[文章作者:张宴 本文版本:v1.0 最后修改:2010.02.05 转载请注明原文链接:http://blog.zyan.cc/sphinx_search/]
前言:
2008年7月,我写过一篇文章《基于Sphinx+MySQL的千万级数据全文检索(搜索引擎)架构设计》。有不少网友希望阅读全文,我将该文档整理了一下,分享出来。文档解压后大小为7.33M,共19页。
本站下载地址: http://blog.zyan.cc/book/sphinx/sphinx_mysql.zip
新浪下载分流: http://ishare.iask.sina.com.cn/f/6728201.html
上述文档架构存在的局限,我在2008年12月的文章《亿级数据的高并发通用搜索引擎架构设计》中已经指出:一是MySQL本身的并发能力有限,在200~300个并发连接下,查询和更新就比较慢了;二是由于MySQL表的主键与Sphinx索引的ID一一对应,从而无法跨多表建立整站查询,而且新增加类别还得修改配置文件,比较麻烦;三是因为和MySQL集成,无法发挥出Sphinx的优势。虽然如此,但对于一些写入量不大的搜索应用,已经足够了,或许对很多人会有帮助。
正文:
在这之后,本人基于《亿级数据的高并发通用搜索引擎架构设计》开发的Sphinx分布式通用站内搜索引擎平台,已经在生产环境运行9个月以上,经过运营中的不断完善与改进,目前已形成了一套可扩展的分布式通用站内搜索引擎框架。CMS、视频、论坛等产品发生的增、删、改操作,文本内容实时写入自行开发的 HTTPSQS 高性能简单消息队列服务,通过队列控制器更新索引和存储。提供支持XML、JSON的API查询接口,支持亿级数据的索引、分布式、中文分词、高亮显示、自动摘要、准实时(1分钟内)增量索引更新。
下面是Sphinx新的搜索架构中技术关键点实现方式的一些介绍,与大家分享、交流一下:
1、一元分词和中文分词的结合:
①、一元分词位于索引更新模块。Sphinx索引引擎对于CJK(中日韩)语言(必须是UTF-8编码)支持一元切分,假设【反恐行动是国产主视角射击网络游戏】这段文字,Sphinx会将其切成【反 恐 行 动 是 国 产 主 视 角 射 击 网 络 游 戏】,然后对每个字建立反向索引。如果用这句话中包含的字组成一个不存在的词语,例如【恐动】,也会被搜索到,所以搜索时,需要加引号,例如搜索【"反恐行动"】,就能完全匹配连在一起的四个字,不连续的【"恐动"】就不会被搜索到。但是,这样还有一个问题,搜索【"反恐行动游戏"】或【"国产网络游戏"】就会搜索不到。对于这个问题,采用位于搜索查询模块的中文分词来处理。
sphinx.conf配置文件中关于UTF-8中文一元分词的配置如下:
②、中文分词位于搜索查询模块。搜索“反恐行动游戏”、“国产网络游戏”,先调用独立的中文分词系统,分别切分为“反恐行动 游戏”、“国产 网络游戏”,这时候,再给以空格分隔的词语加上引号,去Sphinx搜索【"反恐行动" "游戏"】或【"国产" "网络游戏"】,就能搜索到这条记录了。中文分词词库发生增、删、改,无需重建整个Sphinx搜索索引。
2、使用自行开发的HTTPSQS(http://code.google.com/p/httpsqs)开源简单队列服务程序,来缓冲高并发数据写入
新闻、论坛帖子、客服公告、SNS社区等发生的增、删、改操作,文本内容通过更新接口实时写入HTTPSQS队列,再通过队列控制器更新到Sphinx搜索引擎索引中。
3、Sphinx不能严格按照字段排序的小问题
如果不想使用权重,只希望严格按照时间、主键等排序,而匹配模式(Matching modes)又为非SPH_MATCH_BOOLEAN时(比较常用的是SPH_MATCH_ALL、SPH_MATCH_EXTENDED),Sphinx搜索结果在某一页中的排序会不太准确。例如:按照UNIX时间戳倒序排序,0,20为第一页,20,40为第二页,第一页的最小时间戳一定会大于第二页的最大时间戳,但是,第一页中的0,20条记录却不会严格按照时间戳排序,第二页亦是如此。因此,如果需要精确排序,用户翻到搜索结果的某一页,就需要对Sphinx在某一搜索结果页中的记录另行再排序,在我的这套搜索架构中,这一再排序操作由search.php查询接口使用array_multisort()函数处理。一般情况下,一页只会显示5~30条记录,因此,只对几十条记录采用PHP再排序,速度也是非常快的。
