2019獨(dú)角獸企業(yè)重金招聘Python工程師標(biāo)準(zhǔn)>>>

## 數(shù)據(jù)源src1 source src1 {## 說(shuō)明數(shù)據(jù)源的類(lèi)型。數(shù)據(jù)源的類(lèi)型可以是：mysql，pgsql，mssql，xmlpipe，odbc，python## 有人會(huì)奇怪，python是一種語(yǔ)言怎么可以成為數(shù)據(jù)源呢？## python作為一種語(yǔ)言，可以操作任意其他的數(shù)據(jù)來(lái)源來(lái)獲取數(shù)據(jù)，更多數(shù)據(jù)請(qǐng)看：（http://www.coreseek.cn/products-install/python/）type = mysql## 下面是sql數(shù)據(jù)庫(kù)特有的端口，用戶名，密碼，數(shù)據(jù)庫(kù)名等。sql_host = localhostsql_user = testsql_pass =sql_db = testsql_port = 3306## 如果是使用unix sock連接可以使用這個(gè)。# sql_sock = /tmp/mysql.sock## indexer和mysql之間的交互，需要考慮到效率和安全性。## 比如考慮到效率，他們兩者之間的交互需要使用壓縮協(xié)議；考慮到安全，他們兩者之間的傳輸需要使用ssl## 那么這個(gè)參數(shù)就代表這個(gè)意思，0/32/2048/32768 無(wú)/使用壓縮協(xié)議/握手后切換到ssl/Mysql 4.1版本身份認(rèn)證。# mysql_connect_flags = 32## 當(dāng)mysql_connect_flags設(shè)置為2048（ssl）的時(shí)候，下面幾個(gè)就代表ssl連接所需要使用的幾個(gè)參數(shù)。# 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登陸# mssql_winauth = 1## mssql特有，是使用unicode還是單字節(jié)數(shù)據(jù)。# 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某一列的緩沖大小，一般是針對(duì)字符串來(lái)說(shuō)的。## 為什么要有這么一種緩沖呢？## 有的字符串，雖然長(zhǎng)度很長(zhǎng)，但是實(shí)際上并沒(méi)有使用那么長(zhǎng)的字符，所以在Sphinx并不會(huì)收錄所有的字符，而是給每個(gè)屬性一個(gè)緩存作為長(zhǎng)度限制。## 默認(rèn)情況下非字符類(lèi)型的屬性是1KB，字符類(lèi)型的屬性是1MB。## 而如果想要配置這個(gè)buffer的話，就可以在這里進(jìn)行配置了。# sql_column_buffers = content=12M, comments=1M## indexer的sql執(zhí)行前需要執(zhí)行的操作。# sql_query_pre = SET NAMES utf8# sql_query_pre = SET SESSION query_cache_type=OFF## indexer的sql執(zhí)行語(yǔ)句sql_query = \SELECT id, group_id, UNIX_TIMESTAMP(date_added) AS date_added, title, content \FROM documents## 有的時(shí)候有多個(gè)表，我們想要查詢的字段在其他表中。這個(gè)時(shí)候就需要對(duì)sql_query進(jìn)行join操作。## 而這個(gè)join操作可能非常慢，導(dǎo)致建立索引的時(shí)候特別慢，那么這個(gè)時(shí)候，就可以考慮在sphinx端進(jìn)行join操作了。## sql_joined_field是增加一個(gè)字段，這個(gè)字段是從其他表查詢中查詢出來(lái)的。## 這里封號(hào)后面的查詢語(yǔ)句是有要求的，如果是query，則返回id和查詢字段，如果是payload-query，則返回id，查詢字段和權(quán)重。## 并且這里的后一個(gè)查詢需要按照id進(jìn)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，意思就是一個(gè)表中，有一個(gè)字段存的是外部文件地址，但是實(shí)際的字段內(nèi)容在文件中。比如這個(gè)字段叫做content_file_path。## 當(dāng)indexer建立索引的時(shí)候，查到這個(gè)字段，就讀取這個(gè)文件地址，然后加載，并進(jìn)行分詞和索引建立等操作。# sql_file_field = content_file_path## 當(dāng)數(shù)據(jù)源數(shù)據(jù)太大的時(shí)候，一個(gè)sql語(yǔ)句查詢下來(lái)往往很有可能鎖表等操作。