简介： 尽管 MySQL 是一个出色的通用数据库，但是如果您的应用程序需要进行大量搜索，那么使用 Sphinx 可获得更好的性能。尽管 Sphinx 是一种全文本搜索工具，但即使与非全文本查询一起使用，它仍然可以提高应用程序的速度。本文将介绍如何针对此任务配置 Sphinx，其中包括一些示例查询，度量其执行时间，本文还将演示在考虑以某种通用的、系统的方式使用 Sphinx 时，更改中涉及的一些权衡方法。

MySQL 是一个出色的综合性数据库，但是，对于需要进行大量搜索的应用程序，考虑采用具体的搜索实用工具可能会更好一些。本文章将 Sphinx（一个著名的全文本搜索包）视为 MySQL 的替代品，用它来进行搜索，提高非全文本搜索的速度。本文章研究此更改中涉及的权衡方法和说明，演示一些具体测试，并考虑以通用方式使用 Sphinx 所需的内容。

MySQL 或 Sphinx？

为什么会考虑使用 Sphinx 替换 MySQL？比如说，以一个书店的搜索应用程序为例。用户可能会通过指定书名、作者、状态（新或旧）、版本（第一版或影印版）、封面（精装或平装）、出版商、出版年份、是否有作者签名和价格等内容查找书籍。MySQL 通常不会使用多个索引（一个例外是索引合并优化；参阅 参考资料），因此优化所有可能搜索的唯一方法就是使用限制数量的多列索引，但这样做效果并不是很好。
但是，Sphinx 是一种搜索引擎，可以与 MySQL 很好地集成，也可以自己独立工作。它提供了高索引和搜索性能，支持通过 SphinxQL 进行查询。SphinxQL 是一种基于 Structured Query Language (SQL) 的语言。最后，Sphinx 能很好地向上扩展，能够使用分布式搜索功能处理包含几 TB 数据的数百万个文档。

Sphinx 可处理文档（可在数据库表或视图中保存）、文本字段（它索引的内容，提供全文本搜索）和属性（非文本值，可用于对结果进行筛选、排序和分组）。属性保存在随机存取内存 (RAM) 中以提高效率；请参阅 参考资料 中的 Sphinx 文档，了解实际大小计算公式。

在处理查询时，Sphinx 依赖于特殊索引文件。您必须为索引过程定义数据源，然后运行 indexer 程序。另一种可能性是使用实时索引文件，您可以在牺牲一些效率的情况下立即更新该文件。我将在本文后面详细介绍这些方法。

示例问题

为了测试 Sphinx 和 MySQL 的搜索速度，我找到了一些有趣的（在大小方面）数据集，以及一个包含 300 万条薪水记录的测试数据库，这似乎与我的目的非常相符。（请参阅 参考资料 以获得此数据。）图表很简单：在部门中工作的具有工作职务的员工和年薪。此示例处理两个最大的表：employees 和 salaries。

安装了数据后，我发现需要修正 salaries 表的一些细节。首先，to_date 字段有时包含作为特殊标记的 9999-01-01；我将其替换为 2038-01-01，因为 UNIX? 的时间戳不得超过 2038。此外，Sphinx 要求每个记录都有一个 ID 字段，因此我必须为 salaries 表添加一个 salaries_id auto-increment 字段。参见 清单 1。

清单 1. 在 salaries 表中修正一些细节

ALTER TABLE salaries
  DROP PRIMARY KEY,
  ADD UNIQUE emp_from (emp_no, from_date) ;
ALTER TABLE salaries
  ADD salaries_id INT NOT NULL AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY FIRST ;
UPDATE salaries
  SET to_date="2038-01-01" WHERE to_date="9999-01-01";

现在，考虑清单 2 中所示的查询。

清单 2. 比较 MySQL 和 Sphinx 的一些简单测试

SELECT *
  FROM employees.employees
  WHERE birth_date BETWEEN '1960-09-01' AND '1960-09-30'
    AND hire_date >= '1998-01-01';
38 rows in set (0.19 sec)

