يمكنك تخزين هذه البيانات لكل مواصفة على شكل مصفوفات JSON، بحيث يكون حجم المطابقات "8 جيجابايت 256 جيجابايت" كأساس لكل مواصفة، ويمكنك جلب الأسعار المطابقة فقط. لمساعدتك في تخزين بيانات تعريفية عشوائية لكل إدخال في Sphinx، وجلب مجموعة بيانات تعريفية رائعة تحتوي فقط على السجلات المزدوجة الجديدة. في هذا السياق، قد يبدو استخدام شجرة استعلام جديدة لإيقاف عوامل التشغيل المتداخلة الجديدة بسيطًا للوهلة الأولى، ولكنه كان صعب التطبيق بشكل مفاجئ (بسبب كثرة حالات التداخل). يجب أن تتوافق شروط Bend مع وضع "مطابقة التعليقات التوضيحية" الصريح.

يدمج الأمر الفرعي Mix بشكل فردي عددًا من عناكب Ft العادية الموجودة. هذه ليست طريقة ثابتة، لكنها مفيدة نسبيًا عند إعداد العناكب في البداية. يُنشئ الأمر الفرعي Build فهرس Ft عاديًا من البحث المصدري. يتم إنشاء RID تلقائيًا، لكن repl_uid يسمح بإنشائه يدويًا. الخيار الافتراضي هو ترك الحقل فارغًا (أي يتم إنشاؤه تلقائيًا).

معدات سرية

وفي الاستعلامات، تُعالج جميع الرموز المميزة باستخدام عبارة "و" (بالإضافة إلى). حيث تُدمج جميع عناوين البريد الإلكتروني الخاصة. يتكون أساسها من ثلاثة رموز مميزة (أنت، s، وa)؛ وإعدادها الكامل الفريد (المُحتفظ به لـ trim_none) هو الأحرف الكبيرة والصغيرة &u.sa! مما قد يُساعدك على توفير كمية كبيرة من حجم الدليل ووقت الفهرسة. ستكون هذه إضافة مفيدة إلى تجزئة الرموز المميزة التقليدية التي تعتمد على charset_desk. سيتم تخزين الرموز المميزة "السحرية" الثلاثة فقط. تمامًا كما هو الحال بدون combine_chars، وفقًا لجدول charset_desk.

مرجع الميزات

ربما يكون السيناريو الجديد السيئ للتحوط هو استعلام سريع للغاية، حيث يتم تنفيذ جميع العمليات في غضون 3 مللي ثانية. إذا كان من المفترض أن يكتمل طلبنا الأساسي قبل ذلك (على سبيل المثال، في 270 مللي ثانية)، كازينو rabona فسنستخدم هذه الكفاءة فقط، ويمكننا إلغاء الاستعلام الثاني. ثم في غضون 230 مللي ثانية من الاستعلام، نبدأ التحوط ونحدد موعدًا للاستعلام التالي. وبطبيعة الحال، ستُنفذ الطلبات المحوطة في ضعف وقتها "المثالي".

لذلك، عند استخدام فهارس غير HNSW، يقوم Sphinx فعليًا بخطوة تحسين بعد بحث ANN. يقوم تلقائيًا بتحسين عمليات البحث المُدمجة التي تحتوي على معايير Where وعبارة Acquisition By المؤهلة لـ ANN. مع عناكب البحث غير HNSW، يقوم Sphinx بتحسينها أيضًا، نظرًا لحساب النطاقات المباشرة. كل ذلك لتحقيق أفضل استرجاع. لا يتم دعم المتجهات المخزنة بتنسيق JSON عمدًا. تستخدم استعلامات المتجهات نواة واحدة فقط لكل فهرس محلي. لا تدعم عناكب المتجهات على نطاق واسع؛ وستعتمد على أحدث مُخطط.

في هذا المثال، تتم محاولة الاستعلام الجديد بسرعة فائقة. تستغرق أحدث الاستعلامات لكل طلب أجزاءً من الثانية. قد يُسبب ذلك تباطؤًا طفيفًا في الأداء العام، لذا يتم تقييدها تلقائيًا. يقوم البرنامج بفك تشفير استعلام SphinxAPI (كما هو موضح في سجلات الأعطال الجديدة في السجل)، وتهيئته للاستعلام باستخدام SphinxQL، ثم يمكنك الخروج. راجع قسم "استخدام دليل البيانات" لمزيد من التفاصيل.