## 那么我么就可以使用多次查詢，那么這個(gè)多次查詢就需要有個(gè)范圍和步長(zhǎng)，sql_query_range和sql_range_step就是做這個(gè)使用的。## 獲取最大和最小的id，然后根據(jù)步長(zhǎng)來(lái)獲取數(shù)據(jù)。比如下面的例子，如果有4500條數(shù)據(jù)，這個(gè)表建立索引的時(shí)候就會(huì)進(jìn)行5次sql查詢。 ## 而5次sql查詢每次的間隔時(shí)間是使用sql_ranged_rhrottle來(lái)進(jìn)行設(shè)置的。單位是毫秒。# sql_query_range = SELECT MIN(id),MAX(id) FROM documents# sql_range_step = 1000# sql_ranged_throttle = 0## 下面都是些不同屬性的數(shù)據(jù)了## 先要了解屬性的概念：屬性是存在索引中的，它不進(jìn)行全文索引，但是可以用于過(guò)濾和排序。## uint無(wú)符號(hào)整型屬性sql_attr_uint = group_id## bool屬性# sql_attr_bool = is_deleted## 長(zhǎng)整型屬性# sql_attr_bigint = my_bigint_id## 時(shí)間戳屬性，經(jīng)常被用于做排序sql_attr_timestamp = date_added## 字符串排序?qū)傩浴Ｒ话阄覀儼凑兆址判虻脑?#xff0c;我們會(huì)將這個(gè)字符串存下來(lái)進(jìn)入到索引中，然后在查詢的時(shí)候比較索引中得字符大小進(jìn)行排序。## 但是這個(gè)時(shí)候索引就會(huì)很大，于是我們就想到了一個(gè)方法，我們?cè)诮⑺饕臅r(shí)候，先將字符串值從數(shù)據(jù)庫(kù)中取出，暫存，排序。## 然后給排序后的數(shù)組分配一個(gè)序號(hào)，然后在建立索引的時(shí)候，就將這個(gè)序號(hào)存入到索引中去。這樣在查詢的時(shí)候也就能完成字符串排序的操作。## 這，就是這個(gè)字段的意義。# sql_attr_str2ordinal = author_name## 浮點(diǎn)數(shù)屬性，經(jīng)常在查詢地理經(jīng)緯度的時(shí)候會(huì)用到。# sql_attr_float = lat_radians# sql_attr_float = long_radians## 多值屬性（MVA）## 試想一下，有一個(gè)文章系統(tǒng)，每篇文章都有多個(gè)標(biāo)簽，這個(gè)文章就叫做多值屬性。## 我要對(duì)某個(gè)標(biāo)簽進(jìn)行查詢過(guò)濾，那么在建立查詢的時(shí)候就應(yīng)該把這個(gè)標(biāo)簽的值放入到索引中。## 這個(gè)字段，sql_attr_multi就是用來(lái)做這個(gè)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## 字符串屬性。# sql_attr_string = stitle## 文檔詞匯數(shù)記錄屬性。比如下面就是在索引建立的時(shí)候增加一個(gè)詞匯數(shù)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## 文檔詞匯數(shù)記錄字段，可全文搜索，可返回原始信息# sql_field_str2wordcount = title## 取后查詢，在sql_query執(zhí)行后立即操作。## 它和sql_query_post_index的區(qū)別就是執(zhí)行時(shí)間不同## sql_query_post是在sql_query執(zhí)行后執(zhí)行，而sql_query_post_index是在索引建立完成后才執(zhí)行。## 所以如果要記錄最后索引執(zhí)行時(shí)間，那么應(yīng)該在sql_query_post_index中執(zhí)行。# sql_query_post =## 參考sql_query_post的說(shuō)明。# sql_query_post_index = REPLACE INTO counters ( id, val ) \# VALUES ( 'max_indexed_id', $maxid )## 命令行獲取信息查詢。## 什么意思呢？## 我們進(jìn)行索引一般只會(huì)返回主鍵id，而不會(huì)返回表中的所有字段。## 但是在調(diào)試的時(shí)候，我們一般需要返回表中的字段，那這個(gè)時(shí)候，就需要使用sql_query_info。## 同時(shí)這個(gè)字段只在控制臺(tái)有效，在api中是無(wú)效的。