基于Sphinx构建准实时更新的分布式通用搜索引擎平台[原创]
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2010-2-5 08:50 | by 张宴 ]
2010-2-5 08:50 | by 张宴 ]
[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。
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。
亿级数据的高并发通用搜索引擎架构设计[原创]
[ 2008-12-9 08:47 | by 张宴 ]
2008-12-9 08:47 | by 张宴 ]
[文章作者：张宴 本文版本：v1.0 最后修改：2008.12.09 转载请注明原文链接：http://blog.zyan.cc/post/385/]
曾经在七月，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》，前公司的分类信息搜索基于此架构，效果明显，甚至将很大一部分带Where条件的MySQL SQL查询，都改用了Sphinx+MySQL搜索。但是，这套架构仍存在局限：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。
最近，我设计出了下列这套最新的搜索引擎架构，目前已经写出“搜索查询接口”和“索引更新接口”的beta版。经测试，在一台“奔腾四 3.6GHz 双核CPU、2GB内存”的普通PC机，7000万条索引记录的条件下，“搜索查询接口”平均查询速度为0.0XX秒（查询速度已经达到百度、谷歌、搜狗、中国雅虎等搜索引擎的水平，详见文章末尾的“附2”），并且能够支撑高达5000的并发连接；而“索引更新接口”进行数据分析、入队列、返回信息给用户的全过程，高达1500 Requests/Sec。
“队列控制器”这一部分是核心，它要控制队列读取，更新MySQL主表与增量表，更新搜索引擎数据存储层Tokyo Tyrant，准实时（1分钟内）完成更新Sphinx增量索引，定期合并Sphinx索引。我预计在这周写出beta版。
图示说明：
1、搜索查询接口：
曾经在七月，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》，前公司的分类信息搜索基于此架构，效果明显，甚至将很大一部分带Where条件的MySQL SQL查询，都改用了Sphinx+MySQL搜索。但是，这套架构仍存在局限：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。
最近，我设计出了下列这套最新的搜索引擎架构，目前已经写出“搜索查询接口”和“索引更新接口”的beta版。经测试，在一台“奔腾四 3.6GHz 双核CPU、2GB内存”的普通PC机，7000万条索引记录的条件下，“搜索查询接口”平均查询速度为0.0XX秒（查询速度已经达到百度、谷歌、搜狗、中国雅虎等搜索引擎的水平，详见文章末尾的“附2”），并且能够支撑高达5000的并发连接；而“索引更新接口”进行数据分析、入队列、返回信息给用户的全过程，高达1500 Requests/Sec。
“队列控制器”这一部分是核心，它要控制队列读取，更新MySQL主表与增量表，更新搜索引擎数据存储层Tokyo Tyrant，准实时（1分钟内）完成更新Sphinx增量索引，定期合并Sphinx索引。我预计在这周写出beta版。
图示说明：
1、搜索查询接口：
基于Sphinx+MySQL的千万级数据全文检索（搜索引擎）架构设计[原创]
[ 2008-7-27 22:29 | by 张宴 ]
2008-7-27 22:29 | by 张宴 ]
[文章作者：张宴 本文版本：v1.0 最后修改：2008.07.27 转载请注明原文链接：http://blog.zyan.cc/post/360/]
前言：本文阐述的是一款经过生产环境检验的千万级数据全文检索（搜索引擎）架构。本文只列出前几章的内容节选，不提供全文内容。
在DELL PowerEdge 6850服务器（四颗64 位Inter Xeon MP 7110N处理器 / 8GB内存）、RedHat AS4 Linux操作系统、MySQL 5.1.26、MyISAM存储引擎、key_buffer=1024M环境下实测，单表1000万条记录的数据量（这张MySQL表拥有int、datetime、varchar、text等类型的10多个字段，只有主键，无其它索引），用主键（PRIMARY KEY）作为WHERE条件进行SQL查询，速度非常之快，只耗费0.01秒。
出自俄罗斯的开源全文搜索引擎软件Sphinx，单一索引最大可包含1亿条记录，在1千万条记录情况下的查询速度为0.x秒（毫秒级）。Sphinx创建索引的速度为：创建100万条记录的索引只需3～4分钟，创建1000万条记录的索引可以在50分钟内完成，而只包含最新10万条记录的增量索引，重建一次只需几十秒。
