phpsphinx使用

Ⅰ Thinkphp中使用sphinx，如何讓sphinx的搜索功能一直保持

把searchd加入到啟動項。具體如何加入啟動項可以網路。

Ⅱ 如何調用Sphinx 和api介面

如何調用Sphinx

按上面配置，第5節點對資料庫進行了索引，通過Sphinx自帶的search（在bin/release目錄）就可以在命令行進行搜索：

（搜索CGArt）
windows上：
search -c d:/sphinx/sphinx.conf CGArt
Linux上：
cd /usr/local/sphinx
./bin/search -c sphinx.conf CGArt
運行後，系統提示一堆信息：
....
....
words:
1. 'cgart': 36 documents, 189 hits
這個表示庫中有36條記錄符合要求，出現CGArt的有189處。應用程序如果想調用Sphinx，可以從兩個方面：

一是通過Sphinx官方提供的API介面（介面有Python，java，Php三種版本）

二是通過安裝SphinxSE（具體見1.2部分），然後創建一個中介sphinxSE類型的表，再通過執行特定的SQL語句實現。

通過官方API調用Sphinx（以PHP為例）

在sphinx安裝目錄有一個API目錄，裡面有三個PHP文件：test.php，test2.php和sphinxapi.php。 sphinxapi.php是sphinx調用介面封裝文件，test.php是一個在命令行下執行的查詢例子文件，test2.php是一個生成摘要的 例子文件。

在命令下行運行test.php（Linux上沒有API目錄，需要從源程序包中復制api目錄至/usr/local/sphinx）

Windows上：
D:\sphinx\bin\release>c:\php5.2\php.exe -c c:\php5.2\php.ini ..\..\api\test.php -i cgfinal CGartLinux上(php在/usr/local/php目錄，sphinx.conf在/usr/local/sphinx目錄)：

cd /usr/local/sphinx
/usr/local/php/bin/php api/test.php -i cgfinal CGArtSphinx的API查詢介面主要有這些內容(其實對照 一下sphinxapi.php就清楚了)：

//創建Sphinx的客戶端介面對象
$cl = new SphinxClient ();

//設置連接Sphinx主機名與埠
$cl->SetServer('localhost',3312);

//可選，為每一個全文檢索欄位設置權重，主要根據你在sql_query中定義的欄位的順序，Sphinx系統以後會調整，可以按欄位名稱來設定權重
$cl->SetWeights ( array ( 100, 1 ) );

//設定搜索模式,SPH_MATCH_ALL,SPH_MATCH_ANY,SPH_MATCH_BOOLEAN,SPH_MATCH_EXTENDED,SPH_MATCH_PHRASE
$cl->SetMatchMode(SPH_MATCH_ALL);

//設定過濾條件$attribute是屬性名，相當於欄位名（用SPH_MATCH_EXTENDED時），$value是值，$exclude是布爾型，
當為true時，相當於$attribute!=$value，默認值是false
$cl->SetFilter($attribute, $values, $exclude);

//設定group by
//根據分組方法，匹配的記錄集被分流到不同的組，每個組都記錄著組的匹配記錄數以及根據當前排序方法本組中的最佳匹配記錄。
//最後的結果集包含各組的一個最佳匹配記錄，和匹配數量以及分組函數值
//結果集分組可以採用任意一個排序語句，包括文檔的屬性以及sphinx的下面幾個內部屬性
//@id--匹配文檔ID
//@weight, @rank, @relevance--匹配權重
//@group--group by 函數值
//@count--組內記錄數量
//$groupsort的默認排序方法是@group desc，就是按分組函數值大小倒序排列
$cl->SetGroupBy($attribute, $func, $groupsort);

//設定order by的內容，第一個參數是排序方法名，值有
// SPH_SORT_RELEVANCE,SPH_SORT_ATTR_DESC,SPH_SORT_ATTR_ASC,SPH_SORT_TIME_SEGMENTS,SPH_SORT_EXTENDED
//$sortby的值如"HITS desc"
$cl->SetSortMode(SPH_SORT_EXTENDED, $sortby);

//set count-distinct attribute for group-by queries,$distinct為字元串
$cl->SetGroupDistinct ( $distinct );