sql_query_info = SELECT * FROM documents WHERE id=$id## 比如有兩個(gè)索引，一個(gè)索引比較舊，一個(gè)索引比較新，那么舊索引中就會(huì)有數(shù)據(jù)是舊的。## 當(dāng)我要對(duì)兩個(gè)索引進(jìn)行搜索的時(shí)候，哪些數(shù)據(jù)要按照新的索引來(lái)進(jìn)行查詢呢。## 這個(gè)時(shí)候就使用到了這個(gè)字段了。## 這里的例子（http://www.coreseek.cn/docs/coreseek_4.1-sphinx_2.0.1-beta.html#conf-sql-query-killlist）給的非常清晰了。# sql_query_killlist = SELECT id FROM documents WHERE edited>=@last_reindex## 下面幾個(gè)壓縮解壓的配置都是為了一個(gè)目的：讓索引重建的時(shí)候不要影響數(shù)據(jù)庫(kù)的性能表現(xiàn)。## SQL數(shù)據(jù)源解壓字段設(shè)置# unpack_zlib = zlib_column## MySQL數(shù)據(jù)源解壓字段設(shè)置# unpack_mysqlcompress = compressed_column# unpack_mysqlcompress = compressed_column_2## MySQL數(shù)據(jù)源解壓緩沖區(qū)設(shè)置# unpack_mysqlcompress_maxsize = 16M## xmlpipe的數(shù)據(jù)源就是一個(gè)xml文檔# type = xmlpipe## 讀取數(shù)據(jù)源的命令# xmlpipe_command = cat /home/yejianfeng/instance/coreseek/var/test.xml## 字段# xmlpipe_field = subject# xmlpipe_field = content## 屬性# xmlpipe_attr_timestamp = published# xmlpipe_attr_uint = author_id## UTF-8修復(fù)設(shè)置## 只適用xmlpipe2數(shù)據(jù)源，數(shù)據(jù)源中有可能有非utf-8的字符，這個(gè)時(shí)候解析就有可能出現(xiàn)問(wèn)題## 如果設(shè)置了這個(gè)字段，非utf-8序列就會(huì)全部被替換為空格。# xmlpipe_fixup_utf8 = 1 }## sphinx的source是有繼承這么一種屬性的，意思就是除了父source之外，這個(gè)source還有這個(gè)特性 source src1throttled : src1 {sql_ranged_throttle = 100 }## 索引test1 index test1 {## 索引類(lèi)型，包括有plain，distributed和rt。分別是普通索引/分布式索引/增量索引。默認(rèn)是plain。# type = plain## 索引數(shù)據(jù)源source = src1## 索引文件存放路徑path = /home/yejianfeng/instance/coreseek/var/data/test1## 文檔信息的存儲(chǔ)模式，包括有none,extern,inline。默認(rèn)是extern。## docinfo指的就是數(shù)據(jù)的所有屬性（field）構(gòu)成的一個(gè)集合。## 首先文檔id是存儲(chǔ)在一個(gè)文件中的（spa）## 當(dāng)使用inline的時(shí)候，文檔的屬性和文件的id都是存放在spa中的，所以進(jìn)行查詢過(guò)濾的時(shí)候，不需要進(jìn)行額外操作。## 當(dāng)使用extern的時(shí)候，文檔的屬性是存放在另外一個(gè)文件（spd）中的，但是當(dāng)啟動(dòng)searchd的時(shí)候，會(huì)把這個(gè)文件加載到內(nèi)存中。## extern就意味著每次做查詢過(guò)濾的時(shí)候，除了查找文檔id之外，還需要去內(nèi)存中根據(jù)屬性進(jìn)行過(guò)濾。## 但是即使這樣，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externdocinfo = extern## 緩沖內(nèi)存鎖定。## searchd會(huì)講spa和spi預(yù)讀取到內(nèi)存中。但是如果這部分內(nèi)存數(shù)據(jù)長(zhǎng)時(shí)間沒(méi)有訪問(wèn)，則它會(huì)被交換到磁盤(pán)上。## 設(shè)置了mlock就不會(huì)出現(xiàn)這個(gè)問(wèn)題，這部分?jǐn)?shù)據(jù)會(huì)一直存放在內(nèi)存中的。mlock = 0## 詞形處理器## 詞形處理是什么意思呢？