Sphinx+MySQL5.1x+SphinxSE+mmseg中文分词_MySQL
什么是Sphinx
Sphinx 是一个全文检索引擎,一般而言,Sphinx是一个独立的搜索引擎,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。通过修改源代码,用户可以自行增加新的数据源(例如:其他类型的DBMS的原生支持)。
Sphinx的特性
高速的建立索引(在当代CPU上,峰值性能可达到10 MB/秒);
高性能的搜索(在2 – 4GB 的文本数据上,平均每次检索响应时间小于0.1秒);
可处理海量数据(目前已知可以处理超过100 GB的文本数据, 在单一CPU的系统上可处理100 M 文档);
提供了优秀的相关度算法,基于短语相似度和统计(BM25)的复合Ranking方法;支持分布式搜索;
provides documentexceprts generation;
可作为MySQL的存储引擎提供搜索服务;
支持布尔、短语、词语相似度等多种检索模式;
文档支持多个全文检索字段(最大不超过32个);
文档支持多个额外的属性信息(例如:分组信息,时间戳等);
停止词查询;
支持单一字节编码和UTF-8编码;
原生的MySQL支持(同时支持MyISAM 和InnoDB);
原生的PostgreSQL 支持.
安装
本文以CentOS5.5+mysql-5.1.55+sphinx-0.9.9(coreseek-3.2.14.tar.gz)为例介绍
Sphinx+MySQL5.1x+SphinxSE存储引擎+mmseg中文分词搜索引擎架构搭建过程。
1.安装MySQL+SphinxSE,进入软件包目录
tar zxvfmysql-5.1.55.tar.gz
tar zxvfsphinx-0.9.9.tar.gz
cp -rsphinx-0.9.9/mysqlse/ mysql-5.1.55/storage/sphinx à 把sphinx的源代码复制到mysql源码中
cdmysql-5.1.55
./BUILD/autorun.sh
./configure--prefix=/usr/local/webserver/mysql/ --enable-assembler--with-extra-charsets=complex --enable-thread-safe-client --with-big-tables--with-readline --with-ssl --with-embedded-server --enable-local-infile--with-plugins=partition,innobase,myisammrg,sphinx
make
make install
#/usr/sbin/groupadd mysql
#/usr/sbin/useradd -g mysql mysql
# chmod +w/usr/local/webserver/mysql
# chown -Rmysql:mysql /usr/local/webserver/mysql
①、创建MySQL数据库存放目录
#---------------------------------+
# mkdir -p /data0/mysql/3306/data/
# chown -Rmysql:mysql /data0/mysql/
#---------------------------------+
②、以mysql用户帐号的身份建立数据表:
#---------------------------------+
#/usr/local/webserver/mysql/bin/mysql_install_db--basedir=/usr/local/webserver/mysql --datadir=/data0/mysql/3306/data --user=mysql
#---------------------------------+③、创建my.cnf配置文件:
#--------------------------------+
# vi /data0/mysql/3306/my.cnf
#--------------------------------+
my.cnf输入以下内容:
[client]
default-character-set= utf8
port = 3306
socket =/tmp/mysql.sock
[mysql]
no-auto-rehash
[mysqld]
user = mysql
port = 3306
socket =/tmp/mysql.sock
basedir =/usr/local/webserver/mysql
datadir =/data0/mysql/3306/data
open_files_limit= 10240
back_log = 600
max_connections= 3000
max_connect_errors= 6000
table_cache =614
external=locking= FALSE
max_allowed_packet= 32M
sort_buffer_size= 2M
join_buffer_size= 2M
thread_cache_size= 300
thread_concurrency= 8
query_cache_size= 32M
query_cache_limit= 2M
query_cache_min_res_unit= 2k
default-storage-engine= MyISAM
default_table_type= MyISAM
thread_stack =192K
transaction_isolation= READ-COMMITTED
tmp_table_size= 246M
max_heap_table_size= 246M
long_query_time= 1
log_long_format
log-bin = /data0/mysql/3306/binlog
binlog_cache_size = 4M
binlog_format= MIXED
max_binlog_cache_size= 8M
max_binlog_size= 512M
expire_logs_days= 7
key_buffer_size= 256M
read_buffer_size= 1M
read_rnd_buffer_size= 16M
bulk_insert_buffer_size= 64M
myisam_sort_buffer_size= 128M
myisam_max_sort_file_size= 10G
myisam_repair_threads= 1
myisam_recover
skip-name-resolve
master-connect-retry= 10
slave-skip-errors= 1032,1062,126,1114,1146,1048,1396
server-id = 1
[mysqldump]
quick
max_allowed_packet= 32M
#--------------------------------开启MYSQL: ---------------+
/usr/local/webserver/mysql/bin/mysqld_safe--defaults-file=/data0/mysql/3306/my.cnf 2>&1 > /dev/null &
#-----------------------------------------------------------+
#--------------------------------关闭MYSQL: ---------------+
/usr/local/webserver/mysql/bin/mysqladmin-u root -p -S /tmp/mysql.sock shutdown
#-----------------------------------------------------------+
⑦、通过命令行登录管理MySQL服务器(提示输入密码时直接回车):
#----------------------------------------------------------------+
#/usr/local/webserver/mysql/bin/mysql -u root -p -S /tmp/mysql.sock
#----------------------------------------------------------------+
。
安装完成启动MySQL后查看sphinx存储引擎是否安装成功
在mysql命令行下执行
show engines;
如果出现如下图红色方框内的信息说明SphinxSE已经安装成功!
安装Sphinx全文检索服务器
Sphinx默认不支持中文索引及检索, 以前用Coreseek的补丁来解决,目前Coreseek 不单独提供补丁文件,而基于sphinx开发了Coreseek 全文检索服务器,Coreseek应该是现在用的最多的sphinx中文全文检索,它提供了为Sphinx设计的中文分词包LibMMSeg包含mmseg中文分词,其实coreseek-3.2.14.tar.gz中已经包含了sphinx,前面安装SphinxSE时也可以使用这个压缩包里的mysqlse。
我们来看一下的安装过程:
安装autoconf
Bzip2 –dautoconf-2.65.tar.bz2
tar xvfautoconf-2.65.tar
cdautoconf-2.65
./configure--prefix=/usr
make
make install
