Sphinx と SOLR: どちらのスタンドアロン全文検索サーバーがアプリケーションに適していますか?
スタンドアロンの全文検索サーバーの選択: Sphinx と SOLR の比較
はじめに
堅牢な全文検索機能を必要とするアプリケーションの場合、適切なサーバーを選択することが重要です。この記事では、Sphinx と SOLR という 2 つの一般的なオプションの機能、類似点、および相違点について調査します。
比較
Sphinx と SOLR はどちらも、次の要件を満たすスタンドアロン サーバーです。次の要件:
- スタンドアロン操作
- SQL クエリからの一括インデックス作成
- 無料ソフトウェア
- Linux および MySQL のサポート
類似点
- 大規模データに対する高いパフォーマンスボリューム
- 広範なユーザー ベースと商用サポート
- クロスプラットフォーム クライアント API バインディング
- の配布スケーラビリティ
相違点
- ライセンス: Sphinx は GPLv2 ですが、SOLR は Apache2 ライセンスであり、場合によっては商用ライセンスが必要ですコマーシャルへの埋め込みまたは拡張用
- エコシステム: SOLR は Lucene 上に構築されており、その広範なユーザー ベースと機能アップデートの恩恵を受けています。 Sphinx は、RDBMS、特に MySQL との緊密な統合に重点を置いています。
- 拡張性: SOLR は、独自形式のインデックス作成、スペルチェック、およびすぐに使用できるファセットをサポートします。 Sphinx はファセット化により多くの労力を必要とし、独自形式のインデックスを作成できません。
- 部分インデックス更新: Sphinx ではフィールド データの部分インデックス更新が許可されませんが、SOLR では許可されます。
- ドキュメント ID: Sphinx は一意の符号なしゼロ以外の整数のドキュメント ID を必要としますが、 SOLR では、文字列や非一意のキーなどの柔軟なキー形式が可能です。
- フィールドの折りたたみ: SOLR は、Sphinx にはない重複した結果を避けるためのフィールドの折りたたみをサポートしています。
- 直接ドキュメントの取得: SOLR はドキュメント全体を取得できるため、外部への往復遅延を削減できます。データストア。 Sphinx はドキュメント ID のみを取得します。
その他の代替手段
ElasticSearch は Lucene 上に構築されたもう 1 つの人気のあるオプションであり、SOLR と同様の機能を提供します。
特定の用途ケース
- 独自形式のインデックス作成、スペルチェック、またはファセットを必要とするアプリケーションには、SOLR が適切な選択肢です。
- MySQL との統合と構成の容易さのために、Sphinx
結論
Sphinx と SOLR は両方とも、全文検索が可能なサーバーです。 SOLR の Lucene 基盤は高度な機能と広大なエコシステムを提供しますが、Sphinx の緊密な RDBMS 統合とシンプルな構成により、特定のシナリオに適しています。最終的に、最適な選択はアプリケーションの特定の要件によって異なります。
以上がSphinx と SOLR: どちらのスタンドアロン全文検索サーバーがアプリケーションに適していますか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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完全なテーブルスキャンは、MySQLでインデックスを使用するよりも速い場合があります。特定のケースには以下が含まれます。1)データボリュームは小さい。 2)クエリが大量のデータを返すとき。 3)インデックス列が高度に選択的でない場合。 4)複雑なクエリの場合。クエリプランを分析し、インデックスを最適化し、オーバーインデックスを回避し、テーブルを定期的にメンテナンスすることにより、実際のアプリケーションで最良の選択をすることができます。

はい、MySQLはWindows 7にインストールできます。MicrosoftはWindows 7のサポートを停止しましたが、MySQLは引き続き互換性があります。ただし、インストールプロセス中に次のポイントに注意する必要があります。WindowsのMySQLインストーラーをダウンロードしてください。 MySQL(コミュニティまたはエンタープライズ)の適切なバージョンを選択します。インストールプロセス中に適切なインストールディレクトリと文字セットを選択します。ルートユーザーパスワードを設定し、適切に保ちます。テストのためにデータベースに接続します。 Windows 7の互換性とセキュリティの問題に注意してください。サポートされているオペレーティングシステムにアップグレードすることをお勧めします。

INNODBのフルテキスト検索機能は非常に強力であり、データベースクエリの効率と大量のテキストデータを処理する能力を大幅に改善できます。 1)INNODBは、倒立インデックスを介してフルテキスト検索を実装し、基本的および高度な検索クエリをサポートします。 2)一致を使用してキーワードを使用して、ブールモードとフレーズ検索を検索、サポートします。 3)最適化方法には、単語セグメンテーションテクノロジーの使用、インデックスの定期的な再構築、およびパフォーマンスと精度を改善するためのキャッシュサイズの調整が含まれます。

クラスター化されたインデックスと非クラスター化されたインデックスの違いは次のとおりです。1。クラスター化されたインデックスは、インデックス構造にデータを保存します。これは、プライマリキーと範囲でクエリするのに適しています。 2.非クラスター化されたインデックスストアは、インデックスキー値とデータの行へのポインターであり、非プリマリーキー列クエリに適しています。

MySQLは、オープンソースのリレーショナルデータベース管理システムです。 1)データベースとテーブルの作成:createdatabaseおよびcreateTableコマンドを使用します。 2)基本操作:挿入、更新、削除、選択。 3)高度な操作:参加、サブクエリ、トランザクション処理。 4)デバッグスキル:構文、データ型、およびアクセス許可を確認します。 5)最適化の提案:インデックスを使用し、選択*を避け、トランザクションを使用します。

MySQLは、Bツリー、ハッシュ、フルテキスト、および空間の4つのインデックスタイプをサポートしています。 1.B-Treeインデックスは、等しい値検索、範囲クエリ、ソートに適しています。 2。ハッシュインデックスは、等しい値検索に適していますが、範囲のクエリとソートをサポートしていません。 3.フルテキストインデックスは、フルテキスト検索に使用され、大量のテキストデータの処理に適しています。 4.空間インデックスは、地理空間データクエリに使用され、GISアプリケーションに適しています。

MySQLデータベースでは、ユーザーとデータベースの関係は、アクセス許可と表によって定義されます。ユーザーには、データベースにアクセスするためのユーザー名とパスワードがあります。許可は助成金コマンドを通じて付与され、テーブルはCreate Tableコマンドによって作成されます。ユーザーとデータベースの関係を確立するには、データベースを作成し、ユーザーを作成してから許可を付与する必要があります。

MySQLとMariaDBは共存できますが、注意して構成する必要があります。重要なのは、さまざまなポート番号とデータディレクトリを各データベースに割り当て、メモリ割り当てやキャッシュサイズなどのパラメーターを調整することです。接続プーリング、アプリケーションの構成、およびバージョンの違いも考慮する必要があり、落とし穴を避けるために慎重にテストして計画する必要があります。 2つのデータベースを同時に実行すると、リソースが制限されている状況でパフォーマンスの問題を引き起こす可能性があります。