4、队列控制器中“时间控制”与“数量控制”相结合,实现搜索索引的1分钟内准实时更新:
①、Sphinx 0.9.9生产环境的建索引速度大约在5.5 Mbytes/秒、6400文档/秒。队列控制器可以设置10秒钟更新一次增量索引,只要Sphinx增量索引数据源的文档数在38万以内,就能保证增量索引在1~60秒内得到更新,这是从“时间”上进行控制。
②、为了避免增量索引数据源的文档数增长到38万,队列控制器在增量索引数据源的文档数超过1万时,还将激活增量索引合并入主索引的操作,合并完成的文档将从增量索引数据源中删除,这是从“数量”上进行控制。
5、自行编写的“搜索引擎查询API接口”调用说明:
6、搜索结果前台页面示例:
7、同一套服务器平台与API接口,通用于各类产品:
示例:
金山游戏文章与视频搜索:http://s.xoyo.com/result.php?w=%E5%89%91%E7%BD%913
金山游戏论坛帖子搜索:http://jx3.bbs.xoyo.com/search2.php?srchtxt=%E4%B8%83%E7%A7%80&select=title
前言:
2008年7月,我写过一篇文章《基于Sphinx+MySQL的千万级数据全文检索(搜索引擎)架构设计》。有不少网友希望阅读全文,我将该文档整理了一下,分享出来。文档解压后大小为7.33M,共19页。
本站下载地址: http://blog.zyan.cc/book/sphinx/sphinx_mysql.zip
新浪下载分流: http://ishare.iask.sina.com.cn/f/6728201.html
上述文档架构存在的局限,我在2008年12月的文章《亿级数据的高并发通用搜索引擎架构设计》中已经指出:一是MySQL本身的并发能力有限,在200~300个并发连接下,查询和更新就比较慢了;二是由于MySQL表的主键与Sphinx索引的ID一一对应,从而无法跨多表建立整站查询,而且新增加类别还得修改配置文件,比较麻烦;三是因为和MySQL集成,无法发挥出Sphinx的优势。虽然如此,但对于一些写入量不大的搜索应用,已经足够了,或许对很多人会有帮助。
正文:
在这之后,本人基于《亿级数据的高并发通用搜索引擎架构设计》开发的Sphinx分布式通用站内搜索引擎平台,已经在生产环境运行9个月以上,经过运营中的不断完善与改进,目前已形成了一套可扩展的分布式通用站内搜索引擎框架。CMS、视频、论坛等产品发生的增、删、改操作,文本内容实时写入自行开发的 HTTPSQS 高性能简单消息队列服务,通过队列控制器更新索引和存储。提供支持XML、JSON的API查询接口,支持亿级数据的索引、分布式、中文分词、高亮显示、自动摘要、准实时(1分钟内)增量索引更新。
下面是Sphinx新的搜索架构中技术关键点实现方式的一些介绍,与大家分享、交流一下:
1、一元分词和中文分词的结合:
①、一元分词位于索引更新模块。Sphinx索引引擎对于CJK(中日韩)语言(必须是UTF-8编码)支持一元切分,假设【反恐行动是国产主视角射击网络游戏】这段文字,Sphinx会将其切成【反 恐 行 动 是 国 产 主 视 角 射 击 网 络 游 戏】,然后对每个字建立反向索引。如果用这句话中包含的字组成一个不存在的词语,例如【恐动】,也会被搜索到,所以搜索时,需要加引号,例如搜索【"反恐行动"】,就能完全匹配连在一起的四个字,不连续的【"恐动"】就不会被搜索到。但是,这样还有一个问题,搜索【"反恐行动游戏"】或【"国产网络游戏"】就会搜索不到。对于这个问题,采用位于搜索查询模块的中文分词来处理。
sphinx.conf配置文件中关于UTF-8中文一元分词的配置如下:
...省略...
