关于Sphinx创建全文检索的索引介绍

全文检索的索引创建过程一般有以下几步:1.一些需要创建索引的文档(Documents). 2.将原文档传给分词组件(Tokenizer). 3.将得到的词元(Token)传给语言处理组件(Linguistic Processor). 4.将得到的词(Term)传给索引组件(Indexer).

前面说了,coreseek sphinx mmseg mysql等的安装,下面说一下怎么使用. 一,coreseek sphinx启动后,会多出一个端口,并且可以像mysql一样登录,但不是登录mysql  代码如下 复制代码 [root@localhost tank]# mysql -h 127.0.0.1 -P 9306      //不是真的连接mysql,而连接了sphinx index  Welcome to the MySQL monitor.  Commands end with

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

哈希索引(hash index)基于哈希表实现,只有精确匹配索引的所有列的查询才有效,对于每一行数据,存储引擎都会对所有索引列计算一个哈希码,不同键值的行计算出来的哈希码也不一样,哈希码保存在哈希索引中,同时哈希表中保存指向每个数据的指针. 1.Memory引擎支持哈希索引,也支持B-Tree索引,而且支持非唯一的哈希索引,如果多个列的哈希值相同,索引会以链表的方式存放多个记录指针到同一个哈希条目,这个是和特别的. 举例说明: CREATE TABLE `testhash` ( `fname`

问题描述 Oracle中重复率很高的字段创建B树索引,为什么性能可以得到大幅提升 请教一个让我不解的问题: 我有一张表TT,数据大概是240W,其中的一个字段COL1的值只有'0'和'1'两个.现在有如下查询:SELECT COL2,SUM(NVL(COL3,0) * nvl(COL4,0)) FROM TT WHERE COL1 = '0' GROUP BY COL2; 在查询耗时大概是 50s. 为了提高性能,在TT表的COL1字段上创建了位图索引,查询耗时变为 2s 但是由于我需要对TT表

一.索引基础:     MongoDB的索引几乎与传统的关系型数据库一模一样,这其中也包括一些基本的优化技巧.下面是创建索引的命令:   复制代码 代码如下:     > db.test.ensureIndex({"username":1})       可以通过下面的名称查看索引是否已经成功建立:   复制代码 代码如下:     > db.test.getIndexes()       删除索引的命令是:   复制代码 代码如下:     > db.test.dr

续上一篇SQLServer查询性能优化之创建合理的索引(上) 数据库索引分为聚集索引和非聚集索引,聚集索引就是物理索引,也就是数据的物理的存储顺序,聚集索引的叶子节点就是数据行本身:非聚集索引是逻辑索引,也可以简单的认为是对聚集索引建立的索引,一般来说聚集索引的键就是非聚集索引的叶子节点(在不使用include时). 关于索引的选择 对于索引类型来说没什么好选的,一般来说聚集索引是必须的(有特殊需要的另说),非聚集索引看实际需要灵活建立.因此对于索引来说主要是决定在那些列上建立索引,尤其是对于聚

在MySQL里,聚集索引和非聚集索引分别是什么意思,有什么区别? 在MySQL中,InnoDB引擎表是(聚集)索引组织表(clustered index organize table),而MyISAM引擎表则是堆组织表(heap organize table). 也有人把聚集索引称为聚簇索引. 当然了,聚集索引的概念不是MySQL里特有的,其他数据库系统也同样有. 简言之,聚集索引是一种索引组织形式,索引的键值逻辑顺序决定了表数据行的物理存储顺序,而非聚集索引则就是普通索引了,仅仅只是对数据列创

本文实例讲述了MySQL查看.创建和删除索引的方法.分享给大家供大家参考.具体如下: 1．索引作用 在索引列上,除了上面提到的有序查找之外,数据库利用各种各样的快速定位技术,能够大大提高查询效率.特别是当数据量非常大,查询涉及多个表时,使用索引往往能使查询速度加快成千上万倍. 例如,有3个未索引的表t1.t2.t3,分别只包含列c1.c2.c3,每个表分别含有1000行数据组成,指为1-1000的数值,查找对应值相等行的查询如下所示. SELECT c1,c2,c3 FROM t1,t2,t3