sphinx的配置
sphinx的配置文件是在配置的时候最容易出错的了：
我们先要明白几个概念：
- source：数据源，数据是从什么地方来的。
- index：索引，当有数据源之后，从数据源处构建索引。索引实际上就是相当于一个字典检索。有了整本字典内容以后，才会有字典检索。
- searchd：提供搜索查询服务。它一般是以deamon的形式运行在后台的。
- indexer：构建索引的服务。当要重新构建索引的时候，就是调用indexer这个命令。
- attr：属性，属性是存在索引中的，它不进行全文索引，但是可以用于过滤和排序。
sphinx的配置文件过于冗长，我们把sphinx默认的配置文件中的注释部分去掉，重新进行描述理解，就成下面的样子了：
配置文件
## 数据源src1
source src1
{
## 说明数据源的类型。数据源的类型可以是：mysql，pgsql，mssql，xmlpipe，odbc，python
## 有人会奇怪，python是一种语言怎么可以成为数据源呢？
## python作为一种语言，可以操作任意其他的数据来源来获取数据，更多数据请看：（http://www.coreseek.cn/products-install/python/）
type = mysql
## 下面是sql数据库特有的端口，用户名，密码，数据库名等。
sql_host = localhost
sql_user = test
sql_pass =
sql_db = test
sql_port = 3306
## 如果是使用unix sock连接可以使用这个。
# sql_sock = /tmp/mysql.sock
## indexer和mysql之间的交互，需要考虑到效率和安全性。
## 比如考虑到效率，他们两者之间的交互需要使用压缩协议；考虑到安全，他们两者之间的传输需要使用ssl
## 那么这个参数就代表这个意思，0/32/2048/32768 无/使用压缩协议/握手后切换到ssl/Mysql 4.1版本身份认证。
# mysql_connect_flags = 32
## 当mysql_connect_flags设置为2048（ssl）的时候，下面几个就代表ssl连接所需要使用的几个参数。
# mysql_ssl_cert = /etc/ssl/client-cert.pem
# mysql_ssl_key = /etc/ssl/client-key.pem
# mysql_ssl_ca = /etc/ssl/cacert.pem
## mssql特有，是否使用windows登陆
# mssql_winauth = 1
## mssql特有，是使用unicode还是单字节数据。
# mssql_unicode = 1 # request Unicode data from server
## odbc的dsn串
# odbc_dsn = DBQ=C:\data;DefaultDir=C:\data;Driver={Microsoft Text Driver (*.txt; *.csv)};
## sql某一列的缓冲大小，一般是针对字符串来说的。
## 为什么要有这么一种缓冲呢？
## 有的字符串，虽然长度很长，但是实际上并没有使用那么长的字符，所以在Sphinx并不会收录所有的字符，而是给每个属性一个缓存作为长度限制。
## 默认情况下非字符类型的属性是1KB，字符类型的属性是1MB。
## 而如果想要配置这个buffer的话，就可以在这里进行配置了。
# sql_column_buffers = content=12M, comments=1M
## indexer的sql执行前需要执行的操作。
# sql_query_pre = SET NAMES utf8
# sql_query_pre = SET SESSION query_cache_type=OFF
## indexer的sql执行语句
sql_query = \
SELECT id, group_id, UNIX_TIMESTAMP(date_added) AS date_added, title, content \
FROM documents
## 有的时候有多个表，我们想要查询的字段在其他表中。这个时候就需要对sql_query进行join操作。
## 而这个join操作可能非常慢，导致建立索引的时候特别慢，那么这个时候，就可以考虑在sphinx端进行join操作了。
## sql_joined_field是增加一个字段，这个字段是从其他表查询中查询出来的。
## 这里封号后面的查询语句是有要求的，如果是query，则返回id和查询字段，如果是payload-query，则返回id，查询字段和权重。
## 并且这里的后一个查询需要按照id进行升序排列。
# sql_joined_field = tags from query; SELECT docid, CONCAT('tag',tagid) FROM tags ORDER BY docid ASC
# sql_joined_field = wtags from payload-query; SELECT docid, tag, tagweight FROM tags ORDER BY docid ASC
## 外部文件字段，意思就是一个表中，有一个字段存的是外部文件地址，但是实际的字段内容在文件中。比如这个字段叫做content_file_path。
## 当indexer建立索引的时候，查到这个字段，就读取这个文件地址，然后加载，并进行分词和索引建立等操作。