//相當於mysql的limit $offset,$limit
$cl->SetLimits($start,$limit)

//$q是查詢的關鍵字，$index是索引名稱，當等於*時表查詢所有索引

Ⅲ php中如何使用sphinx搜索引擎

一. 安裝、配置

1.ubuntu安裝sphinx

如果沒有安裝aptitude ,需要先安裝 aptitude

2.配置

3.執行命令分詞,會在/var/lib/sphinxsearch/data/test1 目錄下生成一堆索引文件

sudo indexer -c /etc/sphinxsearch/sphinx.conf test1

test1為上述配置文件的index名字

4.命令行測試搜索

sudo search -c /etc/sphinxsearch/sphinx.conf google

二.在php中使用，安裝php、sphinx的依賴庫

1. 安裝 aptitudeapt-get install aptitude

sudo aptitude install libsphinxclient-dev libsphinxclient-0.0.1 -y

2.安裝php sphinx的擴展

安裝 pecl
sudo apt-get install php-pear php5-dev
在安裝sphinx
sudo pecl install sphinx

3.在配置文件php.ini中添加sphinx的擴展,

我的php.ini文件為
sudo vim /etc/php5/fpm/php.ini
獲取自己的php.ini文件位置使用
php5-fpm -i|grep ini

添加:
extension=sphinx.so

4.重啟php5-fpm,查看php是否載入sphinx模塊
sudo /etc/init.d/php5-fpm restart

5.將search程序運行在後台
sudo searchd -c /etc/sphinxsearch/sphinx.conf
默認監聽配置文件中的埠:9312

6.在thinkphp中調用搜索

搜索完畢，返回結果(默認返回20條,修改返回條數用添加$s->SetLimits(0, 1000, 1000);)，搜索速度相當快，索引80w條數據的title和description兩個欄位耗時不到10s，該搜索引擎支持增量索引，多種模式的搜索，網上的資料也非常多

Ⅳ 如何將Sphinx配置成緩存伺服器

先來了解下Sphinx的使用的文件，Sphinx使用的文件包括 .sph， .spa， .spi， .spd, .spp， .spm ，.spl。
sph：頭文件，保存的是系統的配置文件。
spi：保存WordId及指向此WordId對應的文檔信息在spd文件的指針, spi文件在檢索程序啟動時完全載入入內存。 spi文件是分塊的，塊內排序，塊之間也排序。分塊的目的應該是為了快速檢索到WordId， 因為spi中的WordId是變長壓縮的，索引需要先在塊級別做二分定位，再在快內解壓縮查找。
spa：存儲DocInfo的文件，檢索程序啟動時會把此文件載入如內存，sphinx可以指定DocInfo的存儲方式:
inline:存儲到spd文件中。
extern:單獨存儲,就會生成spa文件。
spd：文檔列表。
spp：關鍵字所在位置列表。
spm：在DocInfo中，有一種特殊的屬性，叫MVA，多值屬性。 Sphinx對此屬性特殊處理，需要存儲在spm文件中。 檢索程序啟動時會把此文件載入如內存。 此屬性在DocInfo對應位置存儲其在此文件中的位元組偏移量。
spk：killlist
spl：索引鎖
通過介紹可以得知Sphinx存儲的文檔的屬性，在0.98之前的版本是不存儲的，我們是不是可以利用這些數據作為緩存使用呢，根據DocID獲取文檔的信息。
通過hack搜索服務添加SEARCHD_COMMAND_DOCINFO指令，客戶端API添加GetDocinfo函數可以達到預期的效果。
php示例代碼:
require 'sphinxapi.php';
$cl = new SphinxClient ();
$cl->SetServer();
$res = $cl->GetDocinfo(1, 'singer');
print_r($res);

