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

index rt { type = rt rt_mem_limit = 512M path = /usr/local/sphinx/data/rt rt_field = title rt_field = content rt_attr_uint = gid } searchd { workers = threads listen listen :mysql41 log = /usr/local/sphinx/var/log/searchd.log query_log = /usr/local/s

sphinx实时索引和高亮显示 时间 2014-06-25 14:50:58  linux技术分享 -欧阳博客 原文  http://www.wantlearn.net/825 主题 Sphinx数据库 上次介绍了coreseek与sphinx的区别,并详细记录了安装coreseek文档说明,以及给php加上sphinx模块,详细内容请参考我写的coreseek详解这篇文档,这次主要介绍sphinx是如何做到实时索引.首先配置进入到coreseek配置文件目录,对原始配置文件进行配制,这里介略说

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.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

source mysql { type = mysql sql_host = 10.10.3.181 sql_user = root sql_pass = dsideal sql_db = dsideal_db sql_port = sql_sock = /usr/local/mysql/mysql.sock sql_query_pre = SET NAMES utf8 sql_query = SELECT id,resource_title,resource_type from info sq

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

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,这样需要用到“主索引+增量索引”的思路来解决,这个模式实现的基本原理是设置两个数据源和两个索引. 1.创建一个计数器 一个简单的实现是,在数据库中增加一个计数表,记录将文档集分为两个部分的文档 ID,每次重新构建主索引时,更新这个表 先在 mysql 中插入一个计数表 CREATE TABLE sph_counter( counter_id INTEGER PRIMARY KEY NOT NU

lucene的实时搜索可以分成:实时和近实时的搜索. 实时只能依靠内存了. 近实时可以用lucene中提供org.apache.lucene.index.DirectoryReader.open(IndexWriter writer, boolean applyAllDeletes) throws IOException,可以在不十分影响性能的前提下,实现近实时的效果(比如每1s打开一次搜索,这类似于solr中的实现). 一.实时搜索 lucene一般有ramdirectory和fsddirec

/** * 每天定时执行的sphinx索引增量更新 * @author guo.jing * 2015-05-08 * @param $indexerArr(执行要更新的索引) */ public function updateCoreseekIndexer($indexerArr = array()) { if ($indexerArr) { foreach ($indexerArr as $indexerName) { shell_exec('sudo -S sh ' . CORESEEK_

sphinx的特色之一是建立索引速度快,最近转投Elasticsearch后,一直想做个对比,网上资料常见说法是10倍的差距. 测试环境 硬件:单核,2G内存的E5-2630 虚拟机 操作系统:Centos 6.5 版本 sphinx 版本:coreseek 4.1(基于sphinx 2.02) Elasticsearch 版本:2.3.1 mysql 版本:5.6 分词器(均使用默认的分词词库) mmseg:coreseek自带 ik:Elasticsearch 插件 索引数据源 数据库:my

1.字段 Filed:<field name="_id" type="text_ik" indexed="true" stored="true" required="true" multiValued="false" /> name:字段名 type:字段类型,影响分词结果 indexed:是否需要索引 stored:是否需要存储 required:是否唯一 multiVal

溢写到文件系统缓存 当数据写入到ES分片时,会首先写入到内存中,然后通过内存的buffer生成一个segment,并刷到文件系统缓存中,数据可以被检索(注意不是直接刷到磁盘) ES中默认1秒,refresh一次 写translog保障容错 在写入到内存中的同时,也会记录translog日志,在refresh期间出现异常,会根据translog来进行数据恢复 等到文件系统缓存中的segment数据都刷到磁盘中,清空translog文件 flush到磁盘 ES默认每隔30分钟会将文件系统缓存的数据刷

      一,软件准备 coreseek4.1 (包含coreseek测试版和mmseg最新版本,以及测试数据包[内置中文分词与搜索.单字切分.mysql数据源.python数据源.RT实时索引等测试配置]) Mysql源码包 (必须选择与你已安装mysql的版本一致) 为了避免安装中出现依赖包缺失,你需要打一句鸡血: yum install make gcc g++ gcc-c++ libtool autoconf automake imake mysql-devel libxml2-dev

Sphinx是一个基于SQL的全文检索引擎:普遍使用于很多网站:但由于中英文的差异,其本身,对中文的支持并不好.主要体现在对一段话断词:英文只需按照空格对其分词即可:但对于博大精深的中文来说,却是件困难的事情. 分词在两个地方会用到:1.索引时,根据分词索引原始数据2.搜索时,对用户输入分词,到索引中查询 本文提供了三种目前最常用的方案Coreseek.Sphinx-for-chinaese.Sphinx+Scws,并对其简单对比:在合适的场景,选择合适的方案,得出最优的解. 评测:一.Core

本章中,我们会讨论到Sphinx基础的安装.配置和维护.不要被“基础”这形容词糊弄而跳过这个章节.对于“基础”,我不是指简单到显而易见的东西,而是指所有人都会用到的功能. 一般来说,Sphinx会使用MySQL作为它的数据源,同时,Sphinx假定你已经安装好了MySQL和MySQL开发库文件.当然你可以把Sphinx运行在其他相关的数据库或数据源上,但MySQL非常流行,所以方便起见本章内容都基于MySQL. 工作流简略 总的来说,我们要讨论的内容有安装.配置和使用.一个完整的搜索是由四个关键

摘自:http://blog.jobbole.com/101672/ 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

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

最近负责一个项目,需要用到全文检索,我的环境大体如下:       1.数据保存在MySQL中     2.需要支持中文检索     3.尽可能的简单       选择了Sphinx,至于solr和Elasticsearch,看主页的介绍,它们对分布式.均衡等方面的支持非常好,只不过它们的安装包太大了,用起来挺不方便的,所以才放弃了它们,不过等有机会还可以研究一下.       基本步骤如下:    1. 安装:Sphinx的主页是http://sphinxsearch.com/,目前版本为2.

转载自:http://blog.csdn.net/nuli888/article/details/51892776 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. Sphinx创建索引的速度为:创建100万条记录的索引只需3-4分钟,