1.在多数情况下,因为Coreseek索引速度高达10MB/s,所以只需要创建一个索引源即可满足需求,但是在数据量随时激增的大型应用中(如SNS.评论系统等),单一的索引源将会给indexer造成极大的性能负荷 2.增量索引能够在一定程度上提升Coreseek索引性能,降低CPU使用率.增量索引的原理非常简单,即使用"主索引+增量索引"的方式创建索引.其中主索引存放放50%以上的数据量,增量索引表通常只需要存放较近插入的数据即可(增量索引表允许有多个索引表组成).增量索引是通过主从素银

重建主索引和增量索引: [plain] view plain copy /usr/local/coreseek/bin/indexer--config /usr/local/coreseek/etc/csft.conf -rotate index_main /usr/local/coreseek/bin/indexer--config /usr/local/coreseek/etc/csft.conf -rotate index_add 合并建主索引和增量索引: [plain] view pla

首先本文测试数据100多万的域名的wwwtitle 信息  检索数据: 首先建立临时表格: CREATE TABLE `sph_counter` ( `index_id` ) NOT NULL, `max_id` ) NOT NULL, PRIMARY KEY (`index_id`) ) ENGINE=MyISAM DEFAULT CHARSET=utf8 csft.complex.conf 文件修改配置: #增量数据索引 区段查询 合并为一个文件实现 测试 配置文件 #数据源 source

首先介绍一下     CoreSeek/Sphinx的发布包 indexer: 用于创建全文索引;    search: 一个简单的命令行(CLI) 的测试程序,用于测试全文索引;    searchd: 一个守护进程,其他软件(例如WEB程序)可以通过这个守护进程进行全文检索;    sphinxapi: 一系列searchd 的客户端API 库,用于流行的Web脚本开发语言(PHP, Python, Perl, Ruby, Java).    spelldump: 一个简单的命令行工具,用于

1.行业调查 索引系统需要通过主查询来获取所有的文档信息,一个简单的实现是整个表的数据到内存,但是这可能会导致整个表被锁定,并且使其它操作被阻止(例如:在MyISAM格款式上INSERT操作).同时,会浪费大量的内存来存储查询结果.喜欢它的问题. 为了避免出现这样的情况.CoreSeek/Sphinx支持一种被称为 区段查询的技术. 首先,CoreSeek/Sphinx从数据库中取出文档ID的最小值和最大值.将由最大值和最小值定义自然数区间分成若干份,一次获取数据.建立索引.现举比例如以下: s

1.区段查询 索引系统须要通过主查询来获取所有的文档信息,一种简单的实现是将整个表的数据读入内存,可是这可能导致整个表被锁定并使得其它操作被阻止(比如:在MyISAM格式上的INSERT操作),同一时候,将浪费大量内存用于存储查询结果,诸如此类的问题吧. 为了避免出现这样的情况,CoreSeek/Sphinx支持一种被称为 区段查询的技术. 首先.CoreSeek/Sphinx从数据库中取出文档ID的最小值和最大值.将由最大值和最小值定义自然数区间分成若干份.一次获取数据,建立索引.现举比例如以

首先建立一个计数表,保存数据表的最新记录ID CREATE TABLE `sph_counter` (  `id` int(11) unsigned NOT NULL,  `max_id` int(11) unsigned NOT NULL,  PRIMARY KEY (`id`)) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8 COMMENT='sphinx增量表最大记录数'; #定义主索引源 source test{    type                  

原文件地址:http://blog.itpub.net/29806344/viewspace-1400942/ 在数据库数据非常庞大的时候,而且实时有新的数据插入,如果我们不更新索引,新的数据就search不到,全部重新建立索引又很消耗资源,在这种情况下我们就需要使用“主索引+增量索引”的思路来实现实时更新的功能. 因为这时我们有了主索引和增量索引,主索引只需在每天凌晨更新,而增量索引的更新频率设置的很短,这样用户在搜索的时候,可以同时在这两个索引里查找. 首先创建一个计数器: 1.先在mysq

最近测试了xunserach全文索引程序.xunsearch只有LINUX版,所以想用windows服务器请使用其它全文索引程序.xunsearch本身不像coreseek那样自带增量索引的功能,所以很多从coreseek转过来的朋友很是不习惯.不过xunsearch拥有很多的API和案例,使用这些程序很容易做出自己的增量索引脚本,只需要把这些脚本添加到LINUX服务器任务里就可以实现增量索引了. 下面是实现增量索引的PHP程序,修改好账号密码,索引sql语句后把这个文件添加到crontab任务

1.配置csft.conf文件 vim /etc/csft.conf # # Minimal Sphinx configuration sample (clean, simple, functional) # source test_t0 { type = mysql sql_host = localhost sql_user = root sql_pass = 123123 sql_db = test sql_port = 3306 # optional, default is 3306 sq

