cp sphinx-min.conf.dist sphinx.conf
source users
{
type = mysql
sql_host = 127.0.0.1
sql_user = root
sql_pass = 123456
sql_db = mtest
sql_port = 3306 # optional, default is 3306
sql_query_pre = SET NAMES utf8
sql_query_pre = SET SESSION query_cache_type=OFF
sql_query = SELECT a.id, a.userid,b.username, UNIX_TIMESTAMP(a.addtime) AS addtime, a.post, a.summary FROM userinfo a left join users b on a.userid = b.id
sql_attr_uint = userid
sql_field_string = username
sql_field_string = post
sql_attr_timestamp = addtime
sql_ranged_throttle = 0
#sql_attr_uint = group_id
#sql_attr_timestamp = date_added
#sql_ranged_throttle = 0
}
source src1throttled : users
{
sql_ranged_throttle = 100
}
index users
{
source = users
path = /usr/local/sphinx2/var/data/users
docinfo = extern
mlock = 0
morphology = none
min_word_len = 1
html_strip = 1
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
ngram_len = 1
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
}
common
{
}
indexer
{
mem_limit = 128M
}
searchd
{
#php
listen = 9312
#mysql
listen = 9306:mysql41
log = /usr/local/sphinx2/var/log/searchd.log
query_log = /usr/local/sphinx2/var/log/query.log
query_log_format = sphinxql
read_timeout = 5
client_timeout = 300
max_children = 30
persistent_connections_limit = 30
pid_file = /usr/local/sphinx2/var/log/searchd.pid
seamless_rotate = 1
preopen_indexes = 1
unlink_old = 1
mva_updates_pool = 1M
max_packet_size = 8M
max_filters = 256
max_filter_values = 4096
max_batch_queries = 32
workers = threads # for RT to work
}
## 數(shù)據(jù)源src1
source src1
{
## 說明數(shù)據(jù)源的類型。數(shù)據(jù)源的類型可以是：mysql，pgsql，mssql，xmlpipe，odbc，python
## 有人會(huì)奇怪，python是一種語言怎么可以成為數(shù)據(jù)源呢？
## python作為一種語言，可以操作任意其他的數(shù)據(jù)來源來獲取數(shù)據(jù)，更多數(shù)據(jù)請(qǐng)看：（http://www.coreseek.cn/products-install/python/）
