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Sphinx中文入门指南 wuhuiming<blvming在gmail.com>,转载请注明来源和作者 最后修改:2010年1月23日 1、简介 1.1.Sphinx是什么 1.2.Sphinx的特性 1.3.Sphinx中文分词 2、安装配置实例 2.1 在GNU/Linux/unix系统上安装 2.1.1 sphinx安装 2.1.2.sfc安装(见另文) 2.1.3.coreseek安装(见另文) 2.2 在windows下安装 3、 配置实例 4、应用 4.1 在CLI上测试 4.2 使用API调用 5、附录 1.Sphinx简介 1.1.Sphinx是什么 Sphinx是由俄罗斯人Andrew Aksyonoff开发的一个全文检索引擎。意图为其他应用提供高速、低空间占用、高结果 相关度的全文搜索功能。Sphinx可以非常容易的与SQL数据库和脚本语言集成。当前系统内置MySQL和PostgreSQL 数据库数据源的支持,也支持从标准输入读取特定格式 的XML数据。通过修改源代码,用户可以自行增加新的数据源(例如:其他类型的DBMS 的原生支持) 1.2.Sphinx的特性 高速的建立索引(在当代CPU上,峰值性能可达到10 MB/秒); 高性能的搜索(在2 – 4GB 的文本数据上,平均每次检索响应时间小于0.1秒); 可处理海量数据(目前已知可以处理超过100 GB的文本数据, 在单一CPU的系统上可 处理100 M 文档); 提供了优秀的相关度算法,基于短语相似度和统计(BM25)的复合Ranking方法; 支持分布式搜索; 支持短语搜索 提供文档摘要生成 可作为MySQL的存储引擎提供搜索服务; 支持布尔、短语、词语相似度等多种检索模式; 文档支持多个全文检索字段(最大不超过32个); 文档支持多个额外的属性信息(例如:分组信息,时间戳等); 支持断词; 1.3.Sphinx中文分词 中文的全文检索和英文等latin系列不一样,后者是根据空格等特殊字符来断词,而中文是根据语义来分词。目前大多数数据库尚未支持中文全文检索,如Mysql。故,国内出现了一些Mysql的中文全文检索的插件,做的比较好的有hightman的中文分词。Sphinx如果需要对中文进行全文检索,也得需要一些插件来补充。其中我知道的插件有 coreseek 和 sfc 。 Coreseek是现在用的最多的sphinx中文全文检索,它提供了为Sphinx设计的中文分词包LibMMSeg 。并提供了多个系统的二进制发行版,其中有rpm,deb及windows下的二进制包。另外,coreseek也为sphinx贡献了以下事项: GBK编码的数据源支持 采用Chih-Hao Tsai MMSEG算法的中文分词器 中文使用手册(这份中文手册对国内使用sphinx新手——特别是英语不太好的人来说,提供了极大的便利) sfc(sphinx-for-chinese)是由网友happy兄提供的另外一个中文分词插件。其中文词典采用的是xdict。据其介绍,经过测试,目前版本在索引速度上(Linux 测试平台)基本上能够达到索引UTF-8英文的一半,即官方宣称速度的一半。(时间主要是消耗在分词上)。 现提供了与sphinx最新版(sphinx 0.9.10)同步的sphinx-for-chinese-0.9.10-dev-r2006.tar.gz 。此版本增加了sql_attr_string,经过本人的测试。其安装和配置都非常方便。happy兄在分词方面还有另外一个贡献——php-mmseg,这是php对中文分词的一个扩展库。 在此,对以上二位作者谨以最大的敬意 此外,如果你对中文分词不感兴趣。或者说仅需要实现类似sql中like的功能,如: select * from product where prodName like ‘%手机%’。sphinx也不会让你失望,这个或许就是官网对中文的简单实现——直接对字索引。并且搜索速度还不错^_^ 。 本文会对以上三种中文应用进行测试,并以文档的方式记录下来,这也许正是本文档的重点。 2.安装配置实例 2.1在GNU/Linux/unix系统上安装 Sphinx在mysql上的应用有两种方式: ①、采用API调用,如使用PHP、java等的API函数或方法查询。优点是可不必对mysql重新编译,服务端进程“低耦合”,且程序可灵活、方便的调用; 缺点是如已有搜索程序的条件下,需修改部分程序。推荐程序员使用。 ②、使用插件方式(sphinxSE)把sphinx编译成一个mysql插件并使用特定的sql语句进行检索。其特点是,在sql端方便组合,且能直接返回数据给客户端 不必二次查询(注),在程序上仅需要修改对应的sql,但这对使用框架开发的程序很不方便,比如使用了ORM。另外还需要对mysql进行重新编译,且需要mysql-5.1以上版本 支持插件存储。