SELECT *
  FROM employees.employees eee JOIN employees.salaries sss
  ON sss.emp_no=eee.emp_no
  WHERE eee.first_name='Yucel'
    AND sss.salary>120000
    AND sss.from_date >= '2000-01-01';
5 rows in set (0.15 sec)  

第一个搜索仅包含 employees 并查找在 1960 年出生且在 1998 年及之后雇佣的人。MySQL 在大约 0.19 秒的时间内找到了 38 条记录。（当然，您的结果可能有所不同。）第二个搜索加入了 employees 和 salaries 以查找在 2000 年及之后年薪超过 120,000 且名为 Yucel 的男员工。MySQL 在大约 0.15 秒内找到了 5 条记录。

要使用 Sphinx 运行这些搜索，您必须设置它，索引数据并运行守护程序。下一节将介绍这些任务。

配置 Sphinx

Sphinx 根据 sphinx.conf 文件中的定义索引数据源，如 清单 3 所示。注意日期字段的类型转换。本文省略了一些主要的必备参数，但是您应该了解，此处可使用更多的配置设置。

清单 3. Sphinx 的源定义

source employeesSource
{
  type = mysql
  sql_host = localhost
  sql_user = mysqluser
  sql_pass = mysqlpass
  sql_db = employees
  sql_query= SELECT \
    emp_no as id, \
    TO_DAYS(birth_date) AS birth_date_td, \
    first_name, \
    last_name, \
    gender, \
    TO_DAYS(hire_date) AS hire_date_td \
    FROM employees
  sql_attr_uint = birth_date_td
  sql_field_string = first_name
  sql_field_string = last_name
  sql_field_string = gender
  sql_attr_uint = hire_date_td
}

source employeesSalariesSource
{
  type = mysql
  sql_host = localhost
  sql_user = mysqluser
  sql_pass = mysqlpass
  sql_db = employees
  sql_query= SELECT \
    ss.salaries_id AS id, \
    ee.emp_no AS emp_no, \
    TO_DAYS(ee.birth_date) AS birth_date_td, \
    ee.first_name AS first_name, \
    ee.last_name AS last_name, \
    ee.gender AS gender, \
    TO_DAYS(ee.hire_date) AS hire_date_td, \
    ss.salary AS salary, \
    UNIX_TIMESTAMP(ss.from_date) AS from_date_ts, \
    UNIX_TIMESTAMP(ss.to_date) AS to_date_ts \
    FROM employees ee JOIN salaries ss \
    ON ss.emp_no=ee.emp_no
  sql_attr_uint = emp_no
  sql_attr_timestamp = birth_date_ts
  sql_field_string = first_name
  sql_field_string = last_name
  sql_field_string = gender
  sql_attr_uint = hire_date_td
  sql_attr_uint = salary
  sql_attr_timestamp = from_date_ts
  sql_attr_timestamp = to_date_ts
} 

配置文件可划分为许多小节。source 部分定义数据源。Sphinx 可处理多种类型的文件，包括文本、Hypertext Markup Language (HTML) 和 Extensible Markup Language (XML)。但是，本示例仅使用 MySQL，因此 type=mysql、sql_host、sql_user、sql_pass 和 sql_db 参数定义了访问数据库的方式和使用的架构。sql_query 参数提供 SQL 语句，检索将引用的数据。实际上，此处的唯一限制是第一个字段必须是唯一的、无符号的正整数 ID 数字。这就是我之前不得不在 salaries 表中添加 salaries_id 字段的原因。您最多可以指定 32 个文本字段和任意数量的属性。Sphinx 全文本索引除 ID（第一个字段）和属性之外的所有列。