# sql_file_field = content_file_path
## 当数据源数据太大的时候，一个sql语句查询下来往往很有可能锁表等操作。
## 那么我么就可以使用多次查询，那么这个多次查询就需要有个范围和步长，sql_query_range和sql_range_step就是做这个使用的。
## 获取最大和最小的id，然后根据步长来获取数据。比如下面的例子，如果有4500条数据，这个表建立索引的时候就会进行5次sql查询。
## 而5次sql查询每次的间隔时间是使用sql_ranged_rhrottle来进行设置的。单位是毫秒。
# sql_query_range = SELECT MIN(id),MAX(id) FROM documents
# sql_range_step = 1000
# sql_ranged_throttle = 0
## 下面都是些不同属性的数据了
## 先要了解属性的概念：属性是存在索引中的，它不进行全文索引，但是可以用于过滤和排序。
## uint无符号整型属性
sql_attr_uint = group_id
## bool属性
# sql_attr_bool = is_deleted
## 长整型属性
# sql_attr_bigint = my_bigint_id
## 时间戳属性，经常被用于做排序
sql_attr_timestamp = date_added
## 字符串排序属性。一般我们按照字符串排序的话，我们会将这个字符串存下来进入到索引中，然后在查询的时候比较索引中得字符大小进行排序。
## 但是这个时候索引就会很大，于是我们就想到了一个方法，我们在建立索引的时候，先将字符串值从数据库中取出，暂存，排序。
## 然后给排序后的数组分配一个序号，然后在建立索引的时候，就将这个序号存入到索引中去。这样在查询的时候也就能完成字符串排序的操作。
## 这，就是这个字段的意义。
# sql_attr_str2ordinal = author_name
## 浮点数属性，经常在查询地理经纬度的时候会用到。
# sql_attr_float = lat_radians
# sql_attr_float = long_radians
## 多值属性（MVA）
## 试想一下，有一个文章系统，每篇文章都有多个标签，这个文章就叫做多值属性。
## 我要对某个标签进行查询过滤，那么在建立查询的时候就应该把这个标签的值放入到索引中。
## 这个字段，sql_attr_multi就是用来做这个事情的。
# sql_attr_multi = uint tag from query; SELECT docid, tagid FROM tags
# sql_attr_multi = uint tag from ranged-query; \
# SELECT docid, tagid FROM tags WHERE id>=$start AND id<=$end; \
# SELECT MIN(docid), MAX(docid) FROM tags
## 字符串属性。
# sql_attr_string = stitle
## 文档词汇数记录属性。比如下面就是在索引建立的时候增加一个词汇数的字段
# sql_attr_str2wordcount = stitle
## 字符串字段，可全文搜索，可返回原始文本信息。
# sql_field_string = author
## 文档词汇数记录字段，可全文搜索，可返回原始信息
# sql_field_str2wordcount = title
## 取后查询，在sql_query执行后立即操作。
## 它和sql_query_post_index的区别就是执行时间不同
## sql_query_post是在sql_query执行后执行，而sql_query_post_index是在索引建立完成后才执行。
## 所以如果要记录最后索引执行时间，那么应该在sql_query_post_index中执行。
# sql_query_post =
## 参考sql_query_post的说明。
# sql_query_post_index = REPLACE INTO counters ( id, val ) \
# VALUES ( 'max_indexed_id', $maxid )
## 命令行获取信息查询。
## 什么意思呢？
## 我们进行索引一般只会返回主键id，而不会返回表中的所有字段。
## 但是在调试的时候，我们一般需要返回表中的字段，那这个时候，就需要使用sql_query_info。
## 同时这个字段只在控制台有效，在api中是无效的。
sql_query_info = SELECT * FROM documents WHERE id=$id