type = mysql
## 下面是sql數(shù)據(jù)庫特有的端口，用戶名，密碼，數(shù)據(jù)庫名等。
sql_host = localhost
sql_user = test
sql_pass =
sql_db = test
sql_port = 3306
## 如果是使用unix sock連接可以使用這個(gè)。
# sql_sock = /tmp/mysql.sock
## indexer和mysql之間的交互，需要考慮到效率和安全性。
## 比如考慮到效率，他們兩者之間的交互需要使用壓縮協(xié)議；考慮到安全，他們兩者之間的傳輸需要使用ssl
## 那么這個(gè)參數(shù)就代表這個(gè)意思，0/32/2048/32768 無/使用壓縮協(xié)議/握手后切換到ssl/Mysql 4.1版本身份認(rèn)證。
# mysql_connect_flags = 32
## 當(dāng)mysql_connect_flags設(shè)置為2048（ssl）的時(shí)候，下面幾個(gè)就代表ssl連接所需要使用的幾個(gè)參數(shù)。
# mysql_ssl_cert = /etc/ssl/client-cert.pem
# mysql_ssl_key = /etc/ssl/client-key.pem
# mysql_ssl_ca = /etc/ssl/cacert.pem
## mssql特有，是否使用windows登陸
# mssql_winauth = 1
## mssql特有，是使用unicode還是單字節(jié)數(shù)據(jù)。
# mssql_unicode = 1 # request Unicode data from server
## odbc的dsn串
# odbc_dsn = DBQ=C:\data;DefaultDir=C:\data;Driver={Microsoft Text Driver (*.txt; *.csv)};
## sql某一列的緩沖大小，一般是針對(duì)字符串來說的。
## 為什么要有這么一種緩沖呢？
## 有的字符串，雖然長度很長，但是實(shí)際上并沒有使用那么長的字符，所以在Sphinx并不會(huì)收錄所有的字符，而是給每個(gè)屬性一個(gè)緩存作為長度限制。
## 默認(rèn)情況下非字符類型的屬性是1KB，字符類型的屬性是1MB。
## 而如果想要配置這個(gè)buffer的話，就可以在這里進(jìn)行配置了。
# sql_column_buffers = content=12M, comments=1M
## indexer的sql執(zhí)行前需要執(zhí)行的操作。
# sql_query_pre = SET NAMES utf8
# sql_query_pre = SET SESSION query_cache_type=OFF
## indexer的sql執(zhí)行語句
sql_query = \
SELECT id, group_id, UNIX_TIMESTAMP(date_added) AS date_added, title, content \
FROM documents
## 有的時(shí)候有多個(gè)表，我們想要查詢的字段在其他表中。這個(gè)時(shí)候就需要對(duì)sql_query進(jìn)行join操作。
## 而這個(gè)join操作可能非常慢，導(dǎo)致建立索引的時(shí)候特別慢，那么這個(gè)時(shí)候，就可以考慮在sphinx端進(jìn)行join操作了。
## sql_joined_field是增加一個(gè)字段，這個(gè)字段是從其他表查詢中查詢出來的。
## 這里封號(hào)后面的查詢語句是有要求的，如果是query，則返回id和查詢字段，如果是payload-query，則返回id，查詢字段和權(quán)重。
## 并且這里的后一個(gè)查詢需要按照id進(jìn)行升序排列。
# sql_joined_field = tags from query; SELECT docid, CONCAT('tag',tagid) FROM tags ORDER BY docid ASC
# sql_joined_field = wtags from payload-query; SELECT docid, tag, tagweight FROM tags ORDER BY docid ASC
## 外部文件字段，意思就是一個(gè)表中，有一個(gè)字段存的是外部文件地址，但是實(shí)際的字段內(nèi)容在文件中。比如這個(gè)字段叫做content_file_path。
## 當(dāng)indexer建立索引的時(shí)候，查到這個(gè)字段，就讀取這個(gè)文件地址，然后加載，并進(jìn)行分詞和索引建立等操作。
# sql_file_field = content_file_path
## 當(dāng)數(shù)據(jù)源數(shù)據(jù)太大的時(shí)候，一個(gè)sql語句查詢下來往往很有可能鎖表等操作。
## 那么我么就可以使用多次查詢，那么這個(gè)多次查詢就需要有個(gè)范圍和步長，sql_query_range和sql_range_step就是做這個(gè)使用的。