cd ..
安装Coreseek
tar zxvfcoreseek-3.2.14.tar.gz
cdcoreseek-3.2.14
cdmmseg-3.2.14/
./bootstrap
./configure--prefix=/usr/local/mmseg3
make
make install
cd../csft-3.2.14/
shbuildconf.sh
./configure--prefix=/usr/local/coreseek --without-python --without-unixodbc --with-mmseg--with-mmseg-includes=/usr/local/mmseg3/include/mmseg/--with-mmseg-libs=/usr/local/mmseg3/lib/--with-mysql=/usr/local/webserver/mysql --host=arm
make
make install
ln -s/usr/local/webserver/mysql/lib/mysql/libmysqlclient.so.16 /usr/lib
cd/usr/local/coreseek/etc
进入配置目录通过命令ls可以看到3个文件
example.sql sphinx.conf.dist sphinx-min.conf.dist
其中example.sql是示例sql脚本我们将其导入到数据库中的test数据库中作为测试数据(会创建两张表 documents和tags)
vi sphinx.conf
输入以下内容
# 定义一个数据库源,名字为src1
source src1
{
type =mysql
sql_host = localhost
sql_user = root
sql_pass =
sql_db =test
sql_port = 3306 #optional, default is 3306
sql_sock = /tmp/mysql.sock
sql_query_pre = SET NAMES utf8
sql_query = /
SELECTid,title,content FROM songs
sql_query_info = SELECT * FROM songs WHERE id=$id
}
# 定义建立索引项
index test1
{
source =src1
path =/usr/local/coreseek/var/data/test1
charset_type = zh_cn.utf-8
charset_dictpath = /usr/local/mmseg3/etc/
}
# 建索引程序的设置
indexer
{
# 建索引时所用的内存限制
mem_limit = 32M
}
# 提供服务的进程配置
searchd
{
port =9312
log = /usr/local/coreseek/var/log/searchd.log
query_log = /usr/local/coreseek/var/log/query.log
read_timeout = 5
max_children = 30
pid_file = /usr/local/coreseek/var/log/searchd.pid
max_matches = 1000
seamless_rotate = 1
preopen_indexes = 0
unlink_old = 1
}
说明:
代码段source src1{***} 代表数据源里面主要包含了数据库的配置信息,src1表示数据源名字,可以随便写。
代码段index test1{***} 代表为哪个数据源创建索引,与source *** 是成对出现的,其中的source参数的值必须是某一个数据源的名字。
其他参数可以查看手册,这里不再赘述。
生成索引
/usr/local/coreseek/bin/indexer-c /usr/local/coreseek/etc/sphinx.conf --all
其中参数--all表示生成所有索引
当然也可以是索引的名字例如:/usr/local/coreseek/bin/indexer-c /usr/local/coreseek/etc/sphinx.conf test1
执行后可以在/usr/local/coreseek/var/data目录中看到多出一些文件,是以索引名为文件名的不同的扩展名的文件
在不启动sphinx的情况下即可测试命令:
/usr/local/coreseek/bin/search -c/usr/local/coreseek/etc/sphinx.conf number
可以看到将内容中含有number数据的数据查询出来。
/usr/local/coreseek/bin/search-c /usr/local/coreseek/etc/sphinx.conf 研究生创业
可以看到我们输入的查询文字已经被拆分成了两个词,只是因为我们的测试数据中没有中文数据查询结果为空。我们插入几条新数据。
INSERT INTO`test`.`documents` (
`id` ,
`group_id` ,
`group_id2` ,
`date_added` ,
`title` ,
`content`
)
VALUES (
NULL , '2','3', '2011-02-01 00:37:12', '研究生的故事', '研究生自主创业'
), (
NULL , '1','1', '2011-01-28 00:38:22', '研究', '为了创业而研究生命科学'
);
我们再来看以下数据库中的主要数据
插入新数据后需要重新生成索引
/usr/local/coreseek/bin/indexer-c /usr/local/coreseek/etc/sphinx.conf test1
然后执行查询测试/usr/local/coreseek/bin/search -c /usr/local/coreseek/etc/sphinx.conf 研究生创业
我们搜索的词语是“研究生创业”,可以看到词语被拆分成了研究生和创业两个词,虽然有两条记录都包含“创业和”研究生”这几个字但是“研究生命科学”中的“研究生”三个字虽然是紧挨着的但是不是一个词语,结果是只匹配一条“研究生自主创业”,我们再搜索“研究”这个词语
/usr/local/coreseek/bin/search-c /usr/local/coreseek/etc/sphinx.conf 研究
同样匹配一条记录,而“研究生的故事”和“研究生自主创业”的词语却没有被查询出来,可以看出sphinx与分词技术结合可以匹配出相关度更高的结果。
当然我们的目的不仅限与命令行下的测试,我们可以通过搜索API调用来执行搜索,搜索API支持PHP、Python、Perl、Rudy和Java。如果从PHP脚本检索需要先启动守护进程searchd,PHP脚本需要连接到searchd上进行检索:
/usr/local/coreseek/bin/searchd-c /usr/local/coreseek/etc/sphinx.conf
在解压后的sphinx-0.9.9/api目录下的sphinxapi.php就是sphinx官方为我们提供的API文件(其实也可以使用PHP的sphinx扩展),只需将其包含进自己的PHP脚本文件就可以了。
示例代码:
include('sphinxapi.php');
$cl=newSphinxClient();
//设置sphinx服务器地址与端口,如果是本机则可以为localhost
$cl->SetServer("192.168.16.6",9312);
//以下设置用于返回数组形式的结果
$cl->SetArrayResult (true);
//$cl->SetMatchMode( SPH_MATCH_ANY );//匹配模式
//$cl->SetFilter( 'group_id', array( 2 ) );
$result=$cl->Query('研究生创业','test1'); //参数 关键字 索引名
if($result===false) {
echo"Query failed: ".$cl->GetLastError() ."./n";
}
else{
if($cl->GetLastWarning() ) {
echo"WARNING: ".$cl->GetLastWarning() ."";
}
echo'
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La numérisation complète de la table peut être plus rapide dans MySQL que l'utilisation d'index. Les cas spécifiques comprennent: 1) le volume de données est petit; 2) Lorsque la requête renvoie une grande quantité de données; 3) Lorsque la colonne d'index n'est pas très sélective; 4) Lorsque la requête complexe. En analysant les plans de requête, en optimisant les index, en évitant le sur-index et en maintenant régulièrement des tables, vous pouvez faire les meilleurs choix dans les applications pratiques.

