sphinx应用

 sphinx调用原理

只需要提交要查询，sphinx将返回唯一的id号

 API调用

1.创建连接　

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$sphinx = new SphinxClient(); $sphinx->SetServer ( 'loclahost', 9312 );//建立连接 $sphinx->SetConnectTimeout(3);//连接超时时间，单位ms，0不限制 $sphinx->SetMaxQueryTime(10);//最大查询时间 $sphinx->SetArrayResult ( true );//搜索结果以数组格式返回，否则为hash

　　

2.匹配查询

　　（1）查询分页　

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1	$sphinx->SetLimits($offset, $limit, $max_matches);

　　

　　（2）设置查询模式

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1	$sphinx->SetMatchMode ( $mode );

　　$mode--SPH_MATCH_ALL   匹配所有查询词(默认模式)

　　　　　　 SPH_MATCH_ANY  匹配查询词中的任意一个

　　　　　　 SPH_MATCH_PHRASE  将整个查询看作一个词组，要求按顺序完整匹配

　　　　　　 SPH_MATCH_BOOLEAN  将查询看作一个布尔表达式

　　　　　　 SPH_MATCH_EXTENDED  将查询看作一个CoreSeek/Sphinx内部查询语言的表达式 . 从版本Coreseek 3/Sphinx 0.9.9开始, 这个选项被选项SPH_MATCH_EXTENDED2代替，它提供了更多功能和更佳的性能。保留这个选项是为了与遗留的旧代码兼容

　　　　　　 
　　　　　　 SPH_MATCH_EXTENDED2  使用第二版的“扩展匹配模式”对查询进行匹配。该扩展匹配模式允许使用一些像mysql的条件语句

　　　　　　 SPH_MATCH_FULLSCAN, 强制使用下文所述的“完整扫描”模式来对查询进行匹配。注意，在此模式下，所有的查询词都被忽略，尽管过滤器、过滤器范围以及分组仍然起作用，但任何文本匹配都不会发生

　　　　　　

　　（3）设置排序模式

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1	$sphinx->SetSortMode ( $mode, $sortby="");

　　$mode--SPH_SORT_RELEVANCE 模式, 按相关度降序排列（最好的匹配排在最前面）

　　　　　　 SPH_SORT_ATTR_DESC 模式, 按属性降序排列 （属性值越大的越是排在前面）

　　　　　　 SPH_SORT_ATTR_ASC 模式, 按属性升序排列（属性值越小的越是排在前面）

　　　　　　 SPH_SORT_TIME_SEGMENTS 模式, 先按时间段（最近一小时/天/周/月）降序，再按相关度降序

　　　　　　 SPH_SORT_EXTENDED 模式, 按一种类似SQL的方式将列组合起来，升序或降序排列。

　　　　　　 SPH_SORT_EXPR 模式，按某个算术表达式排序

　　　　注：

　　　　　　在SPH_SORT_EXTENDED 模式中,涉及的属性（包括内部属性）不能超过5个

　　　　　　内部属性名字以@开头

　　　　　　已知的内部属性：

　　　　　　　　　　@id           匹配id

　　　　　　　　　　@weight     匹配权值

　　　　　　　　　　@rank　　   匹配权值

　　　　　　　　　　@relevance  匹配权值

　　　　　　　　@rank和@relevance是@weight的别名

　　（4）结果集过滤

　　　　　A.ID过滤　　　　　　　

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1	$sphinx->SetIdRange($min, $max);

　　　　限制ID在某个范围内参数必须为整数，默认为(0,0)

　　　　  B.字段（属性）过滤

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1	$sphinx->SetFilter($attribute, $value,$exclude=false);

　　增加整数值过滤器

?

1	$sphinx->SetFilterRange($attribute, $min,$max,$exclude=false);

　　增加整数范围过滤器

?

1	$sphinx->SetFilterFloatRange($attribute, $min,$max,$exclude=false);

　　增加浮点数过滤器

　　说明：

　　　　$exclude为布尔值，true-接受匹配的文档，false拒绝

　　（5）　执行查询　　  

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1	$sphinx->Query ( $query, $index="*" );

　　$query查询字符串

　　$index 包含一个或多个索引名的字符串，需要和sphinx端配置文件的索引名一致

　　若发生错误，返回false并设置GetLastError()信息

　　若返回成功，返回搜索的结果集，默认是hash。包含的键值：

　　　　matches------hash表，存储文档ID以及其对应的另一个包含文档权重和属性值的hash表

　　　　total----------此查询在服务器检索所得的匹配文档数

　　　　total_found--索引中匹配文档的总数

　　　　words---------一个hash，将查询关键字映射到一个关于关键字的统计数据的小hash表上

　　　　error----------search的报告的错误信息。无错误，空串

　　　　warning-------search的报告的警告信息。无警告，空串

　　　　time-----------查询所需时间

　　　　

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$res = $cl->Query("pen",'*');    if ( $res===false ) {     print "Query failed: " . $cl->GetLastError() . ".<br/>";   } else {     if ( $cl->GetLastWarning() )         print "WARNING: " . $cl->GetLastWarning() . "<br/>";       print "Query  retrieved $res[total] of $res[total_found] matches in $res[time] sec.<br/>";     print "Query stats:<br>";     if ( is_array($res["words"]) )         foreach ( $res["words"] as $word => $info )             print "    '$word' found $info[hits] times in $info[docs] documents<br/>";     print "<br/>";       if ( is_array($res["matches"]) )     {         $n = 1;         $matches = $res['matches'];         $ids = array_keys($matches);            var_dump($ids);     }       }

　

注：total_found 是在索引中找到的匹配总数，而 found 是返回的结果数

3.输出结果

　　（1）根据数组$ids从数据库获取信息

　　（2）对信息进行过滤

　　　　eg：去除标签

　　　　　　strip_tags($string,$allow)

　　（3）信息的处理

　　　　eg:产生文档和关键词高亮

　　　　　　$sphinx->BuildExcerpts($doc,$index,$words,$opts=array());

　　　　说明：

　　　　　　$doc   ---包含字符串的数组

　　　　　　$index---包含索引名的字符串

　　　　　　$words---包含需要高亮的关键词字符串

　　　　　　$opts-----其他可选

　　　　　　　　before_match-----在匹配关键词前插入字符串，默认<br>

　　　　　　　　after_match-------在匹配关键词后插入字符串，默认</br>

　　　　　　　　chunk_separator--在摘要块之间插入的字符串 ，默认…

　　　　　　　　limit----------------摘要最多包含的符号数，默认256

　　　　　　　　around-------------每个关键词块左右选取的词的数目，默认5

　　　　　　　　exact_phrase------是否仅抽取最佳的一个段落

　　　　　　　　

4.异常处理

　　（1）GetLastError()返回最近的错误信息

　　　　

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if($sphinx->GetLastError()){ 　　　var_dump($sphinx->GetLastError()); }

　　

 

　　（2）GetLastWarning()　返回最近的警告信息

　　

?

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if($sphinx->GetLastWarning()){ 　　　var_dump($sphinx->GetLastWarning()); }

　　

说明：

　　（1）sphinx并不会返回像mysql那样的数据数组，因为sphinx本来就没有记录完整的数据，只记录被分词后的数据。

　　所以要获取到真实数据还要根据matches中的ID去搜索mysql的表，但总体来说这样一来一回的速度还是远远比mysql的LIKE快得多，前提是几十万数据量以上，否则用sphinx只会更慢。　

　　（2）修改配置完成后要重新建立索引才能生效