## 獲取最大和最小的id，然后根據(jù)步長來獲取數(shù)據(jù)。比如下面的例子，如果有4500條數(shù)據(jù)，這個(gè)表建立索引的時(shí)候就會(huì)進(jìn)行5次sql查詢。
## 而5次sql查詢每次的間隔時(shí)間是使用sql_ranged_rhrottle來進(jìn)行設(shè)置的。單位是毫秒。
# sql_query_range = SELECT MIN(id),MAX(id) FROM documents
# sql_range_step = 1000
# sql_ranged_throttle = 0
## 下面都是些不同屬性的數(shù)據(jù)了
## 先要了解屬性的概念：屬性是存在索引中的，它不進(jìn)行全文索引，但是可以用于過濾和排序。
## uint無符號(hào)整型屬性
sql_attr_uint = group_id
## bool屬性
# sql_attr_bool = is_deleted
## 長整型屬性
# sql_attr_bigint = my_bigint_id
## 時(shí)間戳屬性，經(jīng)常被用于做排序
sql_attr_timestamp = date_added
## 字符串排序?qū)傩?。一般我們按照字符串排序的話，我們?huì)將這個(gè)字符串存下來進(jìn)入到索引中，然后在查詢的時(shí)候比較索引中得字符大小進(jìn)行排序。
## 但是這個(gè)時(shí)候索引就會(huì)很大，于是我們就想到了一個(gè)方法，我們?cè)诮⑺饕臅r(shí)候，先將字符串值從數(shù)據(jù)庫中取出，暫存，排序。
## 然后給排序后的數(shù)組分配一個(gè)序號(hào)，然后在建立索引的時(shí)候，就將這個(gè)序號(hào)存入到索引中去。這樣在查詢的時(shí)候也就能完成字符串排序的操作。
## 這，就是這個(gè)字段的意義。
# sql_attr_str2ordinal = author_name
## 浮點(diǎn)數(shù)屬性，經(jīng)常在查詢地理經(jīng)緯度的時(shí)候會(huì)用到。
# sql_attr_float = lat_radians
# sql_attr_float = long_radians
## 多值屬性（MVA）
## 試想一下，有一個(gè)文章系統(tǒng)，每篇文章都有多個(gè)標(biāo)簽，這個(gè)文章就叫做多值屬性。
## 我要對(duì)某個(gè)標(biāo)簽進(jìn)行查詢過濾，那么在建立查詢的時(shí)候就應(yīng)該把這個(gè)標(biāo)簽的值放入到索引中。
## 這個(gè)字段，sql_attr_multi就是用來做這個(gè)事情的。
# sql_attr_multi = uint tag from query; SELECT docid, tagid FROM tags
# sql_attr_multi = uint tag from ranged-query; \
# SELECT docid, tagid FROM tags WHERE id>=$start AND id=$end; \
# SELECT MIN(docid), MAX(docid) FROM tags
## 字符串屬性。
# sql_attr_string = stitle
## 文檔詞匯數(shù)記錄屬性。比如下面就是在索引建立的時(shí)候增加一個(gè)詞匯數(shù)的字段
# sql_attr_str2wordcount = stitle
## 字符串字段，可全文搜索，可返回原始文本信息。
# sql_field_string = author
## 文檔詞匯數(shù)記錄字段，可全文搜索，可返回原始信息
# sql_field_str2wordcount = title
## 取后查詢，在sql_query執(zhí)行后立即操作。
## 它和sql_query_post_index的區(qū)別就是執(zhí)行時(shí)間不同
## sql_query_post是在sql_query執(zhí)行后執(zhí)行，而sql_query_post_index是在索引建立完成后才執(zhí)行。
## 所以如果要記錄最后索引執(zhí)行時(shí)間，那么應(yīng)該在sql_query_post_index中執(zhí)行。
# sql_query_post =
## 參考sql_query_post的說明。
# sql_query_post_index = REPLACE INTO counters ( id, val ) \
# VALUES ( 'max_indexed_id', $maxid )
## 命令行獲取信息查詢。
## 什么意思呢？
## 我們進(jìn)行索引一般只會(huì)返回主鍵id，而不會(huì)返回表中的所有字段。
## 但是在調(diào)試的時(shí)候，我們一般需要返回表中的字段，那這個(gè)時(shí)候，就需要使用sql_query_info。
## 同時(shí)這個(gè)字段只在控制臺(tái)有效，在api中是無效的。
sql_query_info = SELECT * FROM documents WHERE id=$id