Ⅳ Sphinx的介紹

Sphinx是一個基於SQL的全文檢索引擎，可以結合MySQL,PostgreSQL做全文搜索，它可以提供比資料庫本身更專業的搜索功能，使得應用程序更容易實現專業化的全文檢索。Sphinx特別為一些腳本語言設計搜索API介面，如PHP,Python,Perl,Ruby等，同時為MySQL也設計了一個存儲引擎插件。Sphinx 單一索引最大可包含1億條記錄，在1千萬條記錄情況下的查詢速度為0.x秒（毫秒級）。Sphinx創建索引的速度為：創建100萬條記錄的索引只需 3～4分鍾，創建1000萬條記錄的索引可以在50分鍾內完成，而只包含最新10萬條記錄的增量索引，重建一次只需幾十秒。Sphinx的主要特性包括：高速索引 （在新款CPU上，近10 MB/秒）; 高速搜索 (2-4G的文本量中平均查詢速度不到0.1秒); 高可用性 （單CPU上最大可支持100 GB的文本，100M文檔）; 提供良好的相關性排名 支持分布式搜索； 提供文檔摘要生成； 提供從MySQL內部的插件式存儲引擎上搜索 支持布爾，短語， 和近義詞查詢； 支持每個文檔多個全文檢索域（默認最大32個）; 支持每個文檔多屬性； 支持斷詞； 支持單位元組編碼與UTF-8編碼；

Ⅵ sphinxapi.php的SetSortMode()怎麼用啊

如果你是用sphinx查詢出id數組，

再到mysql中

select*fromtable1whereidin(id1,id2,...)

這樣查詢出結果，

需要注意在mysql中加上order語法：

select*fromtable1whereidin(id1,id2,...)whereidin(id1,id2,...)
orderbyfield(id,id1,id2,...)

order by field(id, id1,id2, ...)

ps: 抱歉，我來晚了~

Ⅶ sphinx和solr哪個更適合php站點

## ES 缺點
基於java，會有一些java的常見問題需要注意，比如gc
單純執行速度上比C寫的sphinx慢

## sphinx 優點
純粹，沒有什麼花哨的其他功能
C寫的，速度快
新版本加了分布式索引、動態更新索引等功能

## 下面列舉Es比sphinx優秀的部分
1、部署簡單，雖然sphinx部署也挺簡單，但是在書寫配置的時候，你會發現，sphinx的配置是要寫好後，重啟sphinx，而Elasticsearch針對某個索引的配置，是可以動態寫入的。
2、調試簡單，sphinx有命令行工具可以調試，而Elasticsearch使用的是http介面進行調試，不需要專門的API類，幾行php代碼就可以寫一個Elasticsearch的API。
3、可視化工具比較多，有收費的，也有免費的，比如kibana head marvel。
4、提供結構化的JSON查詢語句，易讀性強
5、Es可以保留源數據（可選），也就是說，你可以不需要mysql的支持，就可以完成整個搜索過程，即使你不需要這個功能，在調試的時候，還是讓人感到非常便利，不用將查詢結果到資料庫匹配一下。
6、Es可以動態更新全文索引，動態更新單個記錄，而不像sphinx一樣需要重建全部
7、對UTF8的支持是不需要單獨配置的，天生為各種自然語言設計，而不僅僅是歐系語言

## 從中文分詞上來說
首先我覺得分詞最重要的基本都是詞庫，分詞演算法兩個工具基本都可以使用。
lucene 支持很多分詞工具，比如
word https://github.com/ysc/word
比如ik https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik
這兩個工具最近都很活躍，因為Es更新2.0 和 2.1

比較分詞區別（sphinx可能有誤）：
sphinx分詞 我不太熟悉它的機制，多數情況下我使用scws分詞，發送給sphinx，然後設置匹配規則，比如最大匹配

Es的全文索引是基於分詞的，也就是事先分好詞，每個詞對應某些記錄，自動進行TF/IDF的運算，得到一個評分後返回，當然這個評分可以改（sphinx同樣支持修改評分）

另一方面ES也支持類似sphinx的匹配方式，模糊匹配，一般會一起使用，一個詞不在分詞庫中的時候，或者用戶寫錯了，就用fuzzy，所以Es在功能上，應該和sphinx不會有太多差別，而且要更多。

## 後期維護上：
sphinx的配置文件在mysql分表之後，維護起來是比較麻煩的，你可以用php腳本當做配置文件，這樣會好很多。
Es的索引是可以主動發給它去建立的（通過http介面），分表之後，它不關心資料庫狀態和結構。新增欄位可以熱更新。

