


Sphinx lwn. SOLR: Pelayan Carian Teks Penuh Kendiri Manakah yang Sesuai untuk Aplikasi Saya?
Memilih Pelayan Carian Teks Penuh Berdiri Sendiri: Perbandingan Sphinx dan SOLR
Pengenalan
Untuk aplikasi yang memerlukan keupayaan carian teks penuh yang mantap, pilih pelayan yang sesuai adalah penting. Artikel ini menyiasat ciri, persamaan dan perbezaan antara dua pilihan popular: Sphinx dan SOLR.
Perbandingan
Kedua-dua Sphinx dan SOLR adalah pelayan bersendirian yang memenuhi keperluan berikut:
- Berdiri sendiri operasi
- Pengindeksan pukal daripada pertanyaan SQL
- Perisian percuma
- Sokongan untuk Linux dan MySQL
Persamaan
- Prestasi tinggi untuk data besar jilid
- Pangkalan pengguna yang luas dan sokongan komersial
- Pengikatan API pelanggan merentas platform
- Pengedaran untuk kebolehskalaan
Perbezaan
- Pelesenan: Sphinx ialah GPLv2, manakala SOLR berlesen Apache2, berkemungkinan memerlukan lesen komersial untuk membenamkan atau melanjutkan dalam komersial aplikasi.
- Ekosistem: SOLR dibina di Lucene, mendapat manfaat daripada pangkalan pengguna dan kemas kini cirinya yang meluas. Sphinx memfokuskan pada penyepaduan yang ketat dengan RDBMS, terutamanya MySQL.
- Keterluasan: SOLR menyokong pengindeksan format proprietari, semakan ejaan dan faceting di luar kotak. Sphinx memerlukan lebih banyak usaha untuk faceting dan tidak boleh mengindeks format proprietari.
- Kemas Kini Indeks Separa: Sphinx tidak membenarkan kemas kini separa indeks untuk data medan, manakala SOLR membenarkannya.
- ID Dokumen: Sphinx memerlukan ID dokumen bukan sifar integer unik yang tidak ditandatangani, manakala SOLR membenarkan format kekunci fleksibel, termasuk rentetan dan kekunci bukan unik.
- Medan Runtuh: SOLR menyokong keruntuhan medan untuk mengelakkan hasil pendua, yang Sphinx kekurangan.
- Pendapatan Dokumen Langsung: SOLR boleh mendapatkan semula dokumen keseluruhan, mengurangkan kelewatan pergi balik ke stor data luaran. Sphinx hanya mendapatkan semula ID dokumen.
Alternatif Lain
ElasticSearch ialah satu lagi pilihan popular yang dibina pada Lucene, menawarkan ciri yang serupa dengan SOLR.
Penggunaan Khusus Kes
- Untuk aplikasi yang memerlukan pengindeksan format proprietari, semakan ejaan atau faceting, SOLR ialah pilihan yang sesuai.
- Untuk penyepaduan dengan MySQL dan kemudahan konfigurasi, Sphinx cemerlang.
Kesimpulan
Kedua-dua Sphinx dan SOLR adalah pelayan carian teks penuh yang berkebolehan. Asas Lucene SOLR menyediakan ciri termaju dan ekosistem yang luas, manakala penyepaduan RDBMS Sphinx yang ketat dan konfigurasi mudah menjadikannya sesuai untuk senario tertentu. Akhirnya, pilihan terbaik bergantung pada keperluan khusus aplikasi.
Atas ialah kandungan terperinci Sphinx lwn. SOLR: Pelayan Carian Teks Penuh Kendiri Manakah yang Sesuai untuk Aplikasi Saya?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas

Pengimbasan jadual penuh mungkin lebih cepat dalam MySQL daripada menggunakan indeks. Kes -kes tertentu termasuk: 1) jumlah data adalah kecil; 2) apabila pertanyaan mengembalikan sejumlah besar data; 3) Apabila lajur indeks tidak selektif; 4) Apabila pertanyaan kompleks. Dengan menganalisis rancangan pertanyaan, mengoptimumkan indeks, mengelakkan lebih banyak indeks dan tetap mengekalkan jadual, anda boleh membuat pilihan terbaik dalam aplikasi praktikal.