## 比如有兩個(gè)索引，一個(gè)索引比較舊，一個(gè)索引比較新，那么舊索引中就會(huì)有數(shù)據(jù)是舊的。
## 當(dāng)我要對(duì)兩個(gè)索引進(jìn)行搜索的時(shí)候，哪些數(shù)據(jù)要按照新的索引來進(jìn)行查詢呢。
## 這個(gè)時(shí)候就使用到了這個(gè)字段了。
## 這里的例子（http://www.coreseek.cn/docs/coreseek_4.1-sphinx_2.0.1-beta.html#conf-sql-query-killlist）給的非常清晰了。
# sql_query_killlist = SELECT id FROM documents WHERE edited>=@last_reindex
## 下面幾個(gè)壓縮解壓的配置都是為了一個(gè)目的：讓索引重建的時(shí)候不要影響數(shù)據(jù)庫的性能表現(xiàn)。
## SQL數(shù)據(jù)源解壓字段設(shè)置
# unpack_zlib = zlib_column
## MySQL數(shù)據(jù)源解壓字段設(shè)置
# unpack_mysqlcompress = compressed_column
# unpack_mysqlcompress = compressed_column_2
## MySQL數(shù)據(jù)源解壓緩沖區(qū)設(shè)置
# unpack_mysqlcompress_maxsize = 16M
## xmlpipe的數(shù)據(jù)源就是一個(gè)xml文檔
# type = xmlpipe
## 讀取數(shù)據(jù)源的命令
# xmlpipe_command = cat /home/yejianfeng/instance/coreseek/var/test.xml
## 字段
# xmlpipe_field = subject
# xmlpipe_field = content
## 屬性
# xmlpipe_attr_timestamp = published
# xmlpipe_attr_uint = author_id
## UTF-8修復(fù)設(shè)置
## 只適用xmlpipe2數(shù)據(jù)源，數(shù)據(jù)源中有可能有非utf-8的字符，這個(gè)時(shí)候解析就有可能出現(xiàn)問題
## 如果設(shè)置了這個(gè)字段，非utf-8序列就會(huì)全部被替換為空格。
# xmlpipe_fixup_utf8 = 1
}
## sphinx的source是有繼承這么一種屬性的，意思就是除了父source之外，這個(gè)source還有這個(gè)特性
source src1throttled : src1
{
sql_ranged_throttle = 100
}
## 索引test1
index test1
{
## 索引類型，包括有plain，distributed和rt。分別是普通索引/分布式索引/增量索引。默認(rèn)是plain。
# type = plain
## 索引數(shù)據(jù)源
source = src1
## 索引文件存放路徑
path = /home/yejianfeng/instance/coreseek/var/data/test1
## 文檔信息的存儲(chǔ)模式，包括有none,extern,inline。默認(rèn)是extern。
## docinfo指的就是數(shù)據(jù)的所有屬性（field）構(gòu)成的一個(gè)集合。
## 首先文檔id是存儲(chǔ)在一個(gè)文件中的（spa）
## 當(dāng)使用inline的時(shí)候，文檔的屬性和文件的id都是存放在spa中的，所以進(jìn)行查詢過濾的時(shí)候，不需要進(jìn)行額外操作。
## 當(dāng)使用extern的時(shí)候，文檔的屬性是存放在另外一個(gè)文件（spd）中的，但是當(dāng)啟動(dòng)searchd的時(shí)候，會(huì)把這個(gè)文件加載到內(nèi)存中。
## extern就意味著每次做查詢過濾的時(shí)候，除了查找文檔id之外，還需要去內(nèi)存中根據(jù)屬性進(jìn)行過濾。
## 但是即使這樣，extern由于文件大小小，效率也不低。所以不是有特殊要求，一般都是使用extern
docinfo = extern
## 緩沖內(nèi)存鎖定。
## searchd會(huì)講spa和spi預(yù)讀取到內(nèi)存中。但是如果這部分內(nèi)存數(shù)據(jù)長時(shí)間沒有訪問，則它會(huì)被交換到磁盤上。
## 設(shè)置了mlock就不會(huì)出現(xiàn)這個(gè)問題，這部分?jǐn)?shù)據(jù)會(huì)一直存放在內(nèi)存中的。
mlock = 0
## 詞形處理器
## 詞形處理是什么意思呢？比如在英語中，dogs是dog的復(fù)數(shù)，所以dog是dogs的詞干，這兩個(gè)實(shí)際上是同一個(gè)詞。
## 所以英語的詞形處理器會(huì)講dogs當(dāng)做dog來進(jìn)行處理。
morphology = none
