为中文优化过的结果集排序算法。中文用户有使用长短语(短句)进行搜索的习惯,而汉化的全文搜索不考虑词与词之间的位置关系,严重影响了用户的使用体验; 能够利用中文的词性信息。对于不同词性的词。...闪电般的检索速度:虽然是1千万条的大数据量,查询数据的速度也在毫秒级以上。2-4G的文本量中平均查询速度不到0.1秒。 为非常多脚本语言设计了检索API。...SetServer ( '127.0.0.1', 9312); //下面设置用于返回数组形式的结果 $cl->SetArrayResult ( true ); /* //ID的过滤 $cl->SetIDRange...(3,4); //sql_attr_uint等类型的属性字段,须要使用setFilter过滤,相似SQL的WHERE group_id=2 $cl->setFilter('group_id',array...(2)); //sql_attr_uint等类型的属性字段,也能够设置过滤范围,相似SQL的WHERE group_id2>=6 AND group_id2<=8 $cl->SetFilterRange
SPH_MATCH_ANY 匹配查询词中的任意一个. SPH_MATCH_PHRASE 将整个查询看作一个词组,要求按顺序完整匹配. SPH_MATCH_BOOLEAN 将查询看作一个布尔表达式....SPH_MATCH_EXTENDED 将查询看作一个 Sphinx 内部查询语言的表达式. SPH_MATCH_FULLSCAN 使用完全扫描,忽略查询词汇....检索时设置条件过滤 $sphinx->SetFilter($filterkey, $filtervalue); 2.完成时长: 两天 3.难点介绍 对检索的结果设置检索条件[根据 status 查询...status查询的结果不正确) - 对SphinxClient的方法和属性不熟 =》 sphinx设置过滤的使用方法: $sphinx->SetFilter($filterkey, $filtervalue...对功能相同或相似的代码可以理解后直接使用,以效率为主 (3) 走心的记住之前理出来的逻辑(快速的重要前提) 不要总是分神,养成专注和集中注意力的能力(保持思考) 不要情绪化,影响思考能力和专注度 注意休息
生成关键字表,使用关键字表进行查询 对数据内容的标题和内容进行分词,把各个分词结果关联该内容。查询的时候根据查询关键字进行匹配。因为不是模糊搜索,所以可以使用数据库的索引,加快搜索速度。...所以这种生成关键字的方式,虽然查询速度上会比直接使用like查询快,但是业务逻辑会比较复杂。需要在数据插入,更新的同时更新关键词数据。同时查询之前也要对查询内容进行分词操作。...查询的准确度依赖于分词结果。 使用sphinx作为搜索引擎 sphinx支持全文搜索,所以在sphinx中查询到关键字对应内容id之后再通过数据库获取内容的全部数据。...2、需要定期重全量索引,保证增量索引重建速度。增量索引的重建速度影响查询的准确率,避免查询已经变更的历史数据。 3、索引重建可以不关闭服务器,但是会影响内存和磁盘开销。...在业务高峰期重建索引容易引起意外 本地实验查询所使用的字是通过sphinx索引创建的字典生成。
为什么要使用Sphinx 假设你现在运营着一个论坛,论坛数据已经超过100W,很多用户都反映论坛搜索的速度非常慢,那么这时你就可以考虑使用Sphinx了(当然其他的全文检索程序或方法也行)。...Sphinx的特性 l 高速索引 (在新款CPU上,近10 MB/秒); l 高速搜索 (2-4G的文本量中平均查询速度不到0.1秒); l 高可用性 (单CPU上最大可支持100 GB的文本,100M...这里解释下为什么我们下载的程序叫Coreseek,Coreseek是基于Sphinx开发的一款软件,对Sphinx做了一些改动,在中文方面支持得比Sphinx好,所以我们使用之。...使用Sphinx 我要使用Sphinx需要做以下几件事 1) 首先得有数据 2) 建立Sphinx配置文件 3) 生成索引 4) 启动Sphinx...sql_query 建立索引时的查询命令,在这里尽可能不使用where或group by,将where与groupby的内容交给sphinx,由sphinx进行条件过滤与groupby效率会更高,注意
本篇博客,小菌为大家带来HBase的进阶使用,关于基础入门操作大家可以去阅览小菌之前的博客《HBase的JavaAPI使用–基础篇》。...FamilyFilter 查询比f2列族小的所有的列族内的数据 /** * 列族过滤器 FamilyFilter * [查询比f2列族小的所有的列族内的数据] * @throws...3.rowkey前缀过滤器PrefixFilter 查询以00开头的所有前缀的rowkey /** * rowkey前缀过滤器PrefixFilter * [查询以00开头的所有前缀的...FilterList 需求:使用SingleColumnValueFilter查询f1列族,name为刘备的数据,并且同时满足rowkey的前缀以00开头的数据(PrefixFilter) /**...* 多过滤器综合查询FilterList * 需求:使用SingleColumnValueFilter查询f1列族,name为刘备的数据,并且同时满足rowkey的前缀以00开头的数据(PrefixFilter
