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sphinx结合scws对mysql实现全文检索

发布时间:2020-05-14 17:02:26 来源:亿速云 阅读:278 作者:三月 栏目:MySQL数据库

下面讲讲关于sphinx结合scws对mysql实现全文检索,文字的奥妙在于贴近主题相关。所以,闲话就不谈了,我们直接看下文吧,相信看完sphinx结合scws对mysql实现全文检索这篇文章你一定会有所受益。

系统环境

主机名

IP地址

相关服务

版本

SQL

172.169.18.128

mysql5.6(主)


Sphinx

172.169.18.210

mysql5.6(从)php5.6

Apache2.4

sphinx版本:2.2.10

sphinx插件:1.3.3

scws分词版本:1.2.3

一、简介

1.1、 Sphinx是什么

参考地址:http://www.sphinxsearch.org/sphinx-tutorial

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。

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。

1.2、 Sphinx的特性如下:

(1)高速的建立索引(在当代CPU上,峰值性能可达到10 MB/秒);

(2)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);

(3)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);

(4)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;

(5) 支持分布式搜索;

(6)支持短语搜索

(7)提供文档摘要生成

(8)可作为MySQL的存储引擎提供搜索服务;

(9)支持布尔、短语、词语相似度等多种检索模式;

(10)文档支持多个全文检索字段(最大不超过32个);

(11)文档支持多个额外的属性信息(例如:分组信息,时间戳等);

(12)支持断词;

  1.3、总结

  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云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。

 

2.1、SCWS 是 Simple Chinese Word Segmentation 的首字母缩写(即:简易中文分词系统)。

参考地址:http://www.xunsearch.com/scws/index.php    

这是一套基于词频词典的机械式中文分词引擎,它能将一整段的中文文本基本正确地切分成词。 词是中文的最小语素单位,但在书写时并不像英语会在词之间用空格分开, 所以如何准确并快速分词一直是中文分词的攻关难点。

2.2、特性

SCWS 采用纯 C 语言开发,不依赖任何外部库函数,可直接使用动态链接库嵌入应用程序, 支持的中文编码包括 GBK、UTF-8 等。此外还提供了 PHP 扩展模块, 可在 PHP 中快速而方便地使用分词功能。

分词算法上并无太多创新成分,采用的是自己采集的词频词典,并辅以一定的专有名称,人名,地名, 数字年代等规则识别来达到基本分词,经小范围测试准确率在 90% ~ 95% 之间, 基本上能满足一些小型搜索引擎、关键字提取等场合运用。首次雏形版本发布于 2005 年底。

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二、环境准备

1、暂时关闭防火墙

2、关闭seliunx

3、系统环境

centos7.4 mysql5.6 php5.6

三、搭建Sphinx服务

1、安装依赖包

# yum -y install make gcc gcc-c++ libtool autoconf automake mysql-devel

2、安装Sphinx

# yum install expat expat-devel

# wget -c http://sphinxsearch.com/files/sphinx-2.2.10-release.tar.gz

# tar -zxvf sphinx-2.2.10-release.tar.gz

# cd sphinx-2.2.10-release/

# ./configure --prefix=/usr/local/sphinx  --with-mysql --with-libexpat --enable-id64

# make && make install

3、安装libsphinxclient,php扩展用到

# cd api/libsphinxclient/

# ./configure --prefix=/usr/local/sphinx/libsphinxclient

# make && make install

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!

4、安装Sphinx的PHP扩展:我的是5.6需装sphinx-1.3.3.tgz,如果是php5.4以下可sphinx-1.3.0.tgz,如果php7.0需要安装sphinx-339e123.tar.gz(http://git.php.net/?p=pecl/search_engine/sphinx.git;a=snapshot;h=339e123acb0ce7beb2d9d4f9094d6f8bcf15fb54;sf=tgz)

# wget -c  http://pecl.php.net/get/sphinx-1.3.3.tgz

# tar zxvf sphinx-1.3.3.tgz

# cd sphinx-1.3.3/

# phpize

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# ./configure --with-sphinx=/usr/local/sphinx/libsphinxclient/ --with-php-config=/usr/bin/php-config

 # make && make install

# 成功后会提示:  

Installing shared extensions:     /usr/lib64/php/modules/

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#修改php配置

# echo "[Sphinx]" >> /etc/php.ini

# echo "extension = sphinx.so" >> /etc/php.ini

#重启httpd服务  

# systemctl restart httpd.service

5、创建测试数据进行测试(db:jiangjj)

CREATE TABLE IF NOT EXISTS `items` (

`id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,

`title` varchar(255) NOT NULL,

`content` text NOT NULL,

`created` datetime NOT NULL,

PRIMARY KEY (`id`)

) ENGINE=InnoDB  DEFAULT CHARSET=utf8 COMMENT='全文检索测试的数据表' AUTO_INCREMENT=11 ;

INSERT INTO `items` (`id`, `title`, `content`, `created`) VALUES

(1, 'linux mysql集群安装', 'MySQL Cluster 是MySQL 适合于分布式计算环境的高实用、可拓展、高性能、高冗余版本', '2016-09-07 00:00:00'),