## 詞形處理有的時(shí)候會(huì)有問題，比如將gps處理成gp，這個(gè)設(shè)置可以允許根據(jù)詞的長度來決定是否要使用詞形處理器。
# min_stemming_len = 1
## 詞形處理后是否還要檢索原詞？
# index_exact_words = 1
## 停止詞，停止詞是不被索引的詞。
# stopwords = /home/yejianfeng/instance/coreseek/var/data/stopwords.txt
## 自定義詞形字典
# wordforms = /home/yejianfeng/instance/coreseek/var/data/wordforms.txt
## 詞匯特殊處理。
## 有的一些特殊詞我們希望把它當(dāng)成另外一個(gè)詞來處理。比如，c++ => cplusplus來處理。
# exceptions = /home/yejianfeng/instance/coreseek/var/data/exceptions.txt
## 最小索引詞長度，小于這個(gè)長度的詞不會(huì)被索引。
min_word_len = 1
## 字符集編碼類型，可以為sbcs,utf-8。對(duì)于Coreseek，還可以有zh_cn.utf-8,zh_ch.gbk,zh_ch.big5
charset_type = sbcs
## 字符表和大小寫轉(zhuǎn)換規(guī)則。對(duì)于Coreseek，這個(gè)字段無效。
# 'sbcs' default value is
# charset_table = 0..9, A..Z->a..z, _, a..z, U+A8->U+B8, U+B8, U+C0..U+DF->U+E0..U+FF, U+E0..U+FF
#
# 'utf-8' default value is
# charset_table = 0..9, A..Z->a..z, _, a..z, U+410..U+42F->U+430..U+44F, U+430..U+44F
## 忽略字符表。在忽略字符表中的前后詞會(huì)被連起來當(dāng)做一個(gè)單獨(dú)關(guān)鍵詞處理。
# ignore_chars = U+00AD
## 是否啟用通配符，默認(rèn)為0，不啟用
# enable_star = 1
## min_prefix_len,min_infix_len,prefix_fields,infix_fields都是在enable_star開啟的時(shí)候才有效果。
## 最小前綴索引長度
## 為什么要有這個(gè)配置項(xiàng)呢？
## 首先這個(gè)是當(dāng)啟用通配符配置啟用的前提下說的，前綴索引使得一個(gè)關(guān)鍵詞產(chǎn)生了多個(gè)索引項(xiàng)，導(dǎo)致索引文件體積和搜索時(shí)間增加巨大。
## 那么我們就有必要限制下前綴索引的前綴長度，比如example，當(dāng)前綴索引長度設(shè)置為5的時(shí)候，它只會(huì)分解為exampl，example了。
# min_prefix_len = 0
## 最小索引中綴長度。理解同上。
# min_infix_len = 0
## 前綴索引和中綴索引字段列表。并不是所有的字段都需要進(jìn)行前綴和中綴索引。
# prefix_fields = filename
# infix_fields = url, domain
## 詞匯展開
## 是否盡可能展開關(guān)鍵字的精確格式或者型號(hào)形式
# expand_keywords = 1
## N-Gram索引的分詞技術(shù)
## N-Gram是指不按照詞典，而是按照字長來分詞，這個(gè)主要是針對(duì)非英文體系的一些語言來做的（中文、韓文、日文）
## 對(duì)coreseek來說，這兩個(gè)配置項(xiàng)可以忽略。
# ngram_len = 1
# ngram_chars = U+3000..U+2FA1F
## 詞組邊界符列表和步長
## 哪些字符被看做分隔不同詞組的邊界。
# phrase_boundary = ., ?, !, U+2026 # horizontal ellipsis
# phrase_boundary_step = 100
## 混合字符列表
# blend_chars = +, , U+23
# blend_mode = trim_tail, skip_pure
## html標(biāo)記清理，是否從輸出全文數(shù)據(jù)中去除HTML標(biāo)記。
html_strip = 0