比如在英語(yǔ)中，dogs是dog的復(fù)數(shù)，所以dog是dogs的詞干，這兩個(gè)實(shí)際上是同一個(gè)詞。## 所以英語(yǔ)的詞形處理器會(huì)講dogs當(dāng)做dog來(lái)進(jìn)行處理。morphology = none## 詞形處理有的時(shí)候會(huì)有問(wèn)題，比如將gps處理成gp，這個(gè)設(shè)置可以允許根據(jù)詞的長(zhǎng)度來(lái)決定是否要使用詞形處理器。# min_stemming_len = 1## 詞形處理后是否還要檢索原詞？# index_exact_words = 1## 停止詞，停止詞是不被索引的詞。# stopwords = /home/yejianfeng/instance/coreseek/var/data/stopwords.txt## 自定義詞形字典# wordforms = /home/yejianfeng/instance/coreseek/var/data/wordforms.txt## 詞匯特殊處理。## 有的一些特殊詞我們希望把它當(dāng)成另外一個(gè)詞來(lái)處理。比如，c++ => cplusplus來(lái)處理。# exceptions = /home/yejianfeng/instance/coreseek/var/data/exceptions.txt## 最小索引詞長(zhǎng)度，小于這個(gè)長(zhǎng)度的詞不會(huì)被索引。min_word_len = 1## 字符集編碼類(lèi)型，可以為sbcs,utf-8。對(duì)于Coreseek，還可以有zh_cn.utf-8,zh_ch.gbk,zh_ch.big5charset_type = sbcs## 字符表和大小寫(xiě)轉(zhuǎn)換規(guī)則。對(duì)于Coreseek，這個(gè)字段無(wú)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詞會(huì)被連起來(lái)當(dāng)做一個(gè)單獨(dú)關(guān)鍵詞處理。# ignore_chars = U+00AD## 是否啟用通配符，默認(rèn)為0，不啟用# enable_star = 1## min_prefix_len,min_infix_len,prefix_fields,infix_fields都是在enable_star開(kāi)啟的時(shí)候才有效果。## 最小前綴索引長(zhǎng)度## 為什么要有這個(gè)配置項(xiàng)呢？## 首先這個(gè)是當(dāng)啟用通配符配置啟用的前提下說(shuō)的，前綴索引使得一個(gè)關(guān)鍵詞產(chǎn)生了多個(gè)索引項(xiàng)，導(dǎo)致索引文件體積和搜索時(shí)間增加巨大。## 那么我們就有必要限制下前綴索引的前綴長(zhǎng)度，比如example，當(dāng)前綴索引長(zhǎng)度設(shè)置為5的時(shí)候，它只會(huì)分解為exampl，example了。# min_prefix_len = 0## 最小索引中綴長(zhǎng)度。理解同上。# min_infix_len = 0## 前綴索引和中綴索引字段列表。并不是所有的字段都需要進(jìn)行前綴和中綴索引。# prefix_fields = filename# infix_fields = url, domain## 詞匯展開(kāi)## 是否盡可能展開(kāi)關(guān)鍵字的精確格式或者型號(hào)形式# expand_keywords = 1## N-Gram索引的分詞技術(shù)## N-Gram是指不按照詞典，而是按照字長(zhǎng)來(lái)分詞，這個(gè)主要是針對(duì)非英文體系的一些語(yǔ)言來(lái)做的（中文、韓文、日文）## 對(duì)coreseek來(lái)說(shuō)，這兩個(gè)配置項(xiàng)可以忽略。# ngram_len = 1# ngram_chars = U+3000..U+2FA1F## 詞組邊界符列表和步長(zhǎng)## 哪些字符被看做分隔不同詞組的邊界。# 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標(biāo)記清理，是否從輸出全文數(shù)據(jù)中去除HTML標(biāo)記。html_strip = 0## HTML標(biāo)記屬性索引設(shè)置。# html_index_attrs = img=alt,title; a=title;## 需要清理的html元素# html_remove_elements = style, script## searchd是預(yù)先打開(kāi)全部索引還是每次查詢?cè)俅蜷_(kāi)索引。# preopen = 1## 字典文件是保持在磁盤(pán)上還是將他預(yù)先緩沖在內(nèi)存中。