يمكنك تخزين هذه البيانات لكل مواصفة على حدة، حيث أن مصفوفات JSON مناسبة لحجم "8 جيجابايت 256 جيجابايت" لكل مواصفة، وستحصل على التكلفة المقترنة بدقة. لتخزين بيانات التعريف لكل قبول بشكل عشوائي لـ Sphinx، واستجلاب شريحة بيانات تعريف رائعة تحتوي فقط على السجلات المنسقة الجديدة. بالنسبة للجزء المذكور، فإن إلقاء نظرة على شجرة الطلب الجديدة لمساعدتك في منع عوامل التشغيل المتداخلة الجديدة يبدو سطحيًا للوهلة الأولى، ولكنه كان صعب التنفيذ بشكل مفاجئ (العديد من الحالات الشاذة). يجب أن تتطابق جميع مصطلحات Bend مع وظيفة "annotationsmatching" الصريحة.

يدمج الأمر الفرعي Blend عدة فهارس أساسية عادية موجودة. هذا ليس استخدامًا شائعًا، ولكنه مفيد نسبيًا عند إعداد الفهارس لأول مرة. يُنشئ الأمر الفرعي Make دليل Feet عاديًا من خلال فحص المصدر. عادةً ما يتم إنشاء RID تلقائيًا، ولكن repl_uid يسمح بإنشائه يدويًا. يُنصح بإنشائه تلقائيًا، والقيمة الافتراضية فارغة (أي يتم إنشاؤه تلقائيًا).

خدعة الجهاز لديك

وفي الاستعلامات، تُعامل جميع الرموز كما هي، حيث تُدمج جميع الأحرف الفريدة. يتم فصلها إلى ثلاثة رموز (you، s، anda)؛ وهي وظيفة جديدة تمامًا (مُحتفظ بها لـ trim_none) تُعدّ أكثر كفاءة في ظروف مثل you.sa. هذا سيساعدك على توفير مستوى واضح من حجم الدليل وتاريخ الفهرسة. يمكن أن يكون هذا إضافة مفيدة إلى التجزئة العادية القائمة على charset_table. سيتم الاحتفاظ فقط بالرموز الثلاثة "السحرية"، تمامًا كما هو الحال بدون أي merge_chars، وفقًا لـ charset_table فقط.

موارد الوظائف

ربما يكون أحدث مثال سيئ للتحوط هو استعلام سريع ممتاز، حيث، على سبيل المثال، ينتهي عدد كبير من الطلبات في غضون 3 مللي ثانية. لأنه إذا كان استعلامنا الأول سينتهي قبل ذلك (على سبيل المثال، في غضون 270 مللي ثانية)، فسنستخدم تلك النتائج فقط وسنلغي الطلب الثاني. بعد ذلك، في غضون 230 مللي ثانية من الاستعلام، نبدأ التحوط ونصدر الاستعلام الثاني. وبالطبع، من المرجح أن تنتهي الطلبات المحوطة في أكثر من ضعف يومها "المثالي".

لذلك، مع عناكب البحث غير المتوافقة مع HNSW، يقوم Sphinx بخطوة تحسين بعد بحث ANN. يُحسّن تلقائيًا عمليات البحث المُدمجة التي تشترك في معايير Where وشرط Order By المؤهل بـ ANN. مع عناكب البحث غير المتوافقة مع HNSW، تنزيل تطبيق Booi يُحسّن Sphinx نطاق البحث تلقائيًا، وذلك لحساب نطاقات دقيقة. يُرجى مراعاة ذلك جيدًا. لا يتم دعم المتجهات المخزنة بصيغة JSON عمدًا. تستخدم استعلامات المتجهات مفتاحًا واحدًا فقط لكل فهرس محلي. لا تدعم فهارس المتجهات جميع الحالات، وستعتمد على المنسق الجديد.

الاستعلامات الجديدة سريعة جدًا في القياس الداخلي. عدادات كل استعلام جديدة تُقاس بالمللي ثانية. قد يؤثر ذلك بشكل طفيف على النتائج، لذا فهي معطلة افتراضيًا. يقوم البرنامج بفك تشفير استعلام SphinxAPI (كما هو موضح في سجلات الأعطال الجديدة)، ويُهيئك للاستعلام باستخدام SphinxQL، ثم يخرج. راجع قسم "التعامل مع دليل البيانات" لمزيد من التفاصيل.