## 擴展性上：
Es和sphinx都支持分布式索引，擴展性都沒有問題
兩者都支持別名，Es的別名加上動態建立索引，使得更換索引結構或者重建索引後，支持0宕機時間。而sphinx的rotate選項可以動態更新索引（不知道能不能動態創建索引，因為sphinx我在使用的時候，索引都要求寫在配置文件里。
性能方面沒有測試數據。從直觀感受上sphinx要快一些。

## 文檔方面
感覺兩個工具都差不多，中文資料一般般，英文資料很全。

Ⅷ php windows下怎麼安裝sphinx，安裝後又怎麼使用

1、下載，我這里下的是「Win64 binaries w/MySQL+PgSQL+libstemmer+id64 support」，下載後文件名：sphinx-2.0.6-release-win64-id64-full.zip；
2、將其解壓到D: \ sphinx，並在D:\sphinx下新建目錄data(用來存放索引文件)與log(用來存放日誌文件)；
3、將D:\sphinx\sphinx.conf.in復制到D:\sphinx\bin\sphinx.conf.in，並重命名為sphinx.conf；
4、修改 D:\sphinx\bin\sphinx.conf 如下：
4.1、搜索source src1修改{...}中的內容
# 使用的資料庫類型
type = mysql
# 伺服器
sql_host = localhost
# 資料庫登錄名
sql_user = root
# 資料庫登錄密碼
sql_pass = root
# 操作的資料庫名稱
sql_db = test
# 資料庫伺服器埠
sql_port = 3306
# 設置編碼，如果用的是utf-8編碼
sql_query_pre = SET NAMES utf-8
（以上7條前如有#將其刪除）
4.2、搜索index test1修改{...}中的內容
# 放索引的目錄
path = D:/sphinx/data/
# 編碼
charset_type = utf-8
# 指定utf-8編碼表
charset_table = 0..9, A..Z->a..z, _, a..z, U+410..U+42F->U+430..U+44F, U+430..U+44F
# 簡單分詞，只有0和1，需要搜索中文必須置1
ngram_len = 1
# 需要分詞的字元，搜索中文時必須
ngram_chars = U+3000..U+2FA1F
（以上5條前如有#將其刪除）
5、導入測試數據將D:\sphinx\example.sql中語句執行到test資料庫中，注意：test資料庫創建時需要指定為utf-8格式；
6、打開cmd窗口，進入目錄D:\sphinx\bin；
7、建立索引，執行indexer.exe test1，test1即為sphinx.conf中index test1
Sphinx 2.0.6-id64-release (r3473)
Copyright (c) 2001-2012, Andrew Aksyonoff
Copyright (c) 2008-2012, Sphinx Technologies Inc (http://sphin

using config file './sphinx.conf'...
indexing index 'test1'...
collected 4 docs, 0.0 MB
sorted 0.0 Mhits, 100.0% done
total 4 docs, 222 bytes
total 0.019 sec, 11252 bytes/sec, 202.74 docs/sec
total 2 reads, 0.000 sec, 0.2 kb/call avg, 0.0 msec/call avg
total 9 writes, 0.000 sec, 0.1 kb/call avg, 0.0 msec/call avg
成功...
8、搜索'test'，執行search.exe test
Sphinx 2.0.6-id64-release (r3473)
Copyright (c) 2001-2012, Andrew Aksyonoff
Copyright (c) 2008-2012, Sphinx Technologies Inc (http://sphinxsearch.com)

using config file './sphinx.conf'...
index 'test1': query 'test ': returned 3 matches of 3 total in 0.000 sec

displaying matches:
1. document=1, weight=2421, group_id=1, date_added=Tue Feb 26 10:25:31 2013
id=1
group_id=1
group_id2=5
date_added=2013-02-26 10:25:31
title=test one
content=this is my test document number one. also checking search within
phrases.
2. document=2, weight=1442, group_id=3, date_added=Tue Feb 26 10:25:31 2013
id=2
group_id=3
group_id2=6
date_added=2013-02-26 10:25:31
title= ????
content=this is my test document number two ???????
3. document=4, weight=1442, group_id=2, date_added=Tue Feb 26 10:25:31 2013
id=4
group_id=2
group_id2=8
date_added=2013-02-26 10:25:31
title=doc number four
content=this is to test groups