基于以上几点，我设计出了这套搜索引擎架构。在生产环境运行了一周，效果非常不错。有时间我会专为配合Sphinx搜索引擎，开发一个逻辑简单、速度快、占用内存低、非表锁的MySQL存储引擎插件，用来代替MyISAM引擎，以解决MyISAM存储引擎在频繁更新操作时的锁表延迟问题。另外，分布式搜索技术上已无任何问题。
一、搜索引擎架构设计：
1、搜索引擎架构图：
2、搜索引擎架构设计思路：
(1)、调用方式最简化：
尽量方便前端Web工程师，只需要一条简单的SQL语句“SELECT ... FROM myisam_table JOIN sphinx_table ON (sphinx_table.sphinx_id=myisam_table.id) WHERE query='...';”即可实现高效搜索。
(2)、创建索引、查询速度快：
①、Sphinx Search 是由俄罗斯人Andrew Aksyonoff 开发的高性能全文搜索软件包，在GPL与商业协议双许可协议下发行。
Sphinx的特征：
•Sphinx支持高速建立索引（可达10MB/秒，而Lucene建立索引的速度是1.8MB/秒）
•高性能搜索（在2-4 GB的文本上搜索，平均0.1秒内获得结果）
•高扩展性（实测最高可对100GB的文本建立索引，单一索引可包含1亿条记录）
•支持分布式检索
•支持基于短语和基于统计的复合结果排序机制
•支持任意数量的文件字段（数值属性或全文检索属性）
•支持不同的搜索模式（“完全匹配”，“短语匹配”和“任一匹配”）
•支持作为Mysql的存储引擎
②、通过国外《High Performance MySQL》专家组的测试可以看出，根据主键进行查询的类似“SELECT ... FROM ... WHERE id = ...”的SQL语句（其中id为PRIMARY KEY），每秒钟能够处理10000次以上的查询，而普通的SELECT查询每秒只能处理几十次到几百次：
③、Sphinx不负责文本字段的存储。假设将数据库的id、date、title、body字段，用sphinx建立搜索索引。根据关键字、时间、类别、范围等信息查询一下sphinx，sphinx只会将查询结果的ID号等非文本信息告诉我们。要显示title、body等信息，还需要根据此ID号去查询MySQL数据库，或者从Memcachedb等其他的存储中取得。安装SphinxSE作为MySQL的存储引擎，将MySQL与Sphinx结合起来，是一种便捷的方法。
创建一张Sphinx类型表，将MyISAM表的主键ID和Sphinx表的ID作一个JOIN联合查询。这样，对于MyISAM表来所，只相当于一个WHERE id=...的主键查询，WHERE后的条件都交给Sphinx去处理，可以充分发挥两者的优势，实现高速搜索查询。
(3)、按服务类型进行分离：
为了保证数据的一致性，我在配置Sphinx读取索引源的MySQL数据库时，进行了锁表。Sphinx读取索引源的过程会耗费一定时间，由于MyISAM存储引擎的读锁和写锁是互斥的，为了避免写操作被长时间阻塞，导致数据库同步落后跟不上，我将提供“搜索查询服务”的和提供“索引源服务”的MySQL数据库进行了分开。监听3306端口的MySQL提供“搜索查询服务”，监听3406端口的MySQL提供“索引源服务”。
(4)、“主索引＋增量索引”更新方式：
一般网站的特征：信息发布较为频繁；刚发布完的信息被编辑、修改的可能性大；两天以前的老帖变动性较小。
基于这个特征，我设计了Sphinx主索引和增量索引。对于前天17:00之前的记录建立主索引，每天凌晨自动重建一次主索引；对于前天17:00之后到当前最新的记录，间隔3分钟自动重建一次增量索引。
(5)、“Ext3文件系统＋tmpfs内存文件系统”相结合：
为了避免每3分钟重建增量索引导致磁盘IO较重，从而引起系统负载上升，我将主索引文件创建在磁盘，增量索引文件创建在tmpfs内存文件系统“/dev/shm/”内。“/dev/shm/”内的文件全部驻留在内存中，读写速度非常快。但是，重启服务器会导致“/dev/shm/”内的文件丢失，针对这个问题，我会在服务器开机时自动创建“/dev/shm/”内目录结构和Sphinx增量索引。
(6)、中文分词词库：
我根据“自整理的中文分词库”＋“搜狗拼音输入法细胞词库”＋“LibMMSeg高频字库”＋... 综合整理成一份中文分词词库，出于某些考虑暂不提供。你可以使用LibMMSeg自带的中文分词词库。
前言：本文阐述的是一款经过生产环境检验的千万级数据全文检索（搜索引擎）架构。本文只列出前几章的内容节选，不提供全文内容。
在DELL PowerEdge 6850服务器（四颗64 位Inter Xeon MP 7110N处理器 / 8GB内存）、RedHat AS4 Linux操作系统、MySQL 5.1.26、MyISAM存储引擎、key_buffer=1024M环境下实测，单表1000万条记录的数据量（这张MySQL表拥有int、datetime、varchar、text等类型的10多个字段，只有主键，无其它索引），用主键（PRIMARY KEY）作为WHERE条件进行SQL查询，速度非常之快，只耗费0.01秒。