(2, 'mysql主从复制', 'mysql主从备份(复制)的基本原理 mysql支持单向、异步复制,复制过程中一个云服务器充当主云服务器,而一个或多个其它云服务器充当从云服务器', '2016-09-06 00:00:00'),

(3, 'hello', 'can you search me?', '2016-09-05 00:00:00'),

(4, 'mysql', 'mysql is the best database?', '2016-09-03 00:00:00'),

(5, 'mysql索引', '关于MySQL索引的好处,如果正确合理设计并且使用索引的MySQL是一辆兰博基尼的话,那么没有设计和使用索引的MySQL就是一个人力三轮车', '2016-09-01 00:00:00'),

(6, '集群', '关于MySQL索引的好处,如果正确合理设计并且使用索引的MySQL是一辆兰博基尼的话,那么没有设计和使用索引的MySQL就是一个人力三轮车', '0000-00-00 00:00:00'),

(9, '复制原理', 'redis也有复制', '0000-00-00 00:00:00'),

(10, 'redis集群', '集群技术是构建高性能网站架构的重要手段,试想在网站承受高并发访问压力的同时,还需要从海量数据中查询出满足条件的数据,并快速响应,我们必然想到的是将数据进行切片,把数据根据某种规则放入多个不同的云服务器节点,来降低单节点云服务器的压力', '0000-00-00 00:00:00');

CREATE TABLE IF NOT EXISTS `sph_counter` (

`counter_id` int(11) NOT NULL,

`max_doc_id` int(11) NOT NULL,

PRIMARY KEY (`counter_id`)

) ENGINE=MyISAM DEFAULT CHARSET=utf8 COMMENT='增量索引标示的计数表';

6、Sphinx配置:注意修改数据源配置信息。

配置地址:http://www.cnblogs.com/yjf512/p/3598332.html

以下采用"Main + Delta" ("主索引"+"增量索引")的索引策略,使用Sphinx自带的一元分词。

# vim /usr/local/sphinx/etc/sphinx.conf

source items {

type = mysql

sql_host = 172.169.18.128

sql_user = jiangjj

sql_pass = 123456

sql_db = jiangjj

sql_query_pre = SET NAMES utf8

sql_query_pre = SET SESSION query_cache_type = OFF

sql_query_pre = REPLACE INTO sph_counter SELECT 1, MAX(id) FROM items

sql_query_range = SELECT MIN(id), MAX(id) FROM items \

WHERE id<=(SELECT max_doc_id FROM sph_counter WHERE counter_id=1)

sql_range_step = 1000

sql_ranged_throttle = 1000

sql_query = SELECT id, title, content, created, 0 as deleted FROM items \

WHERE id<=(SELECT max_doc_id FROM sph_counter WHERE counter_id=1) \

AND id >= $start AND id <= $end

sql_attr_timestamp = created

sql_attr_bool = deleted

}

source items_delta : items {

sql_query_pre = SET NAMES utf8

sql_query_range = SELECT MIN(id), MAX(id) FROM items \

WHERE id > (SELECT max_doc_id FROM sph_counter WHERE counter_id=1)

sql_query = SELECT id, title, content, created, 0 as deleted FROM items \

WHERE id>( SELECT max_doc_id FROM sph_counter WHERE counter_id=1 ) \

AND id >= $start AND id <= $end

sql_query_post_index = set @max_doc_id :=(SELECT max_doc_id FROM sph_counter WHERE counter_id=1)

sql_query_post_index = REPLACE INTO sph_counter SELECT 2, IF($maxid, $maxid, @max_doc_id)

}

#主索引

index items {

source = items

path = /usr/local/sphinx/var/data/items

docinfo = extern

morphology = none

min_word_len = 1

min_prefix_len = 0

html_strip = 1

html_remove_elements = style, script

ngram_len = 1

ngram_chars = U+3000..U+2FA1F

charset_type = utf-8

charset_table = 0..9, A..Z->a..z, _, a..z, U+410..U+42F->U+430..U+44F, U+430..U+44F

