## 数据源src1 source src1 { ## 说明数据源的类型.数据源的类型可以是:mysql,pgsql,mssql,xmlpipe,odbc,python ## 有人会奇怪,python是一种语言怎么可以成为数据源呢? ## python作为一种语言,可以操作任意其他的数据来源来获取数据,更多数据请看:(http://www.coreseek.cn/products-install/python/) type = mysql ## 下面是sql数据库特有的端口,用户名,密码,数据库

1.课前准备! 开启mysql服务:1).配置环境变量;2).net start mysql 将该sql文件导入到你的数据库中,以下所有操作都是基于该数据库表操作的!!! [此笔记是本人看着视频加上自己理解一个一个字符慢慢敲的,仅供自己学习,本人已取得视频笔记主人燕十八同意,未经允许不得转载传播!如违背一切法律责任本人概不负责!!] [该笔记由于是我自己看着视频+自己理解了一下记录的,如理解或记录有错欢迎指正~感谢燕老师] create table goods ( goods_id medium

介绍两种全文检索的技术. 1.  lucene+ 中文分词(IK) 关于lucene的原理,在这里可以得到很好的学习. http://www.blogjava.net/zhyiwww/archive/2006/07/07/57122.html 本帖主要贴几个关于lucene的工具类. 索引建立 package com.lpm.fanger.search.base; import java.io.File; import java.io.IOException; import java.text.

What/Sphinx是什么 定义 Sphinx是一个全文检索引擎. 特性 索引和性能优异 易于集成SQL和XML数据源,并可使用SphinxAPI.SphinxQL或者SphinxSE搜索接口 易于通过分布式搜索进行扩展 高速的索引建立(在当代CPU上,峰值性能可达到10 ~ 15MB/秒) 高性能的搜索 (在1.2G文本,100万条文档上进行搜索,支持高达每秒150~250次查询) Why/为什么使用Sphinx 遇到的使用场景 遇到一个类似这样的需求:用户可以通过文章标题和文章搜索到一片文

Sphinx 是由俄罗斯人Andrew Aksyonoff开发的一个全文搜索引擎.意图为其他应用提供高速.地空间占用.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.当前系统内置的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.通过修改源码,可以自行增加新的数据源(例如:其他类型的DBMS的原生支持) 1.Sphinx中文分词 中文的全文检索是根据语义来分词,目前大多数数据库尚未支持中文全文检索,如Mysql.Sp

sphinx的配置文件是在配置的时候最容易出错的了: 我们先要明白几个概念: source:数据源,数据是从什么地方来的. index:索引,当有数据源之后,从数据源处构建索引.索引实际上就是相当于一个字典检索.有了整本字典内容以后,才会有字典检索. searchd:提供搜索查询服务.它一般是以deamon的形式运行在后台的. indexer:构建索引的服务.当要重新构建索引的时候,就是调用indexer这个命令. attr:属性,属性是存在索引中的,它不进行全文索引,但是可以用于过滤和排序.

公司项目刚刚导入大量产品数据,然后发现网站的产品搜索很卡,原本是原生sql的like来做模糊搜索,数据量20W的时候还可以接受,但是上百万就很卡了,所以需要做优化. 经过考虑,打算采用全文检索 sphinx + 数据库中间件(atlas/mycat) 的架构来优化. 我的环境: centos6.5 64位 lnmp1.3一键环境包 CentOS6.4 X64 安装sphinx及sphinx for php扩展 安装前请先确定安装了常用的组件,然后在官方网站下载最新的sphinx, yum ins

这几天项目中需要重新做一个关于商品的全文搜索功能,于是想到了用Sphinx,因为需要中文分词,所以选择了Sphinx for chinese,当然你也可以选择coreseek,建议这两个中选择一个,暂时不要选择原版Sphinx(对中文的支持不是很好).又因为服务器所用 MySQL在当时编译时并没有编译Sphinx扩展,而重新编译MySQL并加入Sphinx暂时又无法实现(项目用到了多台服务器,在不影响现有业务的 情况下不可能去重新编译MySQL的),所以采用的是程序通过API来外部调用Sphin

What/Sphinx是什么 定义 Sphinx是一个全文检索引擎. 特性 索引和性能优异 易于集成SQL和XML数据源,并可使用SphinxAPI.SphinxQL或者SphinxSE搜索接口 易于通过分布式搜索进行扩展 高速的索引建立(在当代CPU上,峰值性能可达到10 ~ 15MB/秒) 高性能的搜索 (在1.2G文本,100万条文档上进行搜索,支持高达每秒150~250次查询) Why/为什么使用Sphinx 遇到的使用场景 遇到一个类似这样的需求:用户可以通过文章标题和文章搜索到一片文

## 数据源src1 source src1 { ## 说明数据源的类型.数据源的类型可以是:mysql,pgsql,mssql,xmlpipe,odbc,python ## 有人会奇怪,python是一种语言怎么可以成为数据源呢? ## python作为一种语言,可以操作任意其他的数据来源来获取数据,更多数据请看:(http://www.coreseek.cn/products-install/python/) type = mysql ## 下面是sql数据库特有的端口,用户名,密码,数据库

