前提:数据库里数据进行增删改操作时,相应的solr需要修改或者新建索引,之前从数据库中导入数据并创建索引的操作是全量创建,如果本身数据库数据量非常大,就需要增量创建索引 1./usr/local/src/solr-5.2.1/server/solr/doc/conf 中solrconfig.xml,添加下面的内容 这个是全量创建索引 <requestHandler name="/dataimport" class="org.apache.solr.handler.dat…

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…

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…

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…

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…

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                  …

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+…

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…

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…

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…

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.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…

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…

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…

solr本身就提供了一个工具库实现定时增量索引,但是我在使用的过程中发现会出现一些问题,目前遇到两点: 1.启动时总是报如下异常: ? 1 The web application [solr] registered the JDBC driver [com.mysql.jdbc.Driver] but failed to unregister it when the web application was stopped. To prevent a memory leak, the JDBC D…

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…

原文地址:http://www.jiancool.com/article/12743229775/;jsessionid=14E9B3F1BB33399799884B5C8F15DDE1  solr增量索引配置 1.在进行增量索引前,首先要弄懂几个必要的属性,以及数据库建表事项,和dataimporter.properties                    data-config.xml里面的数据   <!--  transformer 格式转化:HTMLStripTransformer…

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…

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…

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…

实现增量数据索引 上一节中,我们为实现增量索引的加载做了充足的准备,使用到mysql-binlog-connector-java 开源组件来实现MySQL 的binlog监听,关于binlog的相关知识,大家可以自行网络查阅.或者可以mailto:magicianisaac@gmail.com 本节我们将根据binlog 的数据对象,来实现增量数据的处理,我们构建广告的增量数据,其实说白了就是为了在后期能把广告投放到索引服务,实现增量数据到增量索引的生成.Let's code. 定义一个投递增量…

MySQL逻辑架构 如果能在头脑中构建一幅MySQL各组件之间如何协同工作的架构图,有助于深入理解MySQL服务器.下图展示了MySQL的逻辑架构图. MySQL逻辑架构,来自:高性能MySQL MySQL逻辑架构整体分为三层,最上层为客户端层,并非MySQL所独有,诸如:连接处理.授权认证.安全等功能均在这一层处理. MySQL大多数核心服务均在中间这一层,包括查询解析.分析.优化.缓存.内置函数(比如:时间.数学.加密等函数).所有的跨存储引擎的功能也在这一层实现:存储过程.触发器.视图等.…

本文地址 分享提纲: 1.为查询缓存优化你的查询 2. EXPLAIN 你的 SELECT 查询 3. 当只要一行数据时使用 LIMIT 1 4. 为搜索字段建索引 5. 在Join表的时候使用相当类型的例,并将其索引 6. 千万不要 ORDER BY RAND() 7. 避免 SELECT * 8. 永远为每张表设置一个ID 9. 使用 ENUM 而不是 VARCHAR 10. 从 PROCEDURE ANALYSE() 取得建议 11. 尽可能的使用 NOT NULL 12. Prepare…

重建主索引和增量索引: [plain] view plain copy /usr/local/coreseek/bin/indexer--config /usr/local/coreseek/etc/csft.conf -rotate index_main /usr/local/coreseek/bin/indexer--config /usr/local/coreseek/etc/csft.conf -rotate index_add 合并建主索引和增量索引: [plain] view pla…

1.什么是数据库中的索引?索引有什么作用? 引入索引的目的是为了加快查询速度.如果数据量很大,大的查询要从硬盘加载数据到内存当中. 2.InnoDB中的索引原理是怎么样的? InnoDB是Mysql的默认存储引擎,InnoDB有两种索引:B+树索引和哈希索引,其中哈希索引是自适应性的,存储引擎会根据表的使用情况,自动创建哈希索引,不能人为的干涉. B树.B-树.B+树.B*树四种数据结构在索引中的运用,这四种数据结构的顺序必须是这样的.分别阐述如下: B树:二叉树,每个结点只存储一个关键字,等于…

MySQL 联合索引详解   联合索引又叫复合索引.对于复合索引:Mysql从左到右的使用索引中的字段,一个查询可以只使用索引中的一部份,但只能是最左侧部分.例如索引是key index (a,b,c). 可以支持a | a,b| a,b,c 3种组合进行查找,但不支持 b,c进行查找 .当最左侧字段是常量引用时,索引就十分有效. 两个或更多个列上的索引被称作复合索引.利用索引中的附加列,您可以缩小搜索的范围,但使用一个具有两列的索引 不同于使用两个单独的索引.复合索引的结构与电话簿类似,人名由…

当Mysql使用索引字段作为条件时,如果该索引是复合索引,必须使用该索引中的第一个字段作为条件才能保证系统使用该索引,否则该索引不会被使用,并且应尽可能地让索引顺序和字段顺序一致…

索引是快速搜索的关键.MySQL索引的建立对于MySQL的高效运行是很重要的.下面介绍几种常见的MySQL索引类型. 在数据库表中,对字段建立索引可以大大提高查询速度.假如我们创建了一个 mytable表: CREATE TABLE mytable(   ID INT NOT NULL,    username VARCHAR(16) NOT NULL  );   我们随机向里面插入了10000条记录,其中有一条:5555, admin. 在查找username="admin"的记录…

转载说明:http://www.nyankosama.com/2014/12/19/high-performance-index/ 1. 引言 随着互联网时代地到来,各种各样的基于互联网的应用和服务进入了人们的视线.然而这些各种各样的应用都是由成千上万的后端服务所支撑起来的,这些服务每天处理着海量的请求承载着巨大的压力.随着用户量的增加,逐渐地这些后端服务的某一个部分就会成为整个应用水平扩展的瓶颈,然而往往这个瓶颈就是存在于数据库.为此,对设计并维护一个高性能的数据库服务就成为了当今海量高负载服…

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…