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
$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
$sphinx->SetLimits($offset, $limit, $max_matches);
（2）设置查询模式
$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
$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
$sphinx->SetIdRange($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
$sphinx->SetFilter($attribute, $value,$exclude=false);
增加整数值过滤器
$sphinx->SetFilterRange($attribute, $min,$max,$exclude=false);
增加整数范围过滤器
$sphinx->SetFilterFloatRange($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
$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
$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
$opts-----其他可选
before_match-----在匹配关键词前插入字符串，默认<br>
after_match-------在匹配关键词后插入字符串，默认</br>
chunk_separator--在摘要块之间插入的字符串 ，默认…
limit----------------摘要最多包含的符号数，默认256
around-------------每个关键词块左右选取的词的数目，默认5
exact_phrase------是否仅抽取最佳的一个段落
4.异常处理
（1）GetLastError()返回最近的错误信息
if($sphinx->GetLastError()){
var_dump($sphinx->GetLastError());
}
（2）GetLastWarning() 返回最近的警告信息
if($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