يجب أن يحتوي مفتاح JSON الأساسي على قناع البت، وفقًا لمتصفح الويب. تُحدد دالة BITSCOUNTSEQ() أحدث وأطول نطاق بتات مُخزّنة في مجموعة فرعية مُؤكدة من قناع البت، أو الخطوة 1 عندما تكون "غير ذات صلة" (بما في ذلك، قد لا يكون قناع بت جيدًا). ​​تتحقق دالة BITSCMPSEQ() مما إذا كانت مجموعة فرعية مُعينة من قناع البت تحتوي على نطاق مُتصل من البتات. يجب أن يكون الاختلاف الجديد من أي نوع عدد صحيح، أي أن دالة BITCOUNT() تُحدد عدد البتات المُعيّنة إلى واحد في وسيطها.

سجل وتدرب

لا تدعم هذه الأدوات عمليات الكتابة بشكل كامل (لا تدعم عمليات الإدراج). ربما ليست هذه هي البدائل الافتراضية الأحدث! بينما تُشبه فهارس RT جداول SQL التقليدية إلى حد كبير. إليك مقالًا موجزًا ​​جدًا عن النماذج الجديدة.

يتم تخزينها في أجزاء بحجم 4 بايت (32 بت). لذا، فإن أول حقل بت (أو BOOL) تقوم بتخصيصه يضيف 4 بايت لكل صف، ولكن هناك حقل بت آخر "متاح" حتى يتم استنفاد الـ 32 بت. يجب الانتباه إلى أنه قد يتعين علينا في وقت ما تطوير نظامنا الخاص في المستقبل، وقد تحتاج إلى إجراء تغييرات ما لتعديل سلوك التغليف التلقائي. يمكن أيضًا معالجة التفكير خارج المجموعة. هناك حد أقصى للحجم يبلغ 4 ميجابايت لكل هدف (من التنسيق الرقمي). يتم تخزين JSON عادةً باستخدام صورة ثنائية مناسبة. يتم دعم JSON الحديثة التي تحتوي على مصفوفات متداخلة وكائنات فرعية وما شابه. تجنب استخدام نوع FLOAT للقيمة، واستخدم بدلاً من ذلك نوع BIGINT (أو حتى STRING في بعض الحالات).

إدراكًا لذلك، استمتع باستخدام عمليات الربط بين الملفات فقط عند إجراء عمليات التوسيع، لتجنب الحصول على نتائج غير متوقعة. يمكننا الحصول على نتائج مماثلة بشكل أفضل بكثير من خلال جلب عبارة المصدر فقط (على سبيل المثال، justgrrm). يُعد هذا مفيدًا جدًا لفهرسة توسيعات التاريخ، ولهذا السبب يقوم مثال grrm الجديد بربطها بنفسه أيضًا، بدلاً من justgeorge martin. يصبح الأمر سيئًا مع مجموعات الصرف الأكثر تعقيدًا (التي تتضمن ملفات morphdict متعددة، أو أدوات تجذير، أو أدوات تحليل الكلمات).

استغرقت عملية فهرسة عمود UINT صغير يحتوي على عدد قليل من الأسطر المميزة (أقل من ألف) حوالي 45 ثانية؛ بينما استغرقت عملية فهرسة عمود BIGINT صغير يحتوي على حوالي 10 ملايين سطر مميز حوالي 26-27 ثانية. بدلاً من استخدام فهرسين منفصلين، من الأفضل أحيانًا التركيز على فهرس واحد فقط! فكر في الفهارس المتاحة لكل عمود، وستستخدمها بالتأكيد. مُحسِّن الاستعلام هو الأداة التي تُحدد، لكل استعلام، ما إذا كنت ستستخدم فهرسة عناكب مُحددة أم لا، لمساعدتك في حساب الاستعلام الحالي. يُستخدم الأمر ORWHERE One(mva) في استعلامات من نوع (؟، ؟، …).