words:
1. 'test': 3 documents, 4 hits

index 'test1stemmed': search error: failed to open D:/sphinx/data/test1stemmed.s
ph: No such file or directory.
最後面的一句error可忽略；
9、搜索中文，首先將資料庫中的內容update含有中文，執行sql語句：
UPDATE documents SET title='中文', content='this is my test document number one. also checking search within phrases.含有中文。' WHERE id=1;
UPDATE documents SET title='中文標題', content='this is my test document number one. also checking search within phrases.含有中文內容。' WHERE id=2;
UPDATE documents SET title='中文標題測試', content='this is my test document number one. also checking search within phrases.含有中文內容。' WHERE id=3;
重新建立索引（執行第7步）；
然後執行search.exe 中文
Sphinx 2.0.6-id64-release (r3473)
Copyright (c) 2001-2012, Andrew Aksyonoff
Copyright (c) 2008-2012, Sphinx Technologies Inc (http://sphinxsearch.com)

using config file './sphinx.conf'...
indexing index 'test1'...
collected 4 docs, 0.0 MB
sorted 0.0 Mhits, 100.0% done
total 4 docs, 349 bytes
total 0.025 sec, 13808 bytes/sec, 158.26 docs/sec
total 2 reads, 0.000 sec, 0.3 kb/call avg, 0.0 msec/call avg
total 9 writes, 0.000 sec, 0.2 kb/call avg, 0.0 msec/call avg

D:\sphinx\bin>search.exe 中文
Sphinx 2.0.6-id64-release (r3473)
Copyright (c) 2001-2012, Andrew Aksyonoff
Copyright (c) 2008-2012, Sphinx Technologies Inc (http://sphinxsearch.com)

using config file './sphinx.conf'...
index 'test1': query '中文 ': returned 0 matches of 0 total in 0.000 sec

words:

index 'test1stemmed': search error: failed to open D:/sphinx/data/test1stemmed.s
ph: No such file or directory.
沒有搜索到，因為windows命令行中的中文時GBK編碼格式，所以沒有匹配內容。我們可以使用PHP程序來試試；
10、進入D:\sphinx\api\目錄，可以發現sphinx支持php、java、ruby調用，並提供對應的test例子，這里我們使用php來操作，首先將api復制到D:\www\下並重命名為sphinxapi，因為我本機上apache的web目錄為D:\www，在D:\www\sphinxapi\下新建search.php，內容為：
<?php
require 'sphinxapi.php';
$s = new SphinxClient();
$s->SetServer('localhost', 9312);
$result = $s->Query('中國');
print_r($result);
echo '<br /><br />';
$result = $s->Query('中文');
print_r($result);
?>
然後回到cmd命令行中，開啟sphinx服務，執行searchd.exe(這個必須要執行的)
Sphinx 2.0.6-id64-release (r3473)
Copyright (c) 2001-2012, Andrew Aksyonoff
Copyright (c) 2008-2012, Sphinx Technologies Inc (http://sphinxsearch.com)

using config file './sphinx.conf'...
WARNING: compat_sphinxql_magics=1 is deprecated; please update your application
and config
WARNING: preopen_indexes=1 has no effect with seamless_rotate=0
listening on all interfaces, port=9312
listening on all interfaces, port=9306
precaching index 'test1'
precaching index 'test1stemmed'
WARNING: index 'test1stemmed': preload: failed to open D:/sphinx/data/test1stemm
ed.sph: No such file or directory; NOT SERVING
precaching index 'rt'
WARNING: index 'rt': preload: failed to open @CONFDIR@/data/rt.lock: No such fil
e or directory; NOT SERVING
precached 3 indexes in 0.018 sec
成功...
然後在瀏覽器中執行http://localhost/sphinxapi/search.php，列印出來的數組結果可以很清晰的看見搜索的結果比對。。。
11、至此sphinx在windows下的簡單安裝與使用就完成了。

Ⅸ php sphinx 搜索 多表聯查速度怎麼樣

使用Elasticsearch和solr一樣，使用lucene
這個和php無關，因為無論哪個工具，都是通過網路介面查詢，所以我不回答有關是否適合php的情況~~