where match(title,body) against(‘database’); 【会使用全文索引】 索引使用小技巧 创建索引的好处 –帮助用户提高查询速度 –利用索引的唯一性来控制记录的唯一性...具体技巧: 对于创建的多列索引(复合索引),不是使用的第一部分就不会使用索引。...的查询,查询如果是’%aaa’不会使用到索引,而’aaa%'会使用到索引。...所以在like查询时,‘关键字’的最前面不能使用 % 或者 _这样的字符.,如果一定要前面有变化的值,则考虑使用 全文索引->sphinx....2.按区间范围分表 一般在有严格的自增id需求上,如按照user_id水平分表: table_1 user_id 从1~100w table_2 user_id 从101~200w table
## 有的字符串,虽然长度很长,但是实际上并没有使用那么长的字符,所以在Sphinx并不会收录所有的字符,而是给每个属性一个缓存作为长度限制。...## 我们进行索引一般只会返回主键id,而不会返回表中的所有字段。 ## 但是在调试的时候,我们一般需要返回表中的字段,那这个时候,就需要使用sql_query_info。...:让索引重建的时候不要影响数据库的性能表现。...## 首先文档id是存储在一个文件中的(spa) ## 当使用inline的时候,文档的属性和文件的id都是存放在spa中的,所以进行查询过滤的时候,不需要进行额外操作。...## extern就意味着每次做查询过滤的时候,除了查找文档id之外,还需要去内存中根据属性进行过滤。 ## 但是即使这样,extern由于文件大小小,效率也不低。
摘要 由于业务需要,需要做类似淘宝商城商品检索的功能,对于数据量很大的情况,MySQL 查询的效率损耗很大,需要使用专门的索引引擎进行搜索查询,实现功能,对于和 PHP 和 Mysql 的结合的索引引擎中..., xunsearch 和 sphinx 是较为著名的,但由于 xunsearch 服务器端不支持 windows,所以暂且先考虑 sphinx 的使用。..., group_id, UNIX_TIMESTAMP(date_added) AS date_added, title, content \ FROM documents # 设置查询过滤条件...默认 sphinx 返回的数据中包含 id 信息是和数据记录的信息是相关的,所以我们需要通过 id 到数据库中查询相关信息。...; $sphinx->setServer("localhost", 9312); // 进行过滤查询 if (!
也就说,它们在底层可能连文档信息都不会存,只是存词项与文档 ID 之间的关系以及这些词项与文档的评分情况。 TNTSearch 也是实现的 BM25 评分算法。...可以看到返回结果的顺序不是按 ID 排序的,现在 docScores 也有各文档的关键词评分结果。 这种搜索引擎的使用方式,就是通过检索返回的主键 ID ,再去数据库进行主键查询获取完整的数据。...用过 Sphinx 的小伙伴对这种查询方式一定不会陌生,而如果你之前没用过 Sphinx 也没关系,试试 TNTSearch ,如果未来有可能用到 Sphinx 了,也会马上就能上手了。...就是我们在上面进行检索查询时测试的那个关键词。 对应的词项表id是 456 。接下来,到 doclist 文档表中查找词项id(term_id)为 456 的数据。...然后在 doclist 中,又对 term_id 建立了索引。因此,在直接的检索过程中,这两块都是走了数据库索引的,速度是完全有保障的。
搜索引擎优化 并不是 只seo 而是只自建搜索引擎的配置优化 使用了两个开源的软件:sphinx 和 redis 开源搜索引擎 1.Lucence/Nutch/Solr Java编写 2.Sphinx/...4.2-3不断重复 Sphinx 特点 索引快,支持中文,丰富的查询表达式,可以分段落,支持模糊查询,多种结果后处理机制 排序,BM25,搜索算法 支持实时索引,地理位置搜索 Redis 介绍 Nosql...数据库, 数据常驻内存, 实时异步存储到数据库 Redis 特点 数据不会丢失,查询速度快 流程 论坛 -> 索引服务器 -> 处理文档 去特殊字符-> 存储到Redis ,获得ID -> 索引服务器...Sphinx 中文分词 Sphinx 汉字自动单词分词 一元分词法 查询时用“”取消分词,对汉字进行词语分组 最多分词法,一元分词法(最灵活) 中文分词法 httpcus 张宴 分词中学习,检查某几个字合在一起得到的结果多少...同义词表 自动纠错 自动完成功能 SCWS 分词 php中文分词 搜索的时候找稀少词,分词后,搜索结果越少的词越是用户需要的
已经分配了分片只是不能再在节点之间迁移,不会影响读写。...集群重启的时候关闭allocation,是为了防止节点重启时节点上的分片被重新分配,这个过程很耗费资源,而且重启是很快完成的,当集群快速重启后,其上的分片大部分是可以直接分配来用的,这样也就可以加速集群完成分片的速度...,从而加速重启的速度。...禁用或者不禁用allocation都不会影响业务,只是可能由于节点下线的时候由于分片重新分配导致es状态由yello到green的时间变长,从而导致重启时间边长。...analyzer=comma&text=2,3,4,5,100-100 分析底层查询逻辑 描述:展示分词的Tf/Idf详情 GET sphinx-doctor/_validate/query?