## 比如有两个索引，一个索引比较旧，一个索引比较新，那么旧索引中就会有数据是旧的。
## 当我要对两个索引进行搜索的时候，哪些数据要按照新的索引来进行查询呢。
## 这个时候就使用到了这个字段了。
## 这里的例子（http://www.coreseek.cn/docs/coreseek_4.1-sphinx_2.0.1-beta.html#conf-sql-query-killlist）给的非常清晰了。
# sql_query_killlist = SELECT id FROM documents WHERE edited>=@last_reindex
## 下面几个压缩解压的配置都是为了一个目的：让索引重建的时候不要影响数据库的性能表现。
## SQL数据源解压字段设置
# unpack_zlib = zlib_column
## MySQL数据源解压字段设置
# unpack_mysqlcompress = compressed_column
# unpack_mysqlcompress = compressed_column_2
## MySQL数据源解压缓冲区设置
# unpack_mysqlcompress_maxsize = 16M
## xmlpipe的数据源就是一个xml文档
# type = xmlpipe
## 读取数据源的命令
# xmlpipe_command = cat /home/yejianfeng/instance/coreseek/var/test.xml
## 字段
# xmlpipe_field = subject
# xmlpipe_field = content
## 属性
# xmlpipe_attr_timestamp = published
# xmlpipe_attr_uint = author_id
## UTF-8修复设置
## 只适用xmlpipe2数据源，数据源中有可能有非utf-8的字符，这个时候解析就有可能出现问题
## 如果设置了这个字段，非utf-8序列就会全部被替换为空格。
# xmlpipe_fixup_utf8 = 1
}
## sphinx的source是有继承这么一种属性的，意思就是除了父source之外，这个source还有这个特性
source src1throttled : src1
{
sql_ranged_throttle = 100
}
## 索引test1
index test1
{
## 索引类型，包括有plain，distributed和rt。分别是普通索引/分布式索引/增量索引。默认是plain。
# type = plain
## 索引数据源
source = src1
## 索引文件存放路径
path = /home/yejianfeng/instance/coreseek/var/data/test1
## 文档信息的存储模式，包括有none,extern,inline。默认是extern。
## docinfo指的就是数据的所有属性（field）构成的一个集合。
## 首先文档id是存储在一个文件中的（spa）
## 当使用inline的时候，文档的属性和文件的id都是存放在spa中的，所以进行查询过滤的时候，不需要进行额外操作。
## 当使用extern的时候，文档的属性是存放在另外一个文件（spd）中的，但是当启动searchd的时候，会把这个文件加载到内存中。
## extern就意味着每次做查询过滤的时候，除了查找文档id之外，还需要去内存中根据属性进行过滤。
## 但是即使这样，extern由于文件大小小，效率也不低。所以不是有特殊要求，一般都是使用extern
docinfo = extern
## 缓冲内存锁定。
## searchd会讲spa和spi预读取到内存中。但是如果这部分内存数据长时间没有访问，则它会被交换到磁盘上。
## 设置了mlock就不会出现这个问题，这部分数据会一直存放在内存中的。
mlock = 0
## 词形处理器
## 词形处理是什么意思呢？比如在英语中，dogs是dog的复数，所以dog是dogs的词干，这两个实际上是同一个词。
## 所以英语的词形处理器会讲dogs当做dog来进行处理。
morphology = none
## 词形处理有的时候会有问题，比如将gps处理成gp，这个设置可以允许根据词的长度来决定是否要使用词形处理器。
# min_stemming_len = 1
## 词形处理后是否还要检索原词？
# index_exact_words = 1
## 停止词，停止词是不被索引的词。
# stopwords = /home/yejianfeng/instance/coreseek/var/data/stopwords.txt
## 自定义词形字典
# wordforms = /home/yejianfeng/instance/coreseek/var/data/wordforms.txt
## 词汇特殊处理。
## 有的一些特殊词我们希望把它当成另外一个词来处理。比如，c++ => cplusplus来处理。
# exceptions = /home/yejianfeng/instance/coreseek/var/data/exceptions.txt
## 最小索引词长度，小于这个长度的词不会被索引。
min_word_len = 1
## 字符集编码类型，可以为sbcs,utf-8。对于Coreseek，还可以有zh_cn.utf-8,zh_ch.gbk,zh_ch.big5
charset_type = sbcs