يجب أن يحتوي أول عنصر في json.secret على قناع البت، أي أن BITSCOUNTSEQ() تُخرج أطول سلسلة متصلة من البتات ضمن مجموعة فرعية معينة من قناع البت، أو تُرجع القيمة 1 عندما يكون العنصر "غير ذي صلة" (مثلًا، ليس قناع بت). تتحقق BITSCOUNTSEQ() مما إذا كانت المجموعة الفرعية المؤكدة من قناع البت تُوفر سلسلة متصلة من البتات. يجب أن يكون الوسيط الأخير من النوع الصحيح، أي أن BITCOUNT() تُخرج عدد الأجزاء المُعينة إلى واحد في وسيطها.

التاريخ والاستفادة منه

لا تدعم هذه الإصدارات عمليات الإنتاج بشكل كامل (لا تدعم عمليات الإدراج). وليست هذه هي الخيارات القياسية الجديدة! لأن فهارس RT تشبه إلى حد كبير جداول SQL العادية. إليك مراجعة سريعة للإصدارات الجديدة.

يتم تجميع البيانات معها في أجزاء بحجم 4 بايت (32 بت). وبالتالي، يساهم أول حقل بت (أو قيمة منطقية) تضيفه بـ 4 بايت لكل صف، بينما تظل الحقول الأخرى "حرة" حتى يتم استهلاك تلك البتات الـ 32. يجب الانتباه إلى أننا قد نحتاج إلى تعديل برنامجنا في المستقبل، ويمكنك تغيير خيارات التغليف هذه. يمكن تغليف القيم الخارجة عن النطاق. هناك حد أقصى لحجم البيانات يبلغ 4 ميجابايت لكل هدف (في البنية الثنائية). يتم التعامل مع JSON باستخدام رمز ثنائي بسيط وفعال. يتم دعم JSON المعقد بشكل عشوائي والذي يحتوي على مصفوفات متداخلة وكائنات فرعية وما شابه. تجنب استخدام نوع البيانات FLOAT للحصول على القيم، واستخدم بدلاً من ذلك نوع البيانات BIGINT (أو ربما نوع البيانات STRING في بعض الأحيان).

باختصار، استمتع باستخدام عمليات الربط بين المستندات فقط عند إجراء عمليات التوسيع، لتجنب حدوث خلل في الأداء. بينما يمكننا رؤية النتيجة نفسها بكفاءة أكبر بكثير من خلال جلب عبارة المصدر فقط (فقط grrm في مثالنا). هذا مفيد جدًا لفهرسة عمليات التوسيع اليومية، ولهذا السبب يرسم مثال الربط grrm الجديد أعلاه عمليات الربط إلى نفسها أيضًا، بدلاً من justgeorge martin. يصبح الأمر سيئًا مع تعقيدات الصرف (حيث تشارك أيضًا بيانات multimorphdict أو أدوات تجذير الكلمات أو أدوات تحليل الكلمات).

يستغرق فهرسة سطر UINT يحتوي على عدد قليل (أقل من الكثير) من القيم المميزة ما يصل إلى 45 ثانية؛ أما بالنسبة لعمود BIGINT فريد يحتوي على حوالي 10 ملايين قيمة إضافية، فيستغرق الأمر من 26 إلى 27 ثانية. بدلاً من استخدام عدة برامج زحف، من الأفضل أحيانًا استخدام برنامج واحد فقط! أعتقد أن لدي فهارس لكل عنصر من عناصر خطوط الطول والعرض، وسأستخدمها. مُحسِّن الاستعلام هو الآلية التي تحدد، لكل استعلام على حدة، ما إذا كان يجب استخدام فهارس معينة أو تجاهلها لحساب الاستعلام الحالي. مثال على ذلك: استخدام عبارة WHERE People(mva) داخل استعلام من نوع (؟، ؟، …).