Sphinx支持高速建立索引(可达10MB/秒,而Lucene建立索引的速度是1.8MB/秒) 高性能搜索(在2-4 GB的文本上搜索,平均0.1秒内获得结果) 高扩展性(实测最高可对100GB的文本建立索引...操作,用于保存一些状态数据等 sql_query_killlist:屏蔽索引id数据源,用来告诉sphinx,哪些索引id要屏蔽,配合kbatch使用 index 配置说明: 说明 source:使用数据配置名...ngram_len:对于非字母型数据的长度切割(默认已字符和数字切割,设置1为按没个字母切割) ngram_chars:ngram 字符集,中文需要配置 kbatch:屏蔽索引的列表 使用 先来看如何把...如果数据修改,或删除,则配合sql_query_killlist可以屏蔽旧的索引数据,从而保证对修改的数据以增量索引为主。以下是sphinx使用的一个说明图: ?...如果没有配置sql_query_killlist的时候,对于已经修改的数据,sphinx返回的查询还是旧的数据。
标准切分,去掉大部分符号,最后转为小写 空格分析器:按空格切分,不转换为小写 语言分析器:根据特定语言的特性做分析 查询方式 字段查询:精确匹配,查询前不会将被查询的字符串分析 全文查询:查询前会先用分析器分析要查询的字符串...must_not:not shoud:or 过滤顺序 过滤顺序对性能有很大影响 更详细的过滤条件应该放在最前,以便排除更多的文档 被缓存的过滤应该放到不会缓存的过滤前面(缓存参考后面章节) 2....不可被缓存的情况 脚本过滤器,脚本对es是不透明的 Geo(地址)过滤器,不太会被重用 日期范围精确到毫秒不会被缓存,整数会被缓存 过滤时间范围的使用建议 对于时间精确到毫秒的查询,可拆分为日期+日期时间两个过滤条件...适合父文档少,子文档多的情况 优势 更新父文档时,不用更新子文档索引 创建删除修改子文档时,不影响父文档和其他文档 劣势 查询速度比嵌套类型慢5-10倍 不适合父文档多的情况 设计父子关系 指定某一文档...改到30s,做大批量倒入时,把这个值设为-1,倒入完毕后重新设置回来 大批量倒入时,index.number_of_replicas设为0,关闭副本,提高效率 尽量使用es自动生成的id,避免版本查找影响效率
频繁作为查询条件的字段应该创建索引,如学生学号 唯一性不强的字段不适合单独创建索引,即使频繁作为查询条件,如性别 更新频繁的字段不适合创建索引,如登录次数 不会出现在where子句中的字段不应该创建索引...1.8 索引覆盖 如果查询的列恰好是索引的一部分,那么查询只需在索引区进行,不需要到数据区再找数据,速度非常快。负面影响是增加了索引尺寸。...(4) 复合索引 对于创建的多列(复合)索引,只要查询条件使用了最左边的列,索引一般就会被使用。...一般当取出的数据量超过表中数据的20%,优化器就不会使用索引,直接全表扫描。...id % 4; ... 3.2 垂直分表 一个数据表中的不常用字段也会占据一定资源,对整体性能产生影响,可以将不常用的字段存储到另外的辅表中,通过主键关联。
熟练掌握通过使用java代码实现HBase数据库当中的数据增删改查的操作,特别是各种查询,熟练运用 第一步:创建maven工程,导入jar包 过滤器的类型很多,但是可以分为两大类——比较过滤器,专用过滤器 过滤器的作用是在服务端判断数据是否满足条件,然后只将满足条件的数据返回给客户端; hbase过滤器的比较运算符: [表格] Hbase过滤器的比较器...ValueFilte 查询所有列当中包含8的数据 /** * hbase值过滤器 * 查询包含8的列值 */ @Test public void...SingleColumnValueExcludeFilte 与SingleColumnValueFilter相反,会排除掉指定的列,其他的列全部返回 3、rowkey前缀过滤器PrefixFilte 查询以...FilterList 需求:使用SingleColumnValueFilter查询f1列族,name为刘备的数据,并且同时满足rowkey的前缀以00开头的数据(PrefixFilter) /*