Oui, MySQL peut être installé sur Windows 7, et bien que Microsoft ait cessé de prendre en charge Windows 7, MySQL est toujours compatible avec lui. Cependant, les points suivants doivent être notés lors du processus d'installation: téléchargez le programme d'installation MySQL pour Windows. Sélectionnez la version appropriée de MySQL (communauté ou entreprise). Sélectionnez le répertoire d'installation et le jeu de caractères appropriés pendant le processus d'installation. Définissez le mot de passe de l'utilisateur racine et gardez-le correctement. Connectez-vous à la base de données pour les tests. Notez les problèmes de compatibilité et de sécurité sur Windows 7, et il est recommandé de passer à un système d'exploitation pris en charge.

Les capacités de recherche en texte intégral d'InNODB sont très puissantes, ce qui peut considérablement améliorer l'efficacité de la requête de la base de données et la capacité de traiter de grandes quantités de données de texte. 1) INNODB implémente la recherche de texte intégral via l'indexation inversée, prenant en charge les requêtes de recherche de base et avancées. 2) Utilisez la correspondance et contre les mots clés pour rechercher, prendre en charge le mode booléen et la recherche de phrases. 3) Les méthodes d'optimisation incluent l'utilisation de la technologie de segmentation des mots, la reconstruction périodique des index et l'ajustement de la taille du cache pour améliorer les performances et la précision.

