Sphinx ウェブページの新しいタイプが見つかります。新しい Sphinx ドキュメント ジェネレーターについて詳しくは、 black diamond ボーナス ゲーム 新しいドキュメントを参照してください。Sphinx を使用すると、スマートで美しいドキュメントを簡単に作成できます。最新の Sphinx パズルは、最初は難しそうに見える単純ななぞなぞですが、正しい設定を知っていれば簡単に解けます。新しい白い手がかりは、火鉢の近くにある魔法の光源です。
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- 通常、searchd はフォークベースのモデルを使用します。これは問題なく動作しますが、1 秒あたりのリクエスト数が (少量) 多い場合、fork() プログラム呼び出しでかなりの CPU を使用します。
- 元の単語と語幹抽出/再マッピングされたブランドを一緒にディレクトリするかどうか。推奨値、デフォルトは 0 (ディレクトリしない) です。バージョン 0.9.9-rc1 内で生成されました。
- パフォーマンスを向上させる物理インデックスのパージは計画されていますが、ステップ1.10-beta以降、実際に実装されていません。
- バージョン 0.9.9-rc2 以降、集計サービス (AVG()、MIN()、MAX()、SUM()) は、分類機能の使用中に実際にサポートされます。
dos.1.1-beta 以降、新しい代替手段である Find … があります。最新の SATA ドライブは、1 秒あたり最大 100 回の I/O 処理を実行できます。rt_merge_iops を制限すると、マージによるルック 結果の劣化を軽減できます。RT チャンクミックス スレッドが開始できる I/O 操作の最適数 (1 秒あたり)。推奨、デフォルトは 0 (制限なし) です。max_students より小さい値に設定することで、最新の機関へのアクセスが可能になります。
文書構成の決定¶
しかし、そうではなく、100 Mbps リンクで圧縮を有効にすると、インデックス作成時間が短縮される可能性があります (インデックス作成時間全体の 20 ～ 30% 短縮されると言われています)。1 Gbps リンクで圧縮を有効にすると、原則的にも動作的にもネットワークトラフィックが削減されますが、インデックス作成に悪影響を与える可能性があります。まず、この試みは、インデクサーと mysqld が別のホストにある場合に圧縮を操作できるようにするために導入されました。まず、Sphinx はさまざまな最適化を行い、この種のタスクに対して MySQL よりはるかに優れた動作をします。次に、短い検索は searchd によってパッケージ化され、SphinxSE によって転送および展開される必要があります。多くの MySQL バージョンでは、Sphinx Webpages から、準備済みのリソース ブランドを含むデルタ tarball を入手できます。これは、MySQL ホストが searchd と通信し、検索クエリを操作し、検索結果を取得できるようにするクライアントに組み込まれています。
スパイダーのリストには、分散されたディレクトリ名が含まれます。$directory は、Inquire() のような単一のリスト ID またはリストになる可能性があります。Inquire() とは異なり、ワイルドカードは使用できず、更新する最新のインデックスを明確に指定する必要があります。基本的に、新しい要求と一致する情報に焦点を当てることができ、制限のために許可されている間、すべての問い合わせフレーズを強調します。シーケンス、歓迎の考え方は、「文」、「段落」、および「ゾーン」です。
RT ピースの mergethread が開始を許可される we/O プロシージャの最大測定値。オプション、デフォルトは 0 (制限なし)。2.1.1-beta で追加。代表的なミラー分析ウィンドウのサイズ (秒単位)。オプション、デフォルトは 60。2.1.1-beta で追加。代表的なリフレクト ping の間隔 (ミリ秒単位)。オプション、標準は です。2.step 1.1-beta で追加。スタック比率の制限に達しない場合、searchd は新しいクエリを失敗させ、エラー メッセージに必要なバッチ比率を報告します。このようなクエリを処理するには、thread_heap ディレクティブを使用して最新のボンド ヒープ サイズを指定するか (可能であれば、別のワーカー モードに切り替えます)。
部屋ごとに区切られた複数のファイル ラベルを指定できる可能性があります。 Min_stemming_lenfeature を使用すると、元の用語の期間に基づいてステミングを抑制できます。ステマーは一般的に完璧ですが、どちらも望ましくない全体的なパフォーマンスを生み出す可能性があります。たとえば、Porter ステマーを使用して「gps」キーワードを英語にすると、「gp」内に英語の結果が入りますが、これは意図したものではありません。基本的に、ステートメントと CRC 辞書は、部分文字列検索の決定から切り離された 2 つの新しい交換を描写できます。バージョン 2.1.1-beta では、拡張ワイルドカード サポートが導入され、たとえば「?」などの特殊記号が導入されました。2.0.1-beta で導入された単語辞書は、これらの欠点を修正します。
リストがプレフィックスまたはインフィックス インデックスで中心化されている場合、すべての検索語は内部的に検索語自体との論理和に置き換えられ、特定のプレフィックスまたはインフィックス (スーパースターを持つ検索語) を使用できます。build_statement 機能が有効になっているスパイダーが直面するクエリは、以下に続きます。Hitless_words を使用すると、インデックスを作成して、位置情報 (ヒットリスト) をまったく持たないようにするか、特定の用語についてはそれを無視することができます。また、場合によっては、ブールキーワードの調整だけを気にすればよく、条件ベースの検索演算子 (単語の調整など) や用語のランクは必要ありません。ただし、特定の頻出フレーズ (定数であっても何らかの理由で回避されない) を持つヒットリストは、クエリ実行時に大きくなり、処理が遅くなる可能性があります。