过滤器的类型很多,但是可以分为两大类——比较过滤器,专用过滤器 过滤器的作用是在服务端判断数据是否满足条件,然后只将满足条件的数据返回给客户端; hbase过滤器的比较运算符: ?...FamilyFilter 查询比f2列族小的所有的列族内的数据 /** * hbase列族过滤器FamilyFilter */ @Test public void familyFilter() throws...ValueFilter 查询所有列当中包含8的数据 /** * hbase值过滤器 * 查询包含8的列值 */ @Test public void valueFilter() throws IOException...查询以00开头的所有前缀的rowkey /** * 行键前缀过滤器 */ @Test public void preFilter() throws IOException { //获取连接...FilterList 需求:使用SingleColumnValueFilter查询f1列族,name为刘备的数据,并且同时满足rowkey的前缀以00开头的数据(PrefixFilter) /** *
Sphinx的简介: Sphinx是一个独立的全文索引引擎,意图为其他应用提供高速、低空间 占用、搜索结果高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。...Sphinx的使用背景:在mysql中优化的时候,对varchar,char,text对这些数据进行查询时,如果我们使用like ‘%单词’,是无法使用到索引,如果网站的数据量比较大,会拖垮网站的速度。...Sphinx的原理: 先对数据源建立索引。采用分词技术,形成一个索引表。当查询某个单词的时候,先到sphinx建立的索引去查找,然后再去数据库用id查找。...indexer.exe –c配置文件 –all | 索引的名字 Indexer.exe -c sphinx.conf 索引的名字(sphinx.conf里面配置的) 安装启动sphinx: 语法: searchd.exe...(‘localhost’,9312); // 设置服务器 $res = $sc->query(‘武侠’,’ mysql’); // 第一个参数是查询内容,第二个参数是索引的名称(sphinx.conf里面配置
如果查询id为9,name为ii的,在表中需要查询9次,但是在二叉树中需要查询3次。...1-4.全文索引:fulltext 数据库自带的全文索引,对中文支持不友好,可以借助第三方的框架,如:sphinx(斯芬克斯)、coreseek 2.多列索引(组合索引,一个组合索引包含两个或两个以上的列...在使用查询的时候遵循mysql组合索引的“最左前缀”,where时的条件要按建立索引的时候字段的排序方式,下面都是基于多列索引讲述的: 1、不按索引最左列开始查询 (1) where address='...2、查询中某个列有范围查询,则其右边的所有列都无法使用查询(多列查询) where name='xbq' and address like '%深%' and remark='程序员' ,该查询只会使用索引中的前两列...3、查询中第一个索引字段出现like '%xxx%'或者'%xxx',不会走索引 ? 4.查询中多条件用or连接,此类型和1相似 ? 那么对于索引怎么删除呢?
查询时的权重提升 是可以用来影响相关度的主要工具,任意类型的查询都能接受 boost 参数。...} } } 备注:max_boost 只对函数的结果进行限制,不会对最终评分 _score 产生直接影响。 衰减函数 它们可以操作数值、时间以及经纬度地理坐标点这样的字段。...函数:保持着一个将要被使用的函数列表,可以为列表里的每个函数指定一个filter过滤器,此时,函数只会被应用到那些与过滤器匹配的文档。...到目前为止,我们展现的都是为所有文档应用单个函数的使用方式,现在会用过滤器将结果划分为多个子集(每个特性一个过滤器),并为每个子集使用不同的函数。..."seed": "the users session id" #将用户的会话 ID 作为种子 seed ,让该用户的随机始终保持一致,相同的种子 seed 会产生相同的随机结果。
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