如 表 1 所示，Sphinx 支持几种属性类型，但并不支持所有可能的 MySQL 数据类型。还有一些特定于 Sphinx 的属性类型，但是如果您只是寻找 MySQL 的替代品，这些属性类型就不适合，因此我没有在这里介绍它们。

表 1. Sphinx 仅支持几个属性类型

配置文件的 index 部分描述源中的属性（清单 4）。

清单 4. Sphinx 的索引定义

index employeesIndex
{
  type = plain
  source = employeesSource
  path = /home/fkereki/bin/sphinx/var/data/sphinxFilesEI
  charset_type = utf-8
  preopen = 1
}

index employeesSalariesIndex
{
  type = plain
  source = employeesSalariesSource
  path = /home/fkereki/bin/sphinx/var/data/sphinxFilesESI
  charset_type = utf-8
  preopen = 1
}

Sphinx 使用的索引文件独立于 MySQL 使用的索引文件。type=plain 行表示您正在使用标准的 Sphinx 索引文件。其他可能的索引是 distributed（当您具有在网络的几个节点分布的索引文件时）和 rt（表示 real time），您可以立刻更新这些索引。source= 行将一个数据源与一个索引相关联。您可以在一个索引中合并几个数据源，但是在本示例中没有这样做。path= 行定义索引文件名称及其存储位置

charset_type= 行指定您应该使用 Single Byte Character Set (sbcs) 还是 Universal Character Set (UCS) Transformation Format-8 bit (utf-8)。最后，preopen=1 告诉搜索守护进程在加载时打开所有索引文件，而不是等待第一批查询到达。

配置文件中的最后一小节处理 indexer 和 searchd 应用程序（清单 5）。

清单 5. Indexer 和搜索守护进程参数

indexer
{
  mem_limit = 1024M
}

searchd
{
  listen = 127.0.0.1:9306:mysql41
  log = /home/fkereki/bin/sphinx/var/log/searchd.log
  query_log = /home/fkereki/bin/sphinx/var/log/query.log
  pid_file = /home/fkereki/bin/sphinx/var/log/searchd.pid
}  

您必须定义 mem_limit RAM 大小，以便有足够的内存可供 indexer 使用。searchd 的定义不需要再加以说明，除了它使用了 listen=。您可以使用此参数指定 SphinxQL 二进制网络协议可用的 IP 地址和端口。如果您想要与协议直接进行交互，可使用标准 MySQL 客户端，方法是输入 mysql -P 9306 并运行查询，而不在机器上运行 MySQL mysqld 程序。

现在设置了所有内容，您可以索引数据并开始运行搜索守护进程（清单 6）。--all 参数表示将生成所有索引文件。

清单 6. 索引数据和运行搜索守护进程

~/bin/sphinx/etc> ../bin/indexer --all
Sphinx 2.0.1-beta (r2792)
Copyright (c) 2001-2011, Andrew Aksyonoff
Copyright (c) 2008-2011, Sphinx Technologies Inc (http://sphinxsearch.com)

using config file './sphinx.conf'...
indexing index 'employeesSalariesIndex'...
collected 2844047 docs, 40.9 MB
sorted 8.5 Mhits, 100.0% done
total 2844047 docs, 40877736 bytes
total 24.842 sec, 1645464 bytes/sec, 114482.32 docs/sec
indexing index 'employeesIndex'...
collected 300024 docs, 4.3 MB
sorted 0.9 Mhits, 100.0% done
total 300024 docs, 4311224 bytes
total 0.914 sec, 4714945 bytes/sec, 328119.56 docs/sec
total 7 reads, 0.274 sec, 19695.2 kb/call avg, 39.2 msec/call avg
total 110 writes, 0.528 sec, 2351.0 kb/call avg, 4.8 msec/call avg

~/bin/sphinx/etc> ../bin/searchd
Sphinx 2.0.1-beta (r2792)
Copyright (c) 2001-2011, Andrew Aksyonoff
Copyright (c) 2008-2011, Sphinx Technologies Inc (http://sphinxsearch.com)

using config file './sphinx.conf'...
listening on 127.0.0.1:9306
precaching index 'employeesSalariesIndex'
precaching index 'employeesIndex'
precached 2 indexes in 0.124 sec