Ya, MySQL boleh dipasang pada Windows 7, dan walaupun Microsoft telah berhenti menyokong Windows 7, MySQL masih serasi dengannya. Walau bagaimanapun, perkara berikut harus diperhatikan semasa proses pemasangan: Muat turun pemasang MySQL untuk Windows. Pilih versi MySQL yang sesuai (komuniti atau perusahaan). Pilih direktori pemasangan yang sesuai dan set aksara semasa proses pemasangan. Tetapkan kata laluan pengguna root dan simpan dengan betul. Sambung ke pangkalan data untuk ujian. Perhatikan isu keserasian dan keselamatan pada Windows 7, dan disyorkan untuk menaik taraf ke sistem operasi yang disokong.

MySQL adalah sistem pengurusan pangkalan data sumber terbuka. 1) Buat Pangkalan Data dan Jadual: Gunakan perintah Createdatabase dan Createtable. 2) Operasi Asas: Masukkan, Kemas kini, Padam dan Pilih. 3) Operasi lanjutan: Sertai, subquery dan pemprosesan transaksi. 4) Kemahiran Debugging: Semak sintaks, jenis data dan keizinan. 5) Cadangan Pengoptimuman: Gunakan indeks, elakkan pilih* dan gunakan transaksi.

MySQL dan Mariadb boleh wujud bersama, tetapi perlu dikonfigurasikan dengan berhati -hati. Kuncinya adalah untuk memperuntukkan nombor port dan direktori data yang berbeza untuk setiap pangkalan data, dan menyesuaikan parameter seperti peruntukan memori dan saiz cache. Konfigurasi sambungan, konfigurasi aplikasi, dan perbezaan versi juga perlu dipertimbangkan dan perlu diuji dengan teliti dan dirancang untuk mengelakkan perangkap. Menjalankan dua pangkalan data secara serentak boleh menyebabkan masalah prestasi dalam situasi di mana sumber terhad.

Dalam pangkalan data MySQL, hubungan antara pengguna dan pangkalan data ditakrifkan oleh kebenaran dan jadual. Pengguna mempunyai nama pengguna dan kata laluan untuk mengakses pangkalan data. Kebenaran diberikan melalui perintah geran, sementara jadual dibuat oleh perintah membuat jadual. Untuk mewujudkan hubungan antara pengguna dan pangkalan data, anda perlu membuat pangkalan data, membuat pengguna, dan kemudian memberikan kebenaran.

Penyederhanaan Integrasi Data: AmazonRDSMYSQL dan Integrasi Data Integrasi Zero ETL Redshift adalah di tengah-tengah organisasi yang didorong oleh data. Proses tradisional ETL (ekstrak, menukar, beban) adalah kompleks dan memakan masa, terutamanya apabila mengintegrasikan pangkalan data (seperti Amazonrdsmysql) dengan gudang data (seperti redshift). Walau bagaimanapun, AWS menyediakan penyelesaian integrasi ETL sifar yang telah mengubah keadaan ini sepenuhnya, menyediakan penyelesaian yang mudah, hampir-sebenar untuk penghijrahan data dari RDSMYSQL ke redshift. Artikel ini akan menyelam ke integrasi RDSMYSQL Zero ETL dengan redshift, menjelaskan bagaimana ia berfungsi dan kelebihan yang dibawa kepada jurutera dan pemaju data.

Pengambilan Model Laraveleloquent: Mudah mendapatkan data pangkalan data Eloquentorm menyediakan cara ringkas dan mudah difahami untuk mengendalikan pangkalan data. Artikel ini akan memperkenalkan pelbagai teknik carian model fasih secara terperinci untuk membantu anda mendapatkan data dari pangkalan data dengan cekap. 1. Dapatkan semua rekod. Gunakan kaedah semua () untuk mendapatkan semua rekod dalam jadual pangkalan data: USEAPP \ MODELS \ POST; $ POSTS = POST :: SEMUA (); Ini akan mengembalikan koleksi. Anda boleh mengakses data menggunakan gelung foreach atau kaedah pengumpulan lain: foreach ($ postsas $ post) {echo $ post->

MySQL sesuai untuk pemula kerana mudah dipasang, kuat dan mudah untuk menguruskan data. 1. Pemasangan dan konfigurasi mudah, sesuai untuk pelbagai sistem operasi. 2. Menyokong operasi asas seperti membuat pangkalan data dan jadual, memasukkan, menanyakan, mengemas kini dan memadam data. 3. Menyediakan fungsi lanjutan seperti menyertai operasi dan subqueries. 4. Prestasi boleh ditingkatkan melalui pengindeksan, pengoptimuman pertanyaan dan pembahagian jadual. 5. Sokongan sokongan, pemulihan dan langkah keselamatan untuk memastikan keselamatan data dan konsistensi.