## 字符表和大小写转换规则。对于Coreseek，这个字段无效。
# 'sbcs' default value is
# charset_table = 0..9, A..Z->a..z, _, a..z, U+A8->U+B8, U+B8, U+C0..U+DF->U+E0..U+FF, U+E0..U+FF
#
# 'utf-8' default value is
# charset_table = 0..9, A..Z->a..z, _, a..z, U+410..U+42F->U+430..U+44F, U+430..U+44F
## 忽略字符表。在忽略字符表中的前后词会被连起来当做一个单独关键词处理。
# ignore_chars = U+00AD
## 是否启用通配符，默认为0，不启用
# enable_star = 1
## min_prefix_len,min_infix_len,prefix_fields,infix_fields都是在enable_star开启的时候才有效果。
## 最小前缀索引长度
## 为什么要有这个配置项呢？
## 首先这个是当启用通配符配置启用的前提下说的，前缀索引使得一个关键词产生了多个索引项，导致索引文件体积和搜索时间增加巨大。
## 那么我们就有必要限制下前缀索引的前缀长度，比如example，当前缀索引长度设置为5的时候，它只会分解为exampl，example了。
# min_prefix_len = 0
## 最小索引中缀长度。理解同上。
# min_infix_len = 0
## 前缀索引和中缀索引字段列表。并不是所有的字段都需要进行前缀和中缀索引。
# prefix_fields = filename
# infix_fields = url, domain
## 词汇展开
## 是否尽可能展开关键字的精确格式或者型号形式
# expand_keywords = 1
## N-Gram索引的分词技术
## N-Gram是指不按照词典，而是按照字长来分词，这个主要是针对非英文体系的一些语言来做的（中文、韩文、日文）
## 对coreseek来说，这两个配置项可以忽略。
# ngram_len = 1
# ngram_chars = U+3000..U+2FA1F
## 词组边界符列表和步长
## 哪些字符被看做分隔不同词组的边界。
# phrase_boundary = ., ?, !, U+2026 # horizontal ellipsis
# phrase_boundary_step = 100
## 混合字符列表
# blend_chars = +, &, U+23
# blend_mode = trim_tail, skip_pure
## html标记清理，是否从输出全文数据中去除HTML标记。
html_strip = 0
## HTML标记属性索引设置。
# html_index_attrs = img=alt,title; a=title;
## 需要清理的html元素
# html_remove_elements = style, script
## searchd是预先打开全部索引还是每次查询再打开索引。
# preopen = 1
## 字典文件是保持在磁盘上还是将他预先缓冲在内存中。
# ondisk_dict = 1
## 由于在索引建立的时候，需要建立临时文件和和副本，还有旧的索引
## 这个时候磁盘使用量会暴增，于是有个方法是临时文件重复利用
## 这个配置会极大减少建立索引时候的磁盘压力，代价是索引建立速度变慢。
# inplace_enable = 1
# inplace_hit_gap = 0 # preallocated hitlist gap size
# inplace_docinfo_gap = 0 # preallocated docinfo gap size
# inplace_reloc_factor = 0.1 # relocation buffer size within arena
# inplace_write_factor = 0.1 # write buffer size within arena
## 在经过过短的位置后增加位置值
# overshort_step = 1
## 在经过 停用词 处后增加位置值
# stopword_step = 1
## 位置忽略词汇列表
# hitless_words = all
# hitless_words = hitless.txt
## 是否检测并索引句子和段落边界
# index_sp = 1
## 字段内需要索引的HTML/XML区域的标签列表
# index_zones = title, h*, th
}
index test1stemmed : test1
{
path = /home/yejianfeng/instance/coreseek/var/data/test1stemmed
morphology = stem_en
}
index dist1
{
type = distributed
local = test1
local = test1stemmed
## 分布式索引（distributed index）中的远程代理和索引声明
agent = localhost:9313:remote1
agent = localhost:9314:remote2,remote3
# agent = /var/run/searchd.sock:remote4
## 分布式索引（ distributed index）中声明远程黑洞代理
# agent_blackhole = testbox:9312:testindex1,testindex2
## 远程代理的连接超时时间
agent_connect_timeout = 1000
## 远程查询超时时间
agent_query_timeout = 3000
}
index rt
{
type = rt
path = /home/yejianfeng/instance/coreseek/var/data/rt
## RT索引内存限制
# rt_mem_limit = 512M