preopen = 1

min_infix_len = 1

}

#增量索引

index items_delta : items {

source = items_delta

path = /usr/local/sphinx/var/data/items_delta

}

#分布式索引

index master {

type = distributed

local = items

local = items_delta

}

indexer {

mem_limit = 256M

}

searchd {

listen      = 9312

listen      = 9306:mysql41

log         = /usr/local/sphinx/var/log/searchd.log

query_log   = /usr/local/sphinx/var/log/query.log

#  compat_sphinxql_magics = 0

attr_flush_period      = 600

mva_updates_pool       = 16M

read_timeout           = 5

max_children           = 0

dist_threads           = 2

pid_file    = /usr/local/sphinx/var/log/searchd.pid

# max_marches = 1000

seamless_rotate        = 1

preopen_indexes        = 1

unlink_old             = 1

workers                = threads

binlog_path            = /usr/local/sphinx/var/data

}

7、Sphinx创建索引

# cd /usr/local/sphinx/bin/

#第一次重建索引

# ./indexer -c /usr/local/sphinx/etc/sphinx.conf --all

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#启动sphinx

# ./searchd -c /usr/local/sphinx/etc/sphinx.conf

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#查看进程

# ps -ef | grep searchd

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#查看状态

# ./searchd -c /usr/local/sphinx/etc/sphinx.conf --status

#关闭sphinx

# ./searchd -c /usr/local/sphinx/etc/sphinx.conf --stop

8、索引更新及使用说明

"增量索引"每N分钟更新一次.通常在每天晚上低负载的时进行一次索引合并,同时重新建立"增量索引"。当然"主索引"数据不多的话,也可以直接重新建立"主索引"。

API搜索的时,同时使用"主索引"和"增量索引",这样可以获得准实时的搜索数据.本文的Sphinx配置将"主索引"和"增量索引"放到分布式索引master中,因此只需查询分布式索引"master"即可获得全部匹配数据(包括最新数据)。

索引的更新与合并的操作可以放到cron job完成:

8.1、编辑

# crontab -e

*/1 * * * *  /usr/local/sphinx/shell/index_update.sh

0   3 * * *  /usr/local/sphinx/shell/merge_index.sh

//查看

# crontab -l

8.2、脚本如下

#更新脚本

# vim /usr/local/sphinx/shell/index_update.sh

#!/bin/sh

/usr/local/sphinx/bin/indexer -c /usr/local/sphinx/etc/sphinx.conf --rotate items_delta > /dev/null 2>&1

#合并脚本

[root@Sphinx shell]# vim merge_index.sh

#!/bin/bash

indexer=/usr/local/sphinx/bin/indexer

mysql=`which mysql`

#host=172.169.18.128

#mysql_user=jiangjj

#mysql_password=123456

QUERY="use jiangjj;select max_doc_id from sph_counter where counter_id = 2 limit 1;"

index_counter=$($mysql -h272.169.18.128 -ujiangjj -p123456 -sN -e "$QUERY")

#merge "main + delta" indexes

$indexer -c /usr/local/sphinx/etc/sphinx.conf --rotate --merge items items_delta --merge-dst-range deleted 0 0 >> /usr/local/sphinx/var/index_merge.log 2>&1

if [ "$?" -eq 0 ]; then

   ##update sphinx counter

   if [ ! -z $index_counter ]; then

       $mysql -h272.169.18.128 -ujiangjj -p123456 -Djiangjj -e "REPLACE INTO sph_counter VALUES (1, '$index_counter')"

   fi

   ##rebuild delta index to avoid confusion with main index

   $indexer -c /usr/local/sphinx/etc/sphinx.conf --rotate items_delta >> /usr/local/sphinx/var/rebuild_deltaindex.log 2>&1

fi

#授权

# chmod u+x *.sh

测试没问题后继续下一步操作

四、搭建scws(中文分词)服务

下载地址:http://www.xunsearch.com/scws/download.php

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1、scws下载安装:注意扩展的版本和php的版本

# wget -c http://www.xunsearch.com/scws/down/scws-1.2.3.tar.bz2

# tar jxvf scws-1.2.3.tar.bz2

# cd scws-1.2.3/

# ./configure --prefix=/usr/local/scws

# make && make install

2、scws的PHP扩展安装

# cd ./phpext/

# phpize

# ./configure

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# make && make install

编译完成状态如下:

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#修改php配置文件

[root@Sphinx ~]# echo "[scws]" >> /etc/php.ini

[root@Sphinx ~]# echo "extension = scws.so" >> /etc/php.ini

[root@Sphinx ~]# echo "scws.default.charset = utf-8" >> /etc/php.ini

[root@Sphinx ~]# echo "scws.default.fpath = /usr/local/scws/etc/" >> /etc/php.ini

3、词库安装

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下载地址:http://www.xunsearch.com/scws/down/scws-dict-chs-utf8.tar.bz2

# wget http://www.xunsearch.com/scws/down/scws-dict-chs-utf8.tar.bz2

# tar jxvf scws-dict-chs-utf8.tar.bz2 -C /usr/local/sphinx/etc/

# chown -R apache:apache /usr/local/sphinx/etc/dict.utf8.xdb

五、php使用Sphinx+scws测试

1、在Sphinx源码API中,有好几种语言的API调用.其中有一个是sphinxapi.php。

新建一个Search.php文件,一个前端页面index.php

代码省略

访问:

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2、SphinxQL测试

要使用SphinxQL需要在Searchd的配置里面增加相应的监听端口(参考上文配置)。

# mysql -h227.0.0.1 -P9306 -ujiangjj -p

mysql> show global variables;

mysql> desc items;

mysql> select * from master where match('mysql*') limit 10;

mysql> show meta;

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对于以上sphinx结合scws对mysql实现全文检索相关内容,大家还有什么不明白的地方吗?或者想要了解更多相关,可以继续关注我们的行业资讯板块。

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