值定义自然数区间分成若干份.一次获取数据,建立索引.现举比例如以…
一. 概述 大量的数据存储在MongoDB上,需要快速搜索出目标内容,于是搭建Solr服务. 另外一点,用Solr索引数据后,可以把数据用在不同的项目当中,直接向Solr服务发送请求,返回xml.json等形式的内容,使得对数据的使用更灵活. 对于MongoDB与Solr的描述不在这里阐释了,本文旨在给大家提供整个Solr与MongoDB接合的方法,实现实时的增量索引. MongoDB的官网:http://www.mongodb.org/ Solr项目的主页:http://lucene.apac…
首先本文测试数据100多万的域名的wwwtitle 信息  检索数据: 首先建立临时表格: CREATE TABLE `sph_counter` ( `index_id` ) NOT NULL, `max_id` ) NOT NULL, PRIMARY KEY (`index_id`) ) ENGINE=MyISAM DEFAULT CHARSET=utf8 csft.complex.conf 文件修改配置: #增量数据索引 区段查询 合并为一个文件实现 测试 配置文件 #数据源 source…
Solr与MongoDB集成,实时增量索引 一. 概述 大量的数据存储在MongoDB上,需要快速搜索出目标内容,于是搭建Solr服务. 另外一点,用Solr索引数据后,可以把数据用在不同的项目当中,直接向Solr服务发送请求,返回xml.json等形式的内容,使得对数据的使用更灵活. 对于MongoDB与Solr的描述不在这里阐释了,本文旨在给大家提供整个Solr与MongoDB接合的方法,实现实时的增量索引. MongoDB的官网:http://www.mongodb.org/ Solr项目…
caddy 相比nginx 是一个不错的轻量代理服务器,支持的功能也是比较多的, 同时插件也挺多 demo 测试的是通过git 插件进行一个使用spec-md 编写的文档近实时编译以及预览 项目使用docker 构建,我已经在dockerhub 放了构建好的镜像 基本项目 website nodejs 项目,是需要进行近实时编译,发布的文档 https://github.com/rongfengliang/spec-md-demo.git 项目的运行构建运行比较简单 yarn build 即可…
http://www.infoq.com/cn/news/2014/08/google-data-warehouse-mesa Google发表了一篇新的论文,该论文描述了他们内部所使用的一个被称为Mesa的新型数据仓库系统.Mesa是一个规模横跨多个数据中心,并可以处理PB级数据的系统.该系统可以对查询作出亚秒级(sub-second)的响应,同时维持了ACID属性. Mesa主要是围绕Google的广告业务使用场景而设计的.据Google描述,随着他们的广告平台的不断发展,客户对各自的广告活…
前提 近段时间,业务系统架构基本完备,数据层面的建设比较薄弱,因为笔者目前工作重心在于搭建一个小型的数据平台.优先级比较高的一个任务就是需要近实时同步业务系统的数据(包括保存.更新或者软删除)到一个另一个数据源,持久化之前需要清洗数据并且构建一个相对合理的便于后续业务数据统计.标签系统构建等扩展功能的数据模型.基于当前团队的资源和能力,优先调研了Alibaba开源中间件Canal的使用. 这篇文章简单介绍一下如何快速地搭建一套Canal相关的组件. 关于Canal 简介 下面的简介和下一节的原理…
近实时搜索(near-real-time)可以搜索IndexWriter还未commit的内容,介于immediate和eventual之间,在数据比较大.更新较频繁的情况下使用.本文主要来介绍下如何使用,其原理还没弄透,改天再续.本文代码基于lucene 4.10 IndexReader的重建 想要看到新的结果就需要重新打开一个IndexReader,DirectoryReader提供了DirectoryReader openIfChanged(DirectoryReader oldReade…
