基于Sphinx+MySQL全文检索架构设计
前言：
本文阐述的是一款经过生产环境检验的千万级数据全文检索（搜索引擎）架构。本文只列出前几章的内容节选，不提供全文内容。
在DELL PowerEdge 6850服务器（四颗64 位Inter Xeon MP 7110N处理器 / 8GB内存）、RedHat AS4 Linux操作系统、MySQL 5.1.26、MyISAM存储引擎、key_buffer=1024M环境下实测，单表1000万条记录的数据量（这张MySQL表拥有int、datetime、varchar、text等类型的10多个字段，只有主键，无其它索引），用主键（PRIMARY KEY）作为WHERE条件进行SQL查询，速度非常之快，只耗费0.01秒。
出自俄罗斯的开源全文搜索引擎软件 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。
基于以上几点，我设计出了这套搜索引擎架构。在生产环境运行了一周，效果非常不错。有时间我会专为配合Sphinx搜索引擎，开发一个逻辑简单、速度快、占用内存低、非表锁的MySQL存储引擎插件，用来代替MyISAM引擎，以解决MyISAM存储引擎在频繁更新操作时的锁表延迟问题。另外，分布式搜索技术上已无任何问题。
一、搜索引擎架构设计：
1、搜索引擎架构图：
2、搜索引擎架构设计思路：
(1)、调用方式最简化：
尽量方便前端Web工程师，只需要一条简单的SQL语句“SELECT ... from myisam_table JOIN sphinx_table ON (sphinx_table.sphinx_id=myisam_table.id) WHERE query='...';”即可实现高效搜索。
(2)、创建索引、查询速度快：
①、Sphinx Search 是由俄罗斯人Andrew Aksyonoff 开发的高性能全文搜索软件包，在GPL与商业协议双许可协议下发行。
Sphinx的特征：
Sphinx支持高速建立索引（可达10MB/秒，而Lucene建立索引的速度是1.8MB/秒）
高性能搜索（在2-4 GB的文本上搜索，平均0.1秒内获得结果）
高扩展性（实测最高可对100GB的文本建立索引，单一索引可包含1亿条记录）
支持分布式检索
支持基于短语和基于统计的复合结果排序机制
支持任意数量的文件字段（数值属性或全文检索属性）
支持不同的搜索模式（“完全匹配”，“短语匹配”和“任一匹配”）
支持作为Mysql的存储引擎
②、通过国外《High Performance MySQL》专家组的测试可以看出，根据主键进行查询的类似&ldquo
相关文档：
DOS 窗口
开始－＞运行－＞ cmd
导出为： mysqldump -u 用户名 -p --opt 数据库用户名 >
数据库名.sql
输入你的数据库密码!phpma.com
导入为：mysql -u 用户名 -p 数据库用户名 < 数据库名.sql
（要
在当前目录下操作）
要想将文本文件
“
pet.txt
”
装载到
pet
表中，使� ......
选择你的引擎
你能用的数据库引擎取决于MySQL在安装的时候是如何被编译的。要添加一个新的引擎，就必须重新编译MySQL。仅仅为了添加一个特性而编译
应用程序的概念对于Windows的开发人员来说可能很奇怪，但是在Unix世界里，这已经成为了标准。在缺省情况下，MySQL支持三个引
擎：ISAM、MyISAM和HEAP。另外两种 ......
在MySql中的模糊查询和在MSSQL中的差不多，本记录主要是说在JDBC中使用PreparedStatement来构造一个模糊查询的语句。
模糊查询SQL语句：SELECT * from tableA WHERE colA LIKE '%要匹配的内容%'
构造PreparedStatement：
String sql = "SELECT * from tableA WHERE colA LIKE [-这里填什么呢？-]";
PreparedS ......
一般赋予浮点列的值被四舍五入到这个列所指定的十进制数。如果在一个FLOAT(8, 1)的列中存储1. 2 3 4 5 6，则结果为1. 2。如果将相同的值存入FLOAT(8, 4) 的列中，则结果为1. 2 3 4 6。这表示应该定义具有足够位数的浮点列以便得到尽可能精确的值。如果想精确到千分之一，那就不要定义使该类 ......
