【全文检索之Sphinx】

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,Python,Perl,Ruby等，同时为MySQL也设计了一个存储引擎插件。

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。

Sphinx的主要特性包括：

高速索引 （在新款CPU上，近10 MB/秒）; 高速搜索 (2-4G的文本量中平均查询速度不到0.1秒); 高可用性 （单CPU上最大可支持100 GB的文本，100M文档）; 提供良好的相关性排名 支持分布式搜索； 提供文档摘要生成； 提供从MySQL内部的插件式存储引擎上搜索 支持布尔，短语， 和近义词查询； 支持每个文档多个全文检索域（默认最大32个）; 支持每个文档多属性； 支持断词； 支持单字节编码与UTF-8编码；

 

 

Sphinx的工作原理

Sphinx的整个工作流程就是Indexer程序到数据库里面提取数据，对数据进行分词，然后根据生成的分词生成单个或多个索引，并将它们传递给searchd程序。然后客户端可以通过API调用进行搜索。

 

 

为什么使用Sphinx

遇到的使用场景

遇到一个类似这样的需求：用户可以通过文章标题和文章搜索到一片文章的内容，而文章的标题和文章的内容分别保存在不同的库，而且是跨机房的。

可选方案

A、直接在数据库实现跨库LIKE查询

优点：简单操作 缺点：效率较低，会造成较大的网络开销

 

B、结合Sphinx中文分词搜索引擎

优点：效率较高，具有较高的扩展性 缺点：不负责数据存储

 

使用Sphinx搜索引擎对数据做索引，数据一次性加载进来，然后做了所以之后保存在内存。这样用户进行搜索的时候就只需要在Sphinx服务器上检索数据即可。而且，Sphinx没有MySQL的伴随机磁盘I/O的缺陷，性能更佳。

 

其他典型使用场景

1、快速、高效、可扩展和核心的全文检索

数据量大的时候，比MyISAM和InnoDB都要快。 能对多个源表的混合数据创建索引，不限于单个表上的字段。 能将来自多个索引的搜索结果进行整合。 能根据属性上的附加条件对全文搜索进行优化。

 

2、高效地使用WHERE子句和LIMIT字句

当在多个WHERE条件做SELECT查询时，索引选择性较差或者根本没有索引支持的字段，性能较差。sphinx可以对关键字做索引。区别是，MySQL中，是内部引擎决定使用索引还是全扫描，而sphinx是让你自己选择使用哪一种访问方法。因为sphinx是把数据保存到RAM中，所以sphinx不会做太多的I/O操作。而mysql有一种叫半随机I/O磁盘读，把记录一行一行地读到排序缓冲区里，然后再进行排序，最后丢弃其中的绝大多数行。所以sphinx使用了更少的内存和磁盘I/O。

 

3、优化GROUP BY查询

在sphinx中的排序和分组都是用固定的内存，它的效率比类似数据集全部可以放在RAM的MySQL查询要稍微高些。

 

4、并行地产生结果集

sphinx可以让你从相同数据中同时产生几份结果，同样是使用固定量的内存。作为对比，传统SQL方法要么运行两个查询，要么对每个搜索结果集创建一个临时表。而sphinx用一个multi-query机制来完成这项任务。不是一个接一个地发起查询，而是把几个查询做成一个批处理，然后在一个请求里提交。

 

5、向上扩展和向外扩展

向上扩展：增加CPU/内核、扩展磁盘I/O 向外扩展：多个机器，即分布式sphinx

 

6、聚合分片数据

适合用在将数据分布在不同物理MySQL服务器间的情况。 例子：有一个1TB大小的表，其中有10亿篇文章，通过用户ID分片到10个MySQL服务器上，在单个用户的查询下当然很快，如果需要实现一个归档分页功能，展示某个用户的所有朋友发表的文章。那么就要同事访问多台MySQL服务器了。这样会很慢。而sphinx只需要创建几个实例，在每个表里映射出经常访问的文章属性，然后就可以进行分页查询了，总共就三行代码的配置。

 

 

 

倒排索引

倒排索引是一种数据结构，用来存储在全文搜索下某个单词在一个文档或者一组文档中的存储位置的映射。它是文档检索系统中最常用的数据结构。

倒排索引(Inverted Index)：倒排索引是实现“单词-文档矩阵”的一种具体存储形式，通过倒排索引，可以根据单词快速获取包含这个单词的文档列表。

传统的索引是：索引ID->文档内容，而倒排索引是：文档内容（分词）->索引ID。可以类比正向代理和反向代理的区别来理解。正向代理把内部请求代理到外部，反向代理把外部请求代理到内部。所以应该理解为转置索引比较合适。

倒排索引主要由两个部分组成：“单词词典”和“倒排文件”。

单词词典是倒排索引中非常重要的组成部分，它用来维护文档集合中出现过的所有单词的相关信息，同时用来记载某个单词对应的倒排列表在倒排文件中的位置信息。在支持搜索时，根据用户的查询词，去单词词典里查询，就能够获得相应的倒排列表，并以此作为后续排序的基础。

 

对于一个规模很大的文档集合来说，可能包含几十万甚至上百万的不同单词，能否快速定位某个单词直接影响搜索时的响应速度，所以需要高效的数据结构来对单词词典进行构建和查找，常用的数据结构包括哈希加链表结构和树形词典结构。

 

倒排索引基础知识

文档(Document)：一般搜索引擎的处理对象是互联网网页，而文档这个概念要更宽泛些，代表以文本形式存在的存储对象，相比网页来说，涵盖更多种形式，比如Word，PDF，html，XML等不同格式的文件都可以称之为文档。再比如一封邮件，一条短信，一条微博也可以称之为文档。在本书后续内容，很多情况下会使用文档来表征文本信息。

文档集合(Document Collection)：由若干文档构成的集合称之为文档集合。比如海量的互联网网页或者说大量的电子邮件都是文档集合的具体例子。

文档编号(Document ID)：在搜索引擎内部，会将文档集合内每个文档赋予一个唯一的内部编号，以此编号来作为这个文档的唯一标识，这样方便内部处理，每个文档的内部编号即称之为“文档编号”，后文有时会用DocID来便捷地代表文档编号。

单词编号(Word ID)：与文档编号类似，搜索引擎内部以唯一的编号来表征某个单词，单词编号可以作为某个单词的唯一表征。

Indexer程序就是根据配置好地分词算法，将获取到的记录进行分词，然后用倒排索引做数据结构保存起来。