出自俄罗斯的开源全文搜索引擎软件Sphinx，单一索引最大可包含1亿条记录，在1千万条记录情况下的查询速度为0.x秒（毫秒级）。Sphinx创建索引的速度为：创建100万条记录的索引只需3～4分钟，创建1000万条记录的索引可以在50分钟内完成，而只包含最新10万条记录的增量索引，重建一次只需几十秒。
基于以上几点，我设计出了这套搜索引擎架构。在生产环境运行了一周，效果非常不错。有时间我会专为配合Sphinx搜索引擎，开发一个逻辑简单、速度快、占用内存低、非表锁的MySQL存储引擎插件，用来代替MyISAM引擎，以解决MyISAM存储引擎在频繁更新操作时的锁表延迟问题。另外，分布式搜索技术上已无任何问题。
一、搜索引擎架构设计：
1、搜索引擎架构图：
2、搜索引擎架构设计思路：
(1)、调用方式最简化：
尽量方便前端Web工程师，只需要一条简单的SQL语句“SELECT ... FROM myisam_table JOIN sphinx_table ON (sphinx_table.sphinx_id=myisam_table.id) WHERE query='...';”即可实现高效搜索。
(2)、创建索引、查询速度快：
①、Sphinx Search 是由俄罗斯人Andrew Aksyonoff 开发的高性能全文搜索软件包，在GPL与商业协议双许可协议下发行。
Sphinx的特征：
•Sphinx支持高速建立索引（可达10MB/秒，而Lucene建立索引的速度是1.8MB/秒）
•高性能搜索（在2-4 GB的文本上搜索，平均0.1秒内获得结果）
•高扩展性（实测最高可对100GB的文本建立索引，单一索引可包含1亿条记录）
•支持分布式检索
•支持基于短语和基于统计的复合结果排序机制
•支持任意数量的文件字段（数值属性或全文检索属性）
•支持不同的搜索模式（“完全匹配”，“短语匹配”和“任一匹配”）
•支持作为Mysql的存储引擎
②、通过国外《High Performance MySQL》专家组的测试可以看出，根据主键进行查询的类似“SELECT ... FROM ... WHERE id = ...”的SQL语句（其中id为PRIMARY KEY），每秒钟能够处理10000次以上的查询，而普通的SELECT查询每秒只能处理几十次到几百次：
③、Sphinx不负责文本字段的存储。假设将数据库的id、date、title、body字段，用sphinx建立搜索索引。根据关键字、时间、类别、范围等信息查询一下sphinx，sphinx只会将查询结果的ID号等非文本信息告诉我们。要显示title、body等信息，还需要根据此ID号去查询MySQL数据库，或者从Memcachedb等其他的存储中取得。安装SphinxSE作为MySQL的存储引擎，将MySQL与Sphinx结合起来，是一种便捷的方法。
创建一张Sphinx类型表，将MyISAM表的主键ID和Sphinx表的ID作一个JOIN联合查询。这样，对于MyISAM表来所，只相当于一个WHERE id=...的主键查询，WHERE后的条件都交给Sphinx去处理，可以充分发挥两者的优势，实现高速搜索查询。
(3)、按服务类型进行分离：
为了保证数据的一致性，我在配置Sphinx读取索引源的MySQL数据库时，进行了锁表。Sphinx读取索引源的过程会耗费一定时间，由于MyISAM存储引擎的读锁和写锁是互斥的，为了避免写操作被长时间阻塞，导致数据库同步落后跟不上，我将提供“搜索查询服务”的和提供“索引源服务”的MySQL数据库进行了分开。监听3306端口的MySQL提供“搜索查询服务”，监听3406端口的MySQL提供“索引源服务”。
(4)、“主索引＋增量索引”更新方式：
一般网站的特征：信息发布较为频繁；刚发布完的信息被编辑、修改的可能性大；两天以前的老帖变动性较小。
基于这个特征，我设计了Sphinx主索引和增量索引。对于前天17:00之前的记录建立主索引，每天凌晨自动重建一次主索引；对于前天17:00之后到当前最新的记录，间隔3分钟自动重建一次增量索引。
(5)、“Ext3文件系统＋tmpfs内存文件系统”相结合：
为了避免每3分钟重建增量索引导致磁盘IO较重，从而引起系统负载上升，我将主索引文件创建在磁盘，增量索引文件创建在tmpfs内存文件系统“/dev/shm/”内。“/dev/shm/”内的文件全部驻留在内存中，读写速度非常快。但是，重启服务器会导致“/dev/shm/”内的文件丢失，针对这个问题，我会在服务器开机时自动创建“/dev/shm/”内目录结构和Sphinx增量索引。
(6)、中文分词词库：
我根据“自整理的中文分词库”＋“搜狗拼音输入法细胞词库”＋“LibMMSeg高频字库”＋... 综合整理成一份中文分词词库，出于某些考虑暂不提供。你可以使用LibMMSeg自带的中文分词词库。