index t_source_main
{
source = t_source_main
path = /data0/search/sphinx/data/t_source_main
docinfo = extern
mlock = 0
morphology = none
min_word_len = 1
charset_type = utf-8
min_prefix_len = 0
html_strip = 1
charset_table = 0..9, A..Z->a..z, _, a..z, U+410..U+42F->U+430..U+44F, U+430..U+44F
ngram_len = 1
ngram_chars = U+3000..U+2FA1F
}
...省略...
index t_source_main
{
source = t_source_main
path = /data0/search/sphinx/data/t_source_main
docinfo = extern
mlock = 0
morphology = none
min_word_len = 1
charset_type = utf-8
min_prefix_len = 0
html_strip = 1
charset_table = 0..9, A..Z->a..z, _, a..z, U+410..U+42F->U+430..U+44F, U+430..U+44F
ngram_len = 1
ngram_chars = U+3000..U+2FA1F
}
...省略...
②、中文分词位于搜索查询模块。搜索“反恐行动游戏”、“国产网络游戏”,先调用独立的中文分词系统,分别切分为“反恐行动 游戏”、“国产 网络游戏”,这时候,再给以空格分隔的词语加上引号,去Sphinx搜索【"反恐行动" "游戏"】或【"国产" "网络游戏"】,就能搜索到这条记录了。中文分词词库发生增、删、改,无需重建整个Sphinx搜索索引。
2、使用自行开发的HTTPSQS(http://code.google.com/p/httpsqs)开源简单队列服务程序,来缓冲高并发数据写入
新闻、论坛帖子、客服公告、SNS社区等发生的增、删、改操作,文本内容通过更新接口实时写入HTTPSQS队列,再通过队列控制器更新到Sphinx搜索引擎索引中。
3、Sphinx不能严格按照字段排序的小问题
如果不想使用权重,只希望严格按照时间、主键等排序,而匹配模式(Matching modes)又为非SPH_MATCH_BOOLEAN时(比较常用的是SPH_MATCH_ALL、SPH_MATCH_EXTENDED),Sphinx搜索结果在某一页中的排序会不太准确。例如:按照UNIX时间戳倒序排序,0,20为第一页,20,40为第二页,第一页的最小时间戳一定会大于第二页的最大时间戳,但是,第一页中的0,20条记录却不会严格按照时间戳排序,第二页亦是如此。因此,如果需要精确排序,用户翻到搜索结果的某一页,就需要对Sphinx在某一搜索结果页中的记录另行再排序,在我的这套搜索架构中,这一再排序操作由search.php查询接口使用array_multisort()函数处理。一般情况下,一页只会显示5~30条记录,因此,只对几十条记录采用PHP再排序,速度也是非常快的。
4、队列控制器中“时间控制”与“数量控制”相结合,实现搜索索引的1分钟内准实时更新:
①、Sphinx 0.9.9生产环境的建索引速度大约在5.5 Mbytes/秒、6400文档/秒。队列控制器可以设置10秒钟更新一次增量索引,只要Sphinx增量索引数据源的文档数在38万以内,就能保证增量索引在1~60秒内得到更新,这是从“时间”上进行控制。
②、为了避免增量索引数据源的文档数增长到38万,队列控制器在增量索引数据源的文档数超过1万时,还将激活增量索引合并入主索引的操作,合并完成的文档将从增量索引数据源中删除,这是从“数量”上进行控制。
5、自行编写的“搜索引擎查询API接口”调用说明:
http://xxx.xxx.xxx.xxx/search.php?query=%E9%87%91%E5%B1%B1 (搜索关键字。程序能够识别关键字是GBK编码还是UTF-8编码,能够识别关键字是否进行了URL编码)
&output=xml (输出类型支持:xml 或 json)
&excerpts=1 (是否开启高亮显示与文本摘要,1开启 或 0关闭)
&excerpts_before=<font color=red> (高亮显示与文本摘要,如果为空值则不进行高亮显示与文本摘要。在匹配的关键字前面插入的字符串。)
&excerpts_after=</font> (高亮显示与文本摘要,如果为空值则不进行高亮显示与文本摘要。在匹配的关键字之后插入的字符串。)
&excerpts_limit=256 (高亮显示与文本摘要,如果为空值则不进行高亮显示与文本摘要。摘要最多包含的符号(码点)数。)
&excerpts_field=c1,c2,c3,c4,c5 (仅对指定的字段进行高亮显示,其余字段不进行高亮显示,如果此参数为空,则默认所有的字符型字段都进行高亮显示)
&offset=0&limit=20 (相当于SQL语句中的limit 0,20)
&max_matches=30000 (最大搜索结果集数量)
&match_mode=SPH_MATCH_EXTENDED2
&ranking_mode=SPH_RANK_PROXIMITY_BM25