系统管理员可使用这种方式 二次查询注:到现在发布版本为止——sphinx-0.9.9,sphinx在检索到结果后只能返回记录的ID,而非要查的sql数据,故需要重新根据这些ID再次从数据库中查询, 正在开发的sphinx 0.9.10版本已可存储这些文本数据,作者曾试过,性能和存储上的效果都不佳,毕竟还没出正式版 本文采用的是第一种方式 在*nix系统下安装,首先需要以下一些软件支持 软件环境: 操作系统:Centos-5.2 数据库:mysql-5.0.77-3.el5 mysql-devel(如果要使用sphinxSE插件存储请使用mysql-5.1以上版本) 编译软件:gcc gcc-c++ autoconf automake Sphinx :Sphinx-0.9.9 (最新稳定版 ) 安装: [root@localhost ~]# yum install -y mysql mysql-devel [root@localhost ~]# yum install -y automake autoconf [root@localhost ~]# cd /usr/local/src/ [root@localhost src]# wget http://www.sphinxsearch.com/downloads/sphinx-0.9.9.tar.gz [root@localhost src]# tar zxvf sphinx-0.9.9.tar.gz [root@localhost local]# cd sphinx-0.9.9 [root@localhost sphinx-0.9.9]# ./configure –prefix=/usr/local/sphinx #注意:这里sphinx已经默认支持了mysql [root@localhost sphinx-0.9.9]# make && make install # 其中的“警告”可以忽略 安装完毕后查看一下/usr/local/sphinx下是否有 三个目录 bin etc var,如有,则安装无误! 2.1.2.sfc安装(点击进入) 2.1.3.coreseek安装(点击进入) 3.配置实例 3.1、数据源。 这里我们采用 mysql的数据源。具体情况如下: Mysql server:192.168.1.10 Mysql db :test Mysql 表:test.sphinx_article mysql> desc sphinx_article; +———–+———————+——+—–+———+—————-+ | Field | Type | Null | Key | Default | Extra | +———–+———————+——+—–+———+—————-+ | id | int(11) unsigned | NO | PRI | NULL | auto_increment | | title | varchar(255) | NO | | | | | cat_id | tinyint(3) unsigned | NO | MUL | | | | member_id | int(11) unsigned | NO | MUL | | | | content | longtext | NO | | | | | created | int(11) | NO | MUL | | | +———–+———————+——+—–+———+—————-+ 6 rows in set (0.00 sec) 3.2、配置文件 [root@localhost ~]#cd /usr/local/sphinx/etc #进入sphinx的配置文件目录 [root@localhost etc]# cp sphinx.conf.dist sphinx.conf #新建Sphinx配置文件 [root@localhost etc]# vim sphinx.conf #编辑sphinx.conf 具体实例配置文件: ##### 索引源 ########### source article_src { type = mysql #####数据源类型 sql_host = 192.168.1.10 ######mysql主机 sql_user = root ########mysql用户名 sql_pass = pwd############mysql密码 sql_db = test #########mysql数据库名 sql_port= 3306 ###########mysql端口 sql_query_pre = SET NAMES UTF8 ###mysql检索编码,特别要注意这点,很多人中文检索不到是数据库的编码是GBK或其他非UTF8 sql_query = SELECT id,title,cat_id,member_id,content,created FROM sphinx_article ####### 获取数据的sql #####以下是用来过滤或条件查询的属性############ sql_attr_uint = cat_id ######## 无符号整数属性 sql_attr_uint = member_id sql_attr_timestamp = created ############ UNIX时间戳属性 sql_query_info = select * from sphinx_article where id=$id ######### 用于命令界面端(CLI)调用的测试 } ### 索引 ### index article { source = article_src ####声明索引源 path = /usr/local/sphinx/var/data/article #######索引文件存放路径及索引的文件名 docinfo = extern ##### 文档信息存储方式 mlock = 0 ###缓存数据内存锁定 morphology = none #### 形态学(对中文无效) min_word_len = 1 #### 索引的词最小长度 charset_type = utf-8 #####数据编码 ##### 字符表,注意:如使用这种方式,则sphinx会对中文进行单字切分, ##### 即进行字索引,若要使用中文分词,必须使用其他分词插件如 coreseek,sfc charset_table = U+FF10..U+FF19->0..9, 0..9, U+FF41..U+FF5A->a..z, U+FF21..U+FF3A->a..z,\ A..Z->a..z, a..z, U+0149, U+017F, U+0138, U+00DF, U+00FF, U+00C0..U+00D6->U+00E0..U+00F6,\ U+00E0..U+00F6, U+00D8..U+00DE->U+00F8..U+00FE, U+00F8..U+00FE, U+0100->U+0101, U+0101,\ U+0102->U+0103, U+0103, U+0104->U+0105, U+0105, U+0106->U+0107, U+0107, U+0108->U+0109,\ U+0109, U+010A->U+010B, U+010B, U+010C->U+010D, U+010D, U+010E->U+010F, U+010F,\ U+0110->U+0111, U+0111, U+0112->U+0113, U+0113, U+0114->U+0115, U+0115, \ U+0116->U+0117,U+0117, U+0118->U+0119, U+0119, U+011A->U+011B, U+011B, U+011C->U+011D,\ U+011D,U+011E->U+011F, U+011F, U+0130->U+0131, U+0131, U+0132->U+0133, U+0133, \ U+0134->U+0135,U+0135, U+0136->U+0137, U+0137, U+0139->U+013A, U+013A, U+013B->U+013C, \ U+013C,U+013D->U+013E, U+013E, U+013F->U+0140, U+0140, U+0141->U+0142, U+0142, \ U+0143->U+0144,U+0144, U+0145->U+0146, U+0146, U+0147->U+0148, U+0148, U+014A->U+014B, \ U+014B,U+014C->U+014D, U+014D, U+014E->U+014F, U+014F, U+0150->U+0151, U+0151, \ U+0152->U+0153,U+0153, U+0154->U+0155, U+0155, U+0156->U+0157, U+0157, U+0158->U+0159,\ U+0159,U+015A->U+015B, U+015B, U+015C->U+015D, U+015D, U+015E->U+015F, U+015F, \ U+0160->U+0161,U+0161, U+0162->U+0163, U+0163, U+0164->U+0165, U+0165, U+0166->U+0167, \ U+0167,U+0168->U+0169, U+0169, U+016A->U+016B, U+016B, U+016C->U+016D, U+016D, \ U+016E->U+016F,U+016F, U+0170->U+0171, U+0171, U+0172->U+0173, U+0173, U+0174->U+0175,\ U+0175,U+0176->U+0177, U+0177, U+0178->U+00FF, U+00FF, U+0179->U+017A, U+017A, \ U+017B->U+017C,U+017C, U+017D->U+017E, U+017E, U+0410..U+042F->U+0430..U+044F, \ U+0430..U+044F,U+05D0..U+05EA, U+0531..U+0556->U+0561..U+0586, U+0561..U+0587, \ U+0621..U+063A, U+01B9,U+01BF, U+0640..U+064A, U+0660..U+0669, U+066E, U+066F, \ U+0671..U+06D3, U+06F0..U+06FF,U+0904..U+0939, U+0958..U+095F, U+0960..U+0963, \ U+0966..U+096F, U+097B..U+097F,U+0985..U+09B9, U+09CE, U+09DC..U+09E3, U+09E6..U+09EF, \ U+0A05..U+0A39, U+0A59..U+0A5E,U+0A66..U+0A6F, U+0A85..U+0AB9, U+0AE0..U+0AE3, \ U+0AE6..U+0AEF, U+0B05..U+0B39,U+0B5C..U+0B61, U+0B66..U+0B6F, U+0B71, U+0B85..U+0BB9, \ U+0BE6..U+0BF2, U+0C05..U+0C39,U+0C66..U+0C6F, U+0C85..U+0CB9, U+0CDE..U+0CE3, \ U+0CE6..U+0CEF, U+0D05..U+0D39, U+0D60,U+0D61, U+0D66..U+0D6F, U+0D85..U+0DC6, \ U+1900..U+1938, U+1946..U+194F, U+A800..U+A805,U+A807..U+A822, U+0386->U+03B1, \ U+03AC->U+03B1, U+0388->U+03B5, U+03AD->U+03B5,U+0389->U+03B7, U+03AE->U+03B7, \ U+038A->U+03B9, U+0390->U+03B9, U+03AA->U+03B9,U+03AF->U+03B9, U+03CA->U+03B9, \ U+038C->U+03BF, U+03CC->U+03BF, U+038E->U+03C5,U+03AB->U+03C5, U+03B0->U+03C5, \ U+03CB->U+03C5, U+03CD->U+03C5, U+038F->U+03C9,U+03CE->U+03C9, U+03C2->U+03C3, \ U+0391..U+03A1->U+03B1..U+03C1,U+03A3..U+03A9->U+03C3..U+03C9, U+03B1..U+03C1, \ U+03C3..U+03C9, U+0E01..U+0E2E,U+0E30..U+0E3A, U+0E40..U+0E45, U+0E47, U+0E50..U+0E59, \ U+A000..U+A48F, U+4E00..U+9FBF,U+3400..U+4DBF, U+20000..U+2A6DF, U+F900..U+FAFF, \ U+2F800..U+2FA1F, U+2E80..U+2EFF,U+2F00..U+2FDF, U+3100..U+312F, U+31A0..U+31BF, \ U+3040..U+309F, U+30A0..U+30FF,U+31F0..U+31FF, U+AC00..U+D7AF, U+1100..U+11FF, \ U+3130..U+318F, U+A000..U+A48F,U+A490..U+A4CF min_prefix_len = 0 #最小前缀 min_infix_len = 1 #最小中缀 ngram_len = 1 # 对于非字母型数据的长度切割 #加上这个选项,则会对每个中文,英文字词进行分割,速度会慢 #ngram_chars = U+4E00..U+9FBF, U+3400..U+4DBF, U+20000..U+2A6DF, U+F900..U+FAFF,\ #U+2F800..U+2FA1F, U+2E80..U+2EFF, U+2F00..U+2FDF, U+3100..U+312F, U+31A0..U+31BF,\ #U+3040..U+309F, U+30A0..U+30FF, U+31F0..U+31FF, U+AC00..U+D7AF, U+1100..U+11FF,\ #U+3130..U+318F, U+A000..U+A48F, U+A490..U+A4CF } ######### 索引器配置 ##### indexer { mem_limit = 256M ####### 内存限制 } ############ sphinx 服务进程 ######## searchd { #listen = 9312 ### 监听端口,在此版本开始,官方已在IANA获得正式授权的9312端口,以前版本默认的是3312 log = /usr/local/sphinx/var/log/searchd.log #### 服务进程日志 ,一旦sphinx出现异常,基本上可以从这里查询有效信息,轮换(rotate)出的问题一般可在此寻到答案 query_log = /usr/local/sphinx/var/log/query.log ### 客户端查询日志,笔者注:若欲对一些关键词进行统计,可以分析此日志文件 read_timeout = 5 ## 请求超时 max_children = 30 ### 同时可执行的最大searchd 进程数 pid_file = /usr/local/sphinx/var/log/searchd.pid #######进程ID文件 max_matches = 1000 ### 查询结果的最大返回数 seamless_rotate = 1 ### 