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post-ask と article-list ask の違いは、post-ask では Sphinx がすべてのデータを受信した時点で即座に処理を試みますが、その後、他のほとんどの理由でインデックス作成が失敗する可能性があることです。明らかに、これは 2000 行のテーブルではわずかな違いですが、1000 万行の MyISAM テーブルのインデックス作成を考えると、さまざまなクエリが役立つ可能性があります。SQL ドライバーでは、インデックス作成は通常次のように機能します。
Windows、Linux、およびオペレーティングシステム X 上の Sphinx に焦点を当てると、単一のドキュメントのスタンドアロン デジタルで動作します。時間をかけてうまく動作させることができれば、優れた Sphinx バージョン番号を取得でき、必要なオプションのリストが表示されます。Python には、サードパーティ ライブラリを単一の命令でダウンロードしてインストールする非常に便利な easy_set up 命令があります。Sphinx は Python 言語で記述されているため、Python (必要なバージョンは 2.5 以上) をセットアップして Sphinx をセットアップする必要があります。
例えば、インデックスに英語のステミングが実際に含まれている場合、キーワードが「shoe」であっても「shoes」が強調されます。$conditions は、 ポーキーをプレイして勝つ方法 強調するのに役立つ新しい用語を含むシリーズを試します。ハッシュとマップは、ステートメント (大文字小文字を区別せず、ステミングされ、処理される) を、各キーワード分析 (「docs」、「hits」) に対応する小さなハッシュに要求します。したがって、上記の類推では、「delta」ディレクトリの一致は常に「main」の一致を上回ります。
- 私は主要投資リストの中で、最高級のドキュメントインデックスを持っています。
- オプション、標準のtry 0 (mlock() にラベルを付けない)。
- Indexer は、検索語の頻度に基づいて整理されたインデックスの適切な頻度辞書を作成するモードを提供します。エリア 7.1、「indexer 要求リソース」内の –buildstops および –buildfreqs ボタンを見つけてください。
- 例えば、数行分のステータスを取得するだけで、大量のRAMを節約できるわけではないので、定期的に大きなRAMを節約することはできません。
コンテンツからのテーブル
libstemmer で提供される多くの思考は「libstemmer_XXX」形式で行われ、ここで Person 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 に適合します。また、lemmatizer_cache ディレクティブ 1 があり、より多くの RAM を、基本的に優れた辞書の非圧縮キャッシュを保持するために使用することで、レンマ化 (およびインデックス作成) を高速化できます。
インデックス作成の We/O を制限すると、インデックス作成による検索効率の低下を防ぐことができます。また、信頼度の低下もインデックス作成率に悪影響を与えますが、256M から 1024M はほとんどのデータセットには十分かもしれません。これはインデックス作成とは一切関係ありません。デーモンの再起動が必要なだけです。許可されている場合、すべての属性の評判が制限され、RT インデックスからコンピュータのチャンクが削除されることがよく議論されます。
そうではありませんが、インデックスの接中辞は、(より詳細なステートメントのため) 最新のディレクトリを大幅に成長させ、インデックス作成と検索の時間を確かに消耗させます。しかし、インデックスの接頭辞は、(リストされた用語が多数あるため) 最新のディレクトリを少し成長させ、インデックス作成と検索の時間を消耗させます。一方、'-' が ignore_chars リストに配置されようとすると、同じテキストメッセージが 1 つの「abcdef」キーワードとして詳細に記述されます。自動的に、この評判は 0 にマッピングされるため、この単語には存在せず、優れた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」ソリューションで上書きできます。用語の前に送信するのに役立つ文字列。検索するためのリンクは、データ ファイルを考慮して抜粋 (スニペット) を生成する必要があり、結果を効率的に処理します。
これは単なる構文糖衣です。フレーズに含まれる条件のすべてまたは一部に正確な形式修飾子を追加します。これは、ステートメント、近接性、クォーラムワーカーなどのワーカー内で調査できる新しいキーワードに確実に影響を与える優れた修飾子です。たとえば、「pet canine mouse」~5 クエリは、ステップ 3 の用語すべてを含む 8 未満のキーワード範囲が必要であることを意味します。たとえば、「@body hello」は、評判 51 でキーワード 'hello' が発生し、本文にそれより少ないキーワードがあるファイルを満たすことはできません。バージョン 0.9.9-rc1 で導入された職業評判制限は、この特定の職業 (それ以外のフィールド) の最初の文字位置に新しい検索を制限します。技術的には、Sphinx はすべての ID のリストを保持しません。
オプションの標準値はラテン文字で、キリル文字のメールになります。たとえば、minute_word_len を 4 に設定すると、次の「the」は記録されませんが、「they」は記録される可能性があります。オプションの標準値は 1 (インデックスを作成するもの) です。したがって、新しいドキュメントの変更を取得するには、再インデックスが必要となり、検索が再開されます。