La différence entre l'index cluster et l'index non cluster est: 1. Index en cluster stocke les lignes de données dans la structure d'index, ce qui convient à la requête par clé et plage primaire. 2. L'index non clumpant stocke les valeurs de clé d'index et les pointeurs vers les lignes de données, et convient aux requêtes de colonne de clés non primaires.

MySQL est un système de gestion de base de données relationnel open source. 1) Créez une base de données et des tables: utilisez les commandes CreateDatabase et CreateTable. 2) Opérations de base: insérer, mettre à jour, supprimer et sélectionner. 3) Opérations avancées: jointure, sous-requête et traitement des transactions. 4) Compétences de débogage: vérifiez la syntaxe, le type de données et les autorisations. 5) Suggestions d'optimisation: utilisez des index, évitez de sélectionner * et utilisez les transactions.

Dans la base de données MySQL, la relation entre l'utilisateur et la base de données est définie par les autorisations et les tables. L'utilisateur a un nom d'utilisateur et un mot de passe pour accéder à la base de données. Les autorisations sont accordées par la commande Grant, tandis que le tableau est créé par la commande Create Table. Pour établir une relation entre un utilisateur et une base de données, vous devez créer une base de données, créer un utilisateur, puis accorder des autorisations.

MySQL et MARIADB peuvent coexister, mais doivent être configurés avec prudence. La clé consiste à allouer différents numéros de port et répertoires de données à chaque base de données et ajuster les paramètres tels que l'allocation de mémoire et la taille du cache. La mise en commun de la connexion, la configuration des applications et les différences de version doivent également être prises en compte et doivent être soigneusement testées et planifiées pour éviter les pièges. L'exécution de deux bases de données simultanément peut entraîner des problèmes de performances dans les situations où les ressources sont limitées.

MySQL prend en charge quatre types d'index: B-Tree, hachage, texte intégral et spatial. 1. L'indice de tree B est adapté à la recherche de valeur égale, à la requête de plage et au tri. 2. L'indice de hachage convient aux recherches de valeur égale, mais ne prend pas en charge la requête et le tri des plages. 3. L'index de texte complet est utilisé pour la recherche en texte intégral et convient pour le traitement de grandes quantités de données de texte. 4. L'indice spatial est utilisé pour la requête de données géospatiaux et convient aux applications SIG.