是否支持无缝切换,做增量索引时通常需要 } 3.3、建立索引文件 [root@localhost sphinx]# bin/indexer -c etc/sphinx.conf article ### 建立索引文件的命令 Sphinx 0.9.9-release (r2117) Copyright (c) 2001-2009, Andrew Aksyonoff using config file ‘etc/sphinx.conf’… indexing index ‘article’… collected 1000 docs, 0.2 MB sorted 0.4 Mhits, 99.6% done total 1000 docs, 210559 bytes total 3.585 sec, 58723 bytes/sec, 278.89 docs/sec total 2 reads, 0.031 sec, 1428.8 kb/call avg, 15.6 msec/call avg total 11 writes, 0.032 sec, 671.6 kb/call avg, 2.9 msec/call avg [root@localhost sphinx]# 出现以上代表已经索引成功,若不成功的话请根据提示的错误修改配置文件,或到这里提问,我看到后会尽快解决 4.应用 4.1 在CLI上测试 在上一步中,我们建立了索引,现在我们对刚建立的索引进行测试。测试有两种方式:CLI端和API调用 在CLI端上命令测试是使用sphinx自带的搜索命令:search ###### 在article索引上检索 “北京”关键词 ######## [root@localhost sphinx]# bin/search -c etc/sphinx.conf 北京 Sphinx 0.9.9-release (r2117) Copyright (c) 2001-2009, Andrew Aksyonoff using config file ‘etc/sphinx.conf’… index ‘article’: query ‘北京 ‘: returned 995 matches of 995 total in 0.008 sec displaying matches: 1. document=76, weight=2, cat_id=1, member_id=2, created=Sat Jan 23 19:05:09 2010 id=76 title=?????????? cat_id=1 member_id=2 content=???????????????????????????????? created=1264244709 2. document=85, weight=2, cat_id=1, member_id=2, created=Sat Jan 23 19:05:09 2010 id=85 title=???????????? cat_id=1 member_id=2 content=??▒????????????▒????????▒????▒????????????????????????????? created=1264244709 …..这里省略…. 20. document=17, weight=1, cat_id=1, member_id=2, created=Sat Jan 23 19:05:09 2010 id=17 title=???????????? cat_id=1 member_id=2 content=?????????????????????????????????????????????????????????? created=1264244709 words: 1. ‘北京’: 995 documents, 999 hits 至此,可以看到,我们已经检索出所有有关“北京”的信息 注意:这里我使用的是putty的客户端,在客户端编码设置的是utf-8,这个是测试的前提条件 4.2 API调用 在本例中,我使用PHP的api来测试,在测试前,先启动sphinx服务进程,并对centos的防火墙做好9312端口的开放 [root@localhost sphinx]# bin/searchd -c etc/sphinx.conf & ### 使sphinx在后台运行 [1] 5759 [root@localhost sphinx]# Sphinx 0.9.9-release (r2117) Copyright (c) 2001-2009, Andrew Aksyonoff using config file ‘etc/sphinx.conf’… listening on all interfaces, port=9312 [1]+ Done bin/searchd -c etc/sphinx.conf php测试代码: <?php header(‘Content-type:text/html;charset=utf-8′); ?