项目中文章的信息内容因为持续有新增,而文章总量的基数又比较大,所以做搜索的时候,用了主索引+增量索引这种方式来实现索引的实时更新. 实现原理: 1. 新建一张表,记录一下上一次已经创建好索引的最后一条记录的ID 2. 当索引时,然后从数据库中取出所有ID大于上面那个sphinx中的那个ID的数据, 这些就是新的数据,然后创建一个小的索引文件 3. 把上边我们创建的增量索引文件合并到主索引文件上去 4. 把最后一条记录的ID更新到第一步创建的表中 值得注意的两点: 1)当合并索引的时候,只是把增量

sphinx在使用过程中如果表的数据量很大,新增加的内容在sphinx索引没有重建之前都是搜索不到的. 这时可以通过建立sphinx增量索引,通过定时更新增量索引,合并主索引的方式,来实现伪实时更新.(使用定时任务,定时更新增量索引,例如10分钟一次) 在利用 Sphinx 做搜索引擎的时候,一般他的索引建立构成有如下几个部分: 固定不变的主索引 增量索引重建 索引数据合并 1.创建增量索引记录表   (记录每次增量索引创建时最大的id,下次从此id往后继续创建增量索引) create tabl

一. 概述 大量的数据存储在MongoDB上,需要快速搜索出目标内容,于是搭建Solr服务. 另外一点,用Solr索引数据后,可以把数据用在不同的项目当中,直接向Solr服务发送请求,返回xml.json等形式的内容,使得对数据的使用更灵活. 对于MongoDB与Solr的描述不在这里阐释了,本文旨在给大家提供整个Solr与MongoDB接合的方法,实现实时的增量索引. MongoDB的官网:http://www.mongodb.org/ Solr项目的主页:http://lucene.apac

一.sphinx增量索引实现近实时更新设置 数据库中的已有数据很大,又不断有新数据加入到数据库中,也希望能够检索到.全部重新建立索引很消耗资源,因为我们需要更新的数据相比较而言很少. 例如.原来的数据有几百万条,而新增的只是几千条.这样就可以使用“主索引+增量索引”的模式来实现近乎实时更新的功能.  这个模式实现的基本原理是设置两个数据源和两个索引,为那些基本不更新的数据建立主索引,而对于那些新 增的数据建立增量索引.主索引的更新频率可以设置的长一些(例如设置在每天的午夜进行),而增量索引的更新

Lucene做站内搜索的时候经常会遇到实时搜索的应用场景,比如用户搜索的功能.实现实时搜索,最普通的做法是,添加新的document之后,调用 IndexWriter 的 Commit 方法把内存中的索引提交到硬盘:然后重新打开IndexReader,进行搜索.但是索引一般存储在硬盘上,而且当索引文件比较大的时候,Commit操作和重新打开IndexReader效率比较低. 于是就想,可否一份索引的IndexWriter始终打开,当需要添加或删除Document时,直接调用该IndexWrite

一.sphinx增量索引的设置   数据库中的已有数据很大,又不断有新数据加入到数据库中,也希望能够检索到.全部重新建立索引很消耗资源,因为我们需要更新的数据相比较而言很少.例如.原来的数据有几百万条,而新增的只是几千条.这样就可以使用“主索引+增量索引”的模式来实现近乎实时更新的功能. 这个模式实现的基本原理是设置两个数据源和两个索引,为那些基本不更新的数据建立主索引,而对于那些新 增的数据建立增量索引.主索引的更新频率可以设置的长一些(例如设置在每天的午夜进行),而增量索引的更新频率,我们可

 solr与.net系列课程(六)solr定时增量索引与安全 solr增量索引的方式,就是一个Http请求,但是这样的请求显然不能满足要求,我们需要的是一个自动的增量索引,solr官方提供了一个定时器实例,来完成增量索引, 首先下载 apache-solr-dataimportscheduler-1.0.jar,下载地址:http://solr-dataimport-scheduler.googlecode.com/files/apache-solr-dataimportscheduler-1.

是基于PHP API调用,而不是基于sphinxSE.现在看来sphinxSE比API调用更简单的多,因为之前没有想过sphinxSE,现在先把API的弄明白.涉及到的:sphinx 数据源的设置,简单shell脚本的编写,以及简单crontab的使用 一.sphinx增量索引的设置数据库中的数据很大,然后我有些新的数据后来加入到数据库中,也希望能够检索到.全部重新建立索引很消耗资源,因为我们需要更新的数据相比较而言很少.例如.原来的数据有几百万条,而新增的只是几千条.看到的资料是使用“主索引+

2013年10月28日 15:01:16 首先对新增的商品建立增量索引,搜索时只使用增量索引: array (size=1) 0 => array (size=6) 'gid' => string '300233' (length=6) 'weight' => string '1500' (length=4) 'comweight' => float 1 'ge' => string '70' (length=2) 'ce' => string '34' (length

一.sphinx增量索引的设置    数据库中的已有数据很大,又不断有新数据加入到数据库中,也希望能够检索到.全部重新建立索引很消耗资源,因为我们需要更新的数据相比较而言很少.例如.原来的数据有几百万条,而新增的只是几千条.这样就可以使用“主索引+增量索引”的模式来实现近乎实时更新的功能. 这个模式实现的基本原理是设置两个数据源和两个索引,为那些基本不更新的数据建立主索引,而对于那些新 增的数据建立增量索引.主索引的更新频率可以设置的长一些(例如设置在每天的午夜进行),而增量索引的更新频率,我们