# ondisk_dict = 1## 由于在索引建立的時(shí)候，需要建立臨時(shí)文件和和副本，還有舊的索引## 這個(gè)時(shí)候磁盤(pán)使用量會(huì)暴增，于是有個(gè)方法是臨時(shí)文件重復(fù)利用## 這個(gè)配置會(huì)極大減少建立索引時(shí)候的磁盤(pán)壓力，代價(jià)是索引建立速度變慢。# 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## 在經(jīng)過(guò)過(guò)短的位置后增加位置值# overshort_step = 1## 在經(jīng)過(guò) 停用詞 處后增加位置值# stopword_step = 1## 位置忽略詞匯列表# hitless_words = all# hitless_words = hitless.txt## 是否檢測(cè)并索引句子和段落邊界# index_sp = 1## 字段內(nèi)需要索引的HTML/XML區(qū)域的標(biāo)簽列表# index_zones = title, h*, th }index test1stemmed : test1 {path = /home/yejianfeng/instance/coreseek/var/data/test1stemmedmorphology = stem_en }index dist1 {type = distributedlocal = test1local = test1stemmed## 分布式索引（distributed index）中的遠(yuǎn)程代理和索引聲明agent = localhost:9313:remote1agent = localhost:9314:remote2,remote3# agent = /var/run/searchd.sock:remote4## 分布式索引（ distributed index）中聲明遠(yuǎn)程黑洞代理# agent_blackhole = testbox:9312:testindex1,testindex2## 遠(yuǎn)程代理的連接超時(shí)時(shí)間agent_connect_timeout = 1000## 遠(yuǎn)程查詢超時(shí)時(shí)間agent_query_timeout = 3000 }index rt {type = rtpath = /home/yejianfeng/instance/coreseek/var/data/rt## RT索引內(nèi)存限制# rt_mem_limit = 512M## 全文字段定義rt_field = titlert_field = content## 無(wú)符號(hào)整數(shù)屬性定義rt_attr_uint = gid## 各種屬性定義# rt_attr_bigint = guid# rt_attr_float = gpa# rt_attr_timestamp = ts_added# rt_attr_string = author }indexer {## 建立索引的時(shí)候，索引內(nèi)存限制mem_limit = 32M## 每秒最大I/O操作次數(shù)，用于限制I/O操作# max_iops = 40## 最大允許的I/O操作大小，以字節(jié)為單位，用于I/O節(jié)流# max_iosize = 1048576## 對(duì)于XMLLpipe2數(shù)據(jù)源允許的最大的字段大小，以字節(jié)為單位# max_xmlpipe2_field = 4M## 寫(xiě)緩沖區(qū)的大小，單位是字節(jié)# write_buffer = 1M## 文件字段可用的最大緩沖區(qū)大小，字節(jié)為單位# max_file_field_buffer = 32M }## 搜索服務(wù)配置 searchd {# listen = 127.0.0.1# listen = 192.168.0.1:9312# listen = 9312# listen = /var/run/searchd.sock## 監(jiān)聽(tīng)端口listen = 9312listen = 9306:mysql41## 監(jiān)聽(tīng)日志log = /home/yejianfeng/instance/coreseek/var/log/searchd.log## 查詢?nèi)罩緌uery_log = /home/yejianfeng/instance/coreseek/var/log/query.log## 客戶端讀超時(shí)時(shí)間 read_timeout = 5## 客戶端持久連接超時(shí)時(shí)間，即客戶端讀一次以后，持久連接，然后再讀一次。中間這個(gè)持久連接的時(shí)間。client_timeout = 300## 并行執(zhí)行搜索的數(shù)目max_children = 30## 進(jìn)程id文件pid_file = /home/yejianfeng/instance/coreseek/var/log/searchd.pid## 守護(hù)進(jìn)程在內(nèi)存中為每個(gè)索引所保持并返回給客戶端的匹配數(shù)目的最大值max_matches = 1000## 無(wú)縫輪轉(zhuǎn)。