&sort_mode=SPH_SORT_EXTENDED&sort_by=@relevance DESC,u1 ASC,@id DESC (排序模式:@relevance和@id是内置变量,@relevance代表相关度权值,@id等于search_id,u1为字段名)
&field_weights=c1,7;c2,1 (权重设置:字段c1的权重为7,字段c2的权重为1)
&filter=u1:0_1_6,false;u2:4,true (整数值过滤器:匹配字段u1等于0、1或6,并且字段u2不等于4的结果集。false表示等于,true表示不等于)
&filter_range=u1:0,100,false;u2:50,90,true (整数范围过滤器:字段u1 >= 0并且u1 <= 100,字段u2 < 50并且u2 > 90)
&filter_range=u1:1.23,99.645,false;u2:1034.3,7834.56,true (浮点数范围过滤器:字段u1 >= 1.23并且u1 <= 99.645,字段u2 < 1034.3并且u2 > 7834.56)
&output=xml (输出类型支持:xml 或 json)
&excerpts=1 (是否开启高亮显示与文本摘要,1开启 或 0关闭)
&excerpts_before=<font color=red> (高亮显示与文本摘要,如果为空值则不进行高亮显示与文本摘要。在匹配的关键字前面插入的字符串。)
&excerpts_after=</font> (高亮显示与文本摘要,如果为空值则不进行高亮显示与文本摘要。在匹配的关键字之后插入的字符串。)
&excerpts_limit=256 (高亮显示与文本摘要,如果为空值则不进行高亮显示与文本摘要。摘要最多包含的符号(码点)数。)
&excerpts_field=c1,c2,c3,c4,c5 (仅对指定的字段进行高亮显示,其余字段不进行高亮显示,如果此参数为空,则默认所有的字符型字段都进行高亮显示)
&offset=0&limit=20 (相当于SQL语句中的limit 0,20)
&max_matches=30000 (最大搜索结果集数量)
&match_mode=SPH_MATCH_EXTENDED2
&ranking_mode=SPH_RANK_PROXIMITY_BM25
&sort_mode=SPH_SORT_EXTENDED&sort_by=@relevance DESC,u1 ASC,@id DESC (排序模式:@relevance和@id是内置变量,@relevance代表相关度权值,@id等于search_id,u1为字段名)
&field_weights=c1,7;c2,1 (权重设置:字段c1的权重为7,字段c2的权重为1)
&filter=u1:0_1_6,false;u2:4,true (整数值过滤器:匹配字段u1等于0、1或6,并且字段u2不等于4的结果集。false表示等于,true表示不等于)
&filter_range=u1:0,100,false;u2:50,90,true (整数范围过滤器:字段u1 >= 0并且u1 <= 100,字段u2 < 50并且u2 > 90)
&filter_range=u1:1.23,99.645,false;u2:1034.3,7834.56,true (浮点数范围过滤器:字段u1 >= 1.23并且u1 <= 99.645,字段u2 < 1034.3并且u2 > 7834.56)
6、搜索结果前台页面示例:
7、同一套服务器平台与API接口,通用于各类产品:
示例:
金山游戏文章与视频搜索:http://s.xoyo.com/result.php?w=%E5%89%91%E7%BD%913
金山游戏论坛帖子搜索:http://jx3.bbs.xoyo.com/search2.php?srchtxt=%E4%B8%83%E7%A7%80&select=title
园林
2014-7-30 09:54
博主太给力了
skindx
2014-8-20 13:49
你好,请问文中提到的索引更新接口update.php,队列控制器sphinx.so和search.php在什么地方下载,很想下载下来试试,请知道的朋友可以告知一下,谢谢
彭林峰
2015-2-6 12:39
非常感谢张大师,我的网站建索引有救了http://www.szsir.com
Steven
2015-3-19 02:43
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steven
2015-3-20 22:29
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2019-4-20 23:28
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2020-2-23 16:02
看看学习一下
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2020-6-12 16:09
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2020-8-27 19:11
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