既然已经索引了数据，并且所需的守护进程正在运行，那么您可以准备运行一些搜索。

运行搜索

查询 Sphinx 的首选方法是使用 SphinxQL，它适用于 MySQL 的语言，也适用于 SphinxQL。本示例使用的是 PHP，代码如 清单 7 所示。

清单 7. 一个查询 MySQL 和 Sphinx 的 PHP 程序，定时测试其性能

$bd0 = mysql_connect('localhost:3306', 'mysqluser','mysqlpass');
$bd1 = mysql_connect('localhost:9306');

echo "FIRST TEST ... SINGLE TABLE\n\n";

$td1 = to_days("1960-09-01");
$td2 = to_days("1960-09-30");
$td3 = to_days("1998-01-01");

do_time("test 1 - MySQL ", "SELECT * FROM employees.employees ".
  "WHERE birth_date BETWEEN '1960-09-01' AND '1960-09-30' ".
  "AND hire_date >= '1998-01-01'", $bd0);

do_time("test 1 - Sphinx", "SELECT * FROM employeesIndex ".
  "WHERE birth_date_td BETWEEN {$td1} AND {$td2} ".
  "AND hire_date_td >= {$td3} LIMIT 0,10000 ", $bd1);

echo "\nSECOND TEST ... JOIN\n\n";

$ts1 = mktime(0,0,0,1,1,2000);

do_time("test 2 - MySQL ", "SELECT * ".
  "FROM employees.employees eee JOIN employees.salaries sss ".
  "ON sss.emp_no=eee.emp_no ".
  "WHERE eee.first_name='Yucel' ".
  "AND sss.salary>120000 ".
  "AND sss.from_date >= '2000-01-01'", $bd0);

do_time("test 2 - Sphinx", "SELECT * FROM employeesSalariesIndex ".
  "WHERE MATCH('_cnnew1@first_name Yucel') ".
  "AND salary>120000 ".
  "AND from_date_ts>={$ts1} limit 0,10000 ", $bd1);


function to_days($date) {
  return 719528 + floor(strtotime($date)/(60*60*24));
}


function do_time($description, $sentence, $bd) {
  $m0 = microtime(true);
  $res= @mysql_query($sentence, $bd);
  $m1 = microtime(true);
  $nr = mysql_num_rows($res);
  echo $description." ".$nr." rows in ".
    sprintf("%6.4f", $m1-$m0)." secs\n";
}

根据 清单 5 中的规范，必须将 SphinxQL 查询发送给端口 9306。因为 MySQL TO_DAYS() 函数没有等效的 PHP 函数，所以我自己编写了一个函数，请注意，mktime 适用于 UNIX_TIMESTAMP 转换。do_time 函数执行并确定在指定服务器上指定查询的时间。

SphinxQL 查询与 MySQL 查询的不同之处在于：

• 您使用 MATCH 来查询文本字段。
• 您必须将所有日期转换为时间戳或整数。为了具有多样性，本示例使用了两种方法。
• Sphinx 可返回完整记录或仅 ID 字段，后者更高效。当然，如果您使用后一个选项，您必须使用 MySQL 来检索其他信息。
• AND 和 OR 运算符的优先级是相同的，因此使用它们时应小心，并在需要时使用括号。
• 并不是所有 MySQL 数值、字符串和其他函数都是由 Sphinx 提供的。

仅运行一些测试并不是彻底的概念证明，但是 清单 8 中所示的结果确实说明 MySQL 到 Sphinx 的改变可能很有用。

清单 8. MySQL 和 Sphinx 之间的比较结果

~/bin/sphinx/etc> php test.php
FIRST TEST ... SINGLE TABLE

test 1 - MySQL  