The FACET Feature_MySQL
Sphinx 2.2.3-beta includes a FACET clause which makes faceted search with Sphinx much easier. Now you can do faceted search without thinking about the multi-query optimization technique. This post will point out how the old and new styles differ. Check it out!
FACET
You may have readthis article about faceted search with Sphinx. Forget about it. Things have changed. We’ve implemented aFACET
keyword which will help you write very short facet queries. If you’re not sure what faceted search is, go check out eBay (or, see the example we link to at the bottom of this post). It provides an excellent example of faceted search– your search is supplemented with categories that allow you to drill down into specific “facets” of the result set.
Old vs. New
Previously, with Sphinx, doing something like this required several requests with a specific groupby in each request. Sphinx optimized those using the multi-queries feature.
The new feature is similar to the ol’ multi-queries technique, but uses a new keyword with its own expressions, aliases (i.e. it’s possible to writeFACET x AS y
) and it returns multiple result sets per single request (as a bonus you don’t have to mess with delimiters, i.e. you had to write “mysql --delimiter=# -P 9306 -e "select ...; select ...; select ...;
” to get working multi-queries, otherwise the MySQL client sends 3 separate statements).
So the whole thing becomes essentially ONE single compact query which optimizes search automatically and fetches all result sets in a single pass.
Old syntax (3 result sets):
SELECT * from facetdemo limit 0,10; SELECT GROUPBY(), COUNT(*) FROM facetdemo GROUP BY categories; SELECT GROUPBY(), COUNT(*) FROM facetdemo GROUP BY brand_id; Copier après la connexion |
New syntax (3 result sets):
SELECT * FROM facetdemo LIMIT 0,10 FACET categories FACET brand_id; Copier après la connexion |
And, here’s a quick example with PHP demonstrating how FACET queries can be run via the standard PDO or the mysqli multi-query API:
$query = "SELECT * FROM facetdemo FACET categories FACET brand_id"; $pdo = new PDO('mysql:host=127.0.0.1;port=9306');$stmt = $pdo->query($query);do {$rowset = $stmt->fetchAll();print_r ($rowset);} while ($stmt->nextRowset()); $mysqli = new mysqli('127.0.0.1', 'test', '', '', 9306);if ($mysqli->multi_query($query)){ do { if ($result = $mysqli->store_result()) { while ($row = $result->fetch_row()) print_r($row); $result->free(); } } while ($mysqli->more_results() && $mysqli->next_result());} Copier après la connexion |
Faceted search in action
Take a look atAdrian’s faceting example to get a feel for how it works. He provides examples of both the old and new styles. Then, go take a look atthe codeused to produce this example. Adrian has it on github.
Here’s a preview of the example:
Give it a try! Grab 2.2.3-betahere. If you need some help,contact us– we provide support. And, if you have questions, please ask them.
Happy Sphinxing!
Tags:faceted search,featured,PHP
«May 15, 2014. Sphinx 2.2.3-beta is now available |

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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.

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.

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.

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.

L'article traite des outils de GUI MySQL populaires comme MySQL Workbench et PhpMyAdmin, en comparant leurs fonctionnalités et leur pertinence pour les débutants et les utilisateurs avancés. [159 caractères]

L'article traite des stratégies pour gérer de grands ensembles de données dans MySQL, y compris le partitionnement, la rupture, l'indexation et l'optimisation des requêtes.

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.