转自:http://github.tiankonguse.com/blog/2014/12/03/sphinx-token-inverted-sort.html 外部排序 现在我们的背景是有16个已经排序的数据存在磁盘上.由于数据量很大,我们不能一次性全部读进来. 我们的目标是依次挑出最小的hit,然后交给索引引擎处理. sphinx 使用了 CSphHitQueue 这个数据结构. CSphHitQueue 你猜是什么? 队列? 恭喜你,猜错了.CSphHitQueue 是一个最小堆.且堆的最

sphinx的配置文件是在配置的时候最容易出错的了: 我们先要明白几个概念: source:数据源,数据是从什么地方来的. index:索引,当有数据源之后,从数据源处构建索引.索引实际上就是相当于一个字典检索.有了整本字典内容以后,才会有字典检索. searchd:提供搜索查询服务.它一般是以deamon的形式运行在后台的. indexer:构建索引的服务.当要重新构建索引的时候,就是调用indexer这个命令. attr:属性,属性是存在索引中的,它不进行全文索引,但是可以用于过滤和排序.

这几天项目中需要重新做一个关于商品的全文搜索功能,于是想到了用Sphinx,因为需要中文分词,所以选择了Sphinx for chinese,当然你也可以选择coreseek,建议这两个中选择一个,暂时不要选择原版Sphinx(对中文的支持不是很好).又因为服务器所用MySQL在当时编译时并没有编译Sphinx扩展,而重新编译MySQL并加入Sphinx暂时又无法实现(项目用到了多台服务器,在不影响现有业务的情况下不可能去重新编译MySQL的),所以采用的是程序通过API来外部调用Sphinx.

不多废话,测试环境 `ubuntu 13.10` ## 安装 sudo apt-get install sphinxsearch ## 配置 nano /etc/sphinxsearch/sphinx.conf # 数据源配置 source default { type = xmlpipe2 xmlpipe_command = /path/xmlpipe2 xmlpipe_fixup_utf8 = 1 } # 索引配置 index default { type = plain source =

sphinx配置文件sphinx.conf参数详细说明 sphinx.conf各个参数详细说明 # # Sphinx configuration file sample # # WARNING! While this sample file mentions all available options, # it contains (very) short helper descriptions only. Please refer to # doc/sphinx.html for detail

为什么需要进行全文搜索呢? 一个表中有a.b.c多个字段.我们使用sql进行like搜索的时候,往往只能匹配某个字段.或者是这样的形式:a LIKE “%关键词%”or b LIKE “关键词” 这样子根本没法实现全文搜索,如果需要搜索整个表中所有出现过关键词”手机”的商品,一般要匹配商品的标题字段.而如果商品描述中出现”手机”关键词,则没法去匹配. 全文搜索,就是不限制搜索某个字段,是对数据库中所有的内容做匹配,是全文级别的搜索.是针对所有内容都进行匹配.这需要预先建立好索引数据结构.比如记录

配置实例 3.1.数据源. 这里我们采用 mysql的数据源.具体情况如下: Mysql server:192.168.1.10 Mysql db :test Mysql 表:test.sphinx_article mysql> desc sphinx_article; ———– ——————— —— —– ——— —————- | Field | Type | Null | Key | Default | Extra | ———– ——————— —— —– ——— —————- | id |

sphinx的配置文件是在配置的时候最容易出错的了: 基本概念: source:数据源,数据是从什么地方来的. index:索引,当有数据源之后,从数据源处构建索引.索引实际上就是相当于一个字典检索.有了整本字典内容以后,才会有字典检索. searchd:提供搜索查询服务.它一般是以deamon的形式运行在后台的. indexer:构建索引的服务.当要重新构建索引的时候,就是调用indexer这个命令. attr:属性,属性是存在索引中的,它不进行全文索引,但是可以用于过滤和排序. sphinx

我们已经知道mysql中带有"%keyword%"条件的sql是不走索引的,而不走索引的sql在大数据量+大并发量的时候,不仅效率极慢还很有可能让数据库崩溃.那我们如何通过某些关键字来搜索我们想要的文章呢? 虽然mysql的MYISAM提供全文索引,但是只支持中文,并且性能却不敢让人恭维,因此采用Sphinx来做mysql的全文索引工具是一个很好的选择. 简介 Sphinx是由俄罗斯人Andrew Aksyonoff开发的一个全文检索引擎.意图为其他应用提供高速.低空间占用.高结果 相

source:数据的来源,数据是从什么地方来的. index:索引,当有数据源之后,从数据源处构建索引.索引实际上就是相当于一个字典检索.有了整本字典内容以后,才会有字典检索. searchd:提供搜索查询服务的(工具).它一般是以守护进程的形式运行在后台的. indexer:构建索引的服务(工具).当要重新构建索引的时候,就是调用indexer这个命令. attr:属性,属性是存在索引中的,它不进行全文索引,但是可以用于过滤和排序. sphinx的配置文件过于冗长,我们把sphinx默认的配置