><form name=”form1″ method=”get” action=”"> <label> <input style=”width:400px;” type=”text” name=”keyword”> </label> <label> <input type=”submit” name=”Submit” value=”sphinx搜索”> </label> </form> <?php $keyword = $_GET['keyword']; if (trim($keyword)==”) { die(‘请输入关键词’); } else { echo ‘关键词是:’.$keyword; } require “sphinxapi.php”; $cl = new SphinxClient(); $cl->SetServer(’192.168.1.150′, 9312); //注意这里的主机 #$cl->SetMatchMode(SPH_MATCH_EXTENDED); //使用多字段模式 //dump($cl); $index=”article”; $res = $cl->Query($keyword, $index); $err = $cl->GetLastError(); dump($res); function dump($var) { echo ‘<pre>’; var_dump($var); echo ‘</pre>’; } ?> 检索“北京”dump后的结果是如下: array(10) { ["error"]=> string(0) "" ["warning"]=> string(0) "" ["status"]=> int(0) ["fields"]=> array(2) { [0]=> string(5) "title" [1]=> string(7) "content" } ["attrs"]=> 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[17]=> array(2) { ["weight"]=> string(1) "1" ["attrs"]=> array(3) { ["cat_id"]=> string(1) "1" ["member_id"]=> string(1) "2" ["created"]=> string(10) "1264244709" } } } ["total"]=> string(3) "995" ["total_found"]=> string(3) "995" ["time"]=> string(5) "0.008" ["words"]=> array(1) { ["北京"]=> array(2) { ["docs"]=> string(3) "995" ["hits"]=> string(3) "999" } } } 至此PHP已可调用出结果! http://www.sphinxsearch.org/
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### 基于Java的全文检索引擎——Lucene详解 #### 一、Lucene简介与背景 Lucene是一个开源的高性能全文检索库,它由Doug Cutting创建并维护,旨在为各种规模的应用程序提供高效的文本搜索功能。Lucene采用Java语言...
Sphinx是一个基于SQL的全文检索引擎,可以结合MySQL,PostgreSQL做全文搜索,它可以提供比数据库本身更专业的搜索功能,使得应用程序更容易实现专业化的全文检索。Sphinx特别为一些脚本语言设计搜索API接口,如PHP,...
【Lucene:基于Java的全文检索引擎简介】 Lucene是一个由Apache软件基金会的Jakarta项目维护的开源全文检索引擎库,完全用Java编写。它不是一个完整的应用,而是一个工具包,允许开发人员轻松地在他们的应用程序中...
6. **存储引擎插件**:“为MySQL也设计了一个存储引擎插件.txt”可能涉及Sphinx如何作为一个MySQL的存储引擎扩展,允许直接在SQL查询中进行全文搜索。 7. **优缺点**:虽然没有具体文件,但根据“缺点、优点”的...
【基于Sphinx+MySQL的千万级数据全文检索】的架构设计着重解决大数据量下...总体而言,这种基于Sphinx+MySQL的全文检索架构能够在不影响数据一致性的前提下,提供高性能的搜索体验,尤其适用于处理大量数据的业务场景。
Sphinx是一个基于SQL的全文检索引擎,可以结合MySQL,PostgreSQL做全文搜索,它可以提供比数据库本身更专业的搜索功能,使得应用程序更容易实现专业化的全文检索。Sphinx特别为一些脚本语言设计搜索API接口,如PHP,...
Sphinx是一个基于SQL的全文检索引擎,可以结合MySQL,PostgreSQL做全文搜索,它可以提供比数据库本身更专业的搜索功能,使得应用程序更容易实现专业化的全文检索。Sphinx特别为一些脚本语言设计搜索API接口,如PHP,...
Sphinx是一款专门用于处理大量文本数据的高性能全文搜索工具,能够显著提高搜索速度和准确性。 #### 二、Sphinx简介 Sphinx是由俄罗斯开发者Andrew Aksyonoff开发的高性能全文搜索软件包,该软件同时支持GPL和商业...