## HTML標(biāo)記屬性索引設(shè)置。
# html_index_attrs = img=alt,title; a=title;
## 需要清理的html元素
# html_remove_elements = style, script
## searchd是預(yù)先打開全部索引還是每次查詢?cè)俅蜷_索引。
# preopen = 1
## 字典文件是保持在磁盤上還是將他預(yù)先緩沖在內(nèi)存中。
# ondisk_dict = 1
## 由于在索引建立的時(shí)候，需要建立臨時(shí)文件和和副本，還有舊的索引
## 這個(gè)時(shí)候磁盤使用量會(huì)暴增，于是有個(gè)方法是臨時(shí)文件重復(fù)利用
## 這個(gè)配置會(huì)極大減少建立索引時(shí)候的磁盤壓力，代價(jià)是索引建立速度變慢。
# inplace_enable = 1
# inplace_hit_gap = 0 # preallocated hitlist gap size
# inplace_docinfo_gap = 0 # preallocated docinfo gap size
# inplace_reloc_factor = 0.1 # relocation buffer size within arena
# inplace_write_factor = 0.1 # write buffer size within arena
## 在經(jīng)過過短的位置后增加位置值
# overshort_step = 1
## 在經(jīng)過 停用詞 處后增加位置值
# stopword_step = 1
## 位置忽略詞匯列表
# hitless_words = all
# hitless_words = hitless.txt
## 是否檢測(cè)并索引句子和段落邊界
# index_sp = 1
## 字段內(nèi)需要索引的HTML/XML區(qū)域的標(biāo)簽列表
# index_zones = title, h*, th
}
index test1stemmed : test1
{
path = /home/yejianfeng/instance/coreseek/var/data/test1stemmed
morphology = stem_en
}
index dist1
{
type = distributed
local = test1
local = test1stemmed
## 分布式索引（distributed index）中的遠(yuǎn)程代理和索引聲明
agent = localhost:9313:remote1
agent = localhost:9314:remote2,remote3
# agent = /var/run/searchd.sock:remote4
## 分布式索引（ distributed index）中聲明遠(yuǎn)程黑洞代理
# agent_blackhole = testbox:9312:testindex1,testindex2
## 遠(yuǎn)程代理的連接超時(shí)時(shí)間
agent_connect_timeout = 1000
## 遠(yuǎn)程查詢超時(shí)時(shí)間
agent_query_timeout = 3000
}
index rt
{
type = rt
path = /home/yejianfeng/instance/coreseek/var/data/rt
## RT索引內(nèi)存限制
# rt_mem_limit = 512M
## 全文字段定義
rt_field = title
rt_field = content
## 無符號(hào)整數(shù)屬性定義
rt_attr_uint = gid
## 各種屬性定義
# rt_attr_bigint = guid
# rt_attr_float = gpa
# rt_attr_timestamp = ts_added
# rt_attr_string = author
}
indexer
{
## 建立索引的時(shí)候，索引內(nèi)存限制
mem_limit = 32M
## 每秒最大I/O操作次數(shù)，用于限制I/O操作
# max_iops = 40
## 最大允許的I/O操作大小，以字節(jié)為單位，用于I/O節(jié)流
# max_iosize = 1048576
## 對(duì)于XMLLpipe2數(shù)據(jù)源允許的最大的字段大小，以字節(jié)為單位
# max_xmlpipe2_field = 4M
## 寫緩沖區(qū)的大小，單位是字節(jié)
# write_buffer = 1M
## 文件字段可用的最大緩沖區(qū)大小，字節(jié)為單位
# max_file_field_buffer = 32M
}
## 搜索服務(wù)配置
searchd
{
# listen = 127.0.0.1
# listen = 192.168.0.1:9312
# listen = 9312
# listen = /var/run/searchd.sock
## 監(jiān)聽端口
listen = 9312
listen = 9306:mysql41
## 監(jiān)聽日志
log = /home/yejianfeng/instance/coreseek/var/log/searchd.log
## 查詢?nèi)罩?
query_log = /home/yejianfeng/instance/coreseek/var/log/query.log
