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ブログの投稿に関する質問と投稿リストに関する質問の本質的な違いは、Sphinx がすべてのファイルを取得するとすぐに記事に関する質問が機能する点にあります。ただし、その後もインデックス作成は他のほとんどのニーズに対して失敗する可能性があります。当然ながら、これは 2000 行のテーブルにとってはほとんどプラスの変化ではありませんが、1000 万行の MyISAM テーブルのインデックス作成に関しては、さまざまなクエリが多少役立ちました。SQL ドライバーの助けを借りて、インデックス作成は基本的に以下で機能します。
Sphinx を Windows、Linux、およびオペレーティングシステム X に、単一のファイルのみのスタンドアロン デジタルで適用できます。うまく動作した場合は、適切な Sphinx タイプ レベルを取得し、その要求に対するオプションの概要を取得できます。Python には、単一のコマンドでサードパーティ ライブラリをダウンロードして実行できる非常に便利な simple_create 要求があります。Sphinx は Python 言語で記述されているため、Python (必須バージョンは最低 2.5) と Sphinx をインストールする必要があります。
例えば、ディレクトリで英語のステミングが許可されている場合、キーワードが「shoe」であっても「shoes」が強調表示される可能性があります。$conditions は、 heart of vegas $5 デポジット 注目する新しいステートメントを含む文字列です。ハッシュは、要求されたフレーズ (大文字小文字の区別なし、ステミング、その他) を、各キーワードの統計情報 (「docs」、「hits」) を含む小さなハッシュにマッピングします。したがって、上記の例では、「delta」ディレクトリからの一致は常に「main」ディレクトリからの一致よりも優先されます。
- 私はプレミアレベルのドキュメントインデックスを持っていますが、取り組みリストもあります。
- オプション。デフォルト値は0です（mlock()にはラベルを付けないでください）。
- Indexer は、キーワードボリュームから整理された独自のインデックスの頻度辞書を生成するモードを提供します。詳細については、7.ステップ 1、「indexer コマンド リファレンス」の –buildstops および –buildfreqs ボタンを参照してください。
- 例えば、定期的に膨大な量のRAMを節約するのではなく、単に数行分の位置を確保するだけです。
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libstemmer で使用できる追加の値は「libstemmer_XXX」形式で、Mature は libstemmer アルゴリズムのコードネームです (完全なリストについては、libstemmer_c/libstemmer/segments.txt を参照してください)。Soundex の実装は MySQL と同等です。また、lemmatizer_cache ディレクティブを使用すると、優れた辞書から圧縮されていないキャッシュを高速化するために、より多くの RAM を使用できます。
インデックス作成の I/O を一部に制限すると、インデックス作成による全体的なパフォーマンスの低下を防ぐことができます。また、信頼度を低くするとインデックス作成速度に悪影響を与える可能性がありますが、256M から 1024M は、ほとんどまたはすべてのデータセットで十分です。これはインデックス作成には全く適用されず、デーモンの再開のみが必要です。許可されている場合、すべての属性ステータスが無効になり、RT スパイダーのドライブ ピースがこれまで以上に機能するようになります。
ただし、接中辞をインデックス化すると、新しいインデックスが多少発展し（より多くの用語が注目されるため）、インデックス作成と検索の時間が確実に長くなります。ただし、接頭辞をインデックス化すると、新しいディレクトリがかなり構築され（より多くの単語がインデックス化されるため）、インデックス作成と検索の時間が確実に長くなります。逆に、'-' が about_chars 番号に挿入されると、同じテキストが単一の「abcdef」キーワードとしてインデックス化されます。自動的に、評判チャートは 0 になります。これは、この単語には存在しないことを意味し、実際には適切な区切り文字として扱われる必要があります。
デフォルトではステップ 1 から番号付けが始まりますが、「start_passage_id」オプションで上書きできます。用語の前に入力するためのセットが適合します。searchd にリンクし、提供されたドキュメントから抜粋 (スニペット) を生成するように要求し、結果を効率的に処理できます。
これは本当に文の構造を少し変えるだけです。単語に含まれるすべての条件に正確な設定修飾子を追加します。これは、フレーズ、近接、クォーラム演算子などの演算子内で検討される新しいキーワードに影響を与える優れた修飾子です。たとえば、「pet puppy mouse」~5 ask は、ステップ 3 の用語すべて、つまり、インターネット エクスプローラーを含む 8 未満のフレーズスパンが必要であることを意味します。たとえば、「@looks hello」は、条件 51 からキーワード「hello」が発生する場所のファイルを満たすことができず、人体内にはそれより少ない可能性があります。バージョン 0.9.9-rc1 で導入されたキャリア ステータス制限は、同時に、キャリア (または領域) 内の基本的な文字位置への新しい lookin の制限も行います。公式には、Sphinx はすべての ID の概要を保持しません。
オプション。標準値はラテン文字ですが、キリル文字も使用できます。たとえば、min_word_len が cuatro の場合、次の「the」は認識されませんが、「they」は認識される可能性があります。推奨。デフォルトはステップ 1 (インデックスを作成する) を試してください。したがって、新しいドキュメントに変更を加えるには、再インデックスを作成して searchd を再開する必要があります。