最近测试了xunserach全文索引程序.xunsearch只有LINUX版,所以想用windows服务器请使用其它全文索引程序.xunsearch本身不像coreseek那样自带增量索引的功能,所以很多从coreseek转过来的朋友很是不习惯.不过xunsearch拥有很多的API和案例,使用这些程序很容易做出自己的增量索引脚本,只需要把这些脚本添加到LINUX服务器任务里就可以实现增量索引了. 下面是实现增量索引的PHP程序,修改好账号密码,索引sql语句后把这个文件添加到crontab任务…
近实时搜索就是他能打开一个IndexWriter快速搜索索引变更的内容,而不必关闭writer,或者向writer提交,这个功能是在2.9版本以后引入的,在以前没有这个功能时,必须调用writer的commit方法,然后重新打开reader,这个过程很耗费时间,因为writer的提交必须对索引里的所有新文件进行同步,同步操作耗费系统资源,近实时搜索使我们能够对新创建还未提交的索引进行搜索. 在4.5的版本上做一个简单的测试示例,参考lucene in action [java] view pla…
近实时搜索:可以使用一个打开的IndexWriter快速搜索索引的变更内容,而不必首先关闭writer,或者向该writer提交:这是2.9版本之后推出的新功能. 代码示例(本例参考<Lucene In Action>): package com.tan.code; import java.io.File; import java.io.IOException; import org.apache.lucene.analysis.Analyzer; import org.apache.luce…
转载:http://www.infoq.com/cn/articles/anatomy-of-an-elasticsearch-cluster-part03 近实时搜索 虽然Elasticsearch中的变更不能立即可见,它还是提供了一个近实时的搜索引擎.如前一篇中所述,提交Lucene的变更到磁盘是一个代价昂贵的操作.为了避免在文档对查询依然有效的时候,提交变更到磁盘,Elasticsearch在内存缓冲和磁盘之间提供了一个文件系统缓存.内存缓存(默认情况下)每1秒刷新一次,在文件系统缓存中使…
摘要: Solr的近实时搜索NRT(Near Real Time Searching)意味着文档可以在索引以后马上可以被查询到. Solr不会因为本次提交而阻塞更新操作,不会等待后台合并操作(merge)的完成而是直接检索索引并返回数据.参见原文 利用NRT,就可以设置soft commit,因为标准的commit操作代价高昂,soft commit可以做到近乎实时的查询效果而不丢失数据. Commits 与 Optimizing 一个commit操作可以使新的查询请求能够感知到索引的变化,一般…
MySQL Binlog简介 什么是binlog? 一个二进制日志,用来记录对数据发生或潜在发生更改的SQL语句,并以而进行的形式保存在磁盘中. binlog 的作用? 最主要有3个用途: 数据复制(主从同步) Mysql 的Master-Slave协议,让Slave可以通过监听binlog实现数据复制,达到数据一致性目的 数据恢复 通过mysqlbinlog工具恢复数据 增量备份 Binlog 变量 log_bin (Binlog 开关,使用show variables like 'log_b…
1.在多数情况下,因为Coreseek索引速度高达10MB/s,所以只需要创建一个索引源即可满足需求,但是在数据量随时激增的大型应用中(如SNS.评论系统等),单一的索引源将会给indexer造成极大的性能负荷 2.增量索引能够在一定程度上提升Coreseek索引性能,降低CPU使用率.增量索引的原理非常简单,即使用"主索引+增量索引"的方式创建索引.其中主索引存放放50%以上的数据量,增量索引表通常只需要存放较近插入的数据即可(增量索引表允许有多个索引表组成).增量索引是通过主从素银…
iOS学习网站及大牛网址(实时更新) 学习网站 https://github.com/Tim9Liu9/TimLiu-iOS  自己总结的iOS.mac开源项目及库 https://github.com/wo461604742/ZHlearniOS 最全的资源合集 https://github.com/bang590/JSPatch/wiki dispatch的使用 http://www.cocoachina.com/ios/20160121/14988.html iOS常用的第三方资源 htt…