## 客戶端讀超時(shí)時(shí)間
read_timeout = 5
## 客戶端持久連接超時(shí)時(shí)間，即客戶端讀一次以后，持久連接，然后再讀一次。中間這個(gè)持久連接的時(shí)間。
client_timeout = 300
## 并行執(zhí)行搜索的數(shù)目
max_children = 30
## 進(jìn)程id文件
pid_file = /home/yejianfeng/instance/coreseek/var/log/searchd.pid
## 守護(hù)進(jìn)程在內(nèi)存中為每個(gè)索引所保持并返回給客戶端的匹配數(shù)目的最大值
max_matches = 1000
## 無縫輪轉(zhuǎn)。防止 searchd 輪換在需要預(yù)取大量數(shù)據(jù)的索引時(shí)停止響應(yīng)
## 當(dāng)進(jìn)行索引輪換的時(shí)候，可能需要消耗大量的時(shí)間在輪換索引上。
## 但是啟動(dòng)了無縫輪轉(zhuǎn)，就以消耗內(nèi)存為代價(jià)減少輪轉(zhuǎn)的時(shí)間
seamless_rotate = 1
## 索引預(yù)開啟，是否強(qiáng)制重新打開所有索引文件
preopen_indexes = 1
## 索引輪換成功之后，是否刪除以.old為擴(kuò)展名的索引拷貝
unlink_old = 1
## 屬性刷新周期
## 就是使用UpdateAttributes()更新的文檔屬性每隔多少時(shí)間寫回到磁盤中。
# attr_flush_period = 900
## 索引字典存儲(chǔ)方式
# ondisk_dict_default = 1
## 用于多值屬性MVA更新的存儲(chǔ)空間的內(nèi)存共享池大小
mva_updates_pool = 1M
## 網(wǎng)絡(luò)通訊時(shí)允許的最大的包的大小
max_packet_size = 8M
## 崩潰日志文件
# crash_log_path = /home/yejianfeng/instance/coreseek/var/log/crash
## 每次查詢?cè)试S設(shè)置的過濾器的最大個(gè)數(shù)
max_filters = 256
## 單個(gè)過濾器允許的值的最大個(gè)數(shù)
max_filter_values = 4096
## TCP監(jiān)聽待處理隊(duì)列長度
# listen_backlog = 5
## 每個(gè)關(guān)鍵字的讀緩沖區(qū)的大小
# read_buffer = 256K
## 無匹配時(shí)讀操作的大小
# read_unhinted = 32K
## 每次批量查詢的查詢數(shù)限制
max_batch_queries = 32
## 每個(gè)查詢的公共子樹文檔緩存大小
# subtree_docs_cache = 4M
## 每個(gè)查詢的公共子樹命中緩存大小
# subtree_hits_cache = 8M
## 多處理模式（MPM）。 可選項(xiàng)；可用值為none、fork、prefork，以及threads。 默認(rèn)在Unix類系統(tǒng)為form，Windows系統(tǒng)為threads。
workers = threads # for RT to work
## 并發(fā)查詢線程數(shù)
# dist_threads = 4
## 二進(jìn)制日志路徑
# binlog_path = # disable logging
# binlog_path = /home/yejianfeng/instance/coreseek/var/data # binlog.001 etc will be created there
## 二進(jìn)制日志刷新
# binlog_flush = 2
## 二進(jìn)制日志大小限制
# binlog_max_log_size = 256M
## 線程堆棧
# thread_stack = 128K
## 關(guān)鍵字展開限制
# expansion_limit = 1000
## RT索引刷新周期
# rt_flush_period = 900
## 查詢?nèi)罩靖袷?
## 可選項(xiàng)，可用值為plain、sphinxql，默認(rèn)為plain。
# query_log_format = sphinxql
## MySQL版本設(shè)置
# mysql_version_string = 5.0.37
## 插件目錄
# plugin_dir = /usr/local/sphinx/lib
## 服務(wù)端默認(rèn)字符集
# collation_server = utf8_general_ci
## 服務(wù)端libc字符集
# collation_libc_locale = ru_RU.UTF-8
## 線程服務(wù)看守
# watchdog = 1
## 兼容模式
# compat_sphinxql_magics = 1
}
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