防止 searchd 輪換在需要預(yù)取大量數(shù)據(jù)的索引時(shí)停止響應(yīng)## 當(dāng)進(jìn)行索引輪換的時(shí)候，可能需要消耗大量的時(shí)間在輪換索引上。## 但是啟動(dòng)了無(wú)縫輪轉(zhuǎn)，就以消耗內(nèi)存為代價(jià)減少輪轉(zhuǎn)的時(shí)間seamless_rotate = 1## 索引預(yù)開(kāi)啟，是否強(qiáng)制重新打開(kāi)所有索引文件preopen_indexes = 1## 索引輪換成功之后，是否刪除以.old為擴(kuò)展名的索引拷貝unlink_old = 1## 屬性刷新周期## 就是使用UpdateAttributes()更新的文檔屬性每隔多少時(shí)間寫(xiě)回到磁盤(pán)中。# attr_flush_period = 900## 索引字典存儲(chǔ)方式# ondisk_dict_default = 1## 用于多值屬性MVA更新的存儲(chǔ)空間的內(nèi)存共享池大小mva_updates_pool = 1M## 網(wǎng)絡(luò)通訊時(shí)允許的最大的包的大小max_packet_size = 8M## 崩潰日志文件# crash_log_path = /home/yejianfeng/instance/coreseek/var/log/crash## 每次查詢?cè)试S設(shè)置的過(guò)濾器的最大個(gè)數(shù)max_filters = 256## 單個(gè)過(guò)濾器允許的值的最大個(gè)數(shù)max_filter_values = 4096## TCP監(jiān)聽(tīng)待處理隊(duì)列長(zhǎng)度# listen_backlog = 5## 每個(gè)關(guān)鍵字的讀緩沖區(qū)的大小# read_buffer = 256K## 無(wú)匹配時(shí)讀操作的大小# read_unhinted = 32K## 每次批量查詢的查詢數(shù)限制max_batch_queries = 32## 每個(gè)查詢的公共子樹(shù)文檔緩存大小# subtree_docs_cache = 4M## 每個(gè)查詢的公共子樹(shù)命中緩存大小# subtree_hits_cache = 8M## 多處理模式（MPM）。 可選項(xiàng)；可用值為none、fork、prefork，以及threads。 默認(rèn)在Unix類(lèi)系統(tǒng)為form，Windows系統(tǒng)為threads。workers = threads # for RT to work## 并發(fā)查詢線程數(shù)# dist_threads = 4## 二進(jìn)制日志路徑# binlog_path = # disable logging# binlog_path = /home/yejianfeng/instance/coreseek/var/data # binlog.001 etc will be created there## 二進(jìn)制日志刷新# binlog_flush = 2## 二進(jìn)制日志大小限制# binlog_max_log_size = 256M## 線程堆棧# thread_stack = 128K## 關(guān)鍵字展開(kāi)限制# expansion_limit = 1000## RT索引刷新周期 # rt_flush_period = 900## 查詢?nèi)罩靖袷?# 可選項(xiàng)，可用值為plain、sphinxql，默認(rèn)為plain。 # query_log_format = sphinxql## MySQL版本設(shè)置# mysql_version_string = 5.0.37## 插件目錄# plugin_dir = /usr/local/sphinx/lib## 服務(wù)端默認(rèn)字符集# collation_server = utf8_general_ci## 服務(wù)端libc字符集# collation_libc_locale = ru_RU.UTF-8## 線程服務(wù)看守# watchdog = 1## 兼容模式# compat_sphinxql_magics = 1 }

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總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的详细讲解-sphinx配置文件的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問(wèn)題。

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