## ES 缺點
基於java，會有一些java的常見問題需要注意，比如gc
單純執行速度上比C寫的sphinx慢

## sphinx 優點
純粹，沒有什麼花哨的其他功能
C寫的，速度快
新版本加了分布式、動態更新索引等功能

## 下面列舉Es比sphinx優秀的部分
1、部署簡單，雖然sphinx部署也挺簡單，但是在書寫配置的時候，你會發現，sphinx的配置是要寫好後，重啟sphinx，而Elasticsearch針對某個索引的配置，是可以動態寫入的。
2、調試簡單，sphinx有命令行工具可以調試，而Elasticsearch使用的是http介面進行調試，不需要專門的API類，幾行php代碼就可以寫一個Elasticsearch的API。
3、可視化工具比較多，有收費的，也有的，比如kibana head marvel。
4、提供結構化的JSON查詢語句，易讀性強
5、Es可以保留源數據（可選），也就是說，你可以不需要mysql的支持，就可以完成整個搜索過程，即使你不需要這個功能，在調試的時候，還是讓人感到非常便利，不用將查詢結果到資料庫匹配一下。
6、Es可以動態更新全文索引，動態更新單個記錄，而不像sphinx一樣需要重建全部
7、對UTF8的支持是不需要單獨配置的

## 從中文分詞上來說
首先我覺得分詞最重要的基本都是詞庫，分詞演算法兩個工具基本都可以使用。
lucene 支持很多分詞工具，比如
word
比如ik
這兩個工具最近都很活躍，因為Es更新2.0 和 2.1

比較分詞區別（sphinx可能有誤）：
sphinx分詞 我不太熟悉它的機制，多數情況下我使用scws分詞，發送給sphinx，然後設置匹配規則，比如最大匹配（我基本都是基於模糊匹配在用sphinx）

Es的全文索引是基於分詞的，也就是事先分好詞，每個詞對應某些記錄，自動進行TF/IDF的運算，得到一個評分後返回，當然這個評分可以改（sphinx同樣支持修改評分），這種檢索方式肯定更快，但是受到分詞限制，所以我每個字也分詞，然而這樣可能影響分數判斷。

另一方面ES也支持類似sphinx的匹配方式，叫做fuzzy，模糊匹配，一般會一起使用，一個詞不在分詞庫中的時候，就用fuzzy，所以Es在功能上，應該和sphinx不會有太多差別，而且應該要更多。

## 個人方面
我在使用shpinx的時候，會查3次，一次完全按照用戶輸入的查（如果用戶沒有輸入空格），一次按照空格分開查或者分詞系統分詞結果查，一次按照單個字來查（前提是前面兩個結果太少）。

在用Es的時候，如果沒有辦法正確分詞，會按照fuzzy + 單字查（可以同時進行），如果有辦法分詞，按照分詞結果 + 單字查（可以同時）

## 後期維護上：
sphinx的配置文件在mysql分表之後，維護起來是比較麻煩的，你可以用php腳本當做配置文件，這樣會好很多。
Es的索引是可以主動發給它去建立的（通過http介面），分表之後，它不關心資料庫狀態和結構。新增欄位可以熱更新。

## 擴展性上：
Es和sphinx都支持分布式索引，擴展性都沒有問題
兩者都支持別名，Es的別名加上動態建立索引，使得更換索引結構或者重建索引後，支持0宕機時間。而sphinx的rotate選項可以動態更新索引（不知道能不能動態創建索引，因為sphinx我在使用的時候，索引都要求寫在配置文件里。
性能方面沒有測試數據。從直觀感受上sphinx要快一些。

Ⅹ windows php_sphinx 擴展如何安裝

我沒配置過這個擴展，但擴展的安裝一般是通用的：

首先，擴展文件(*.dll) 必須有匹配的PHP版本，你的PHP5.4 必須下載一個支持5.4的擴展。
然後，打開php.ini 加入一行 extension = *.dll ，然後重啟(iis 或 apache)
.pdb 可能是 sphinx 的分詞資料庫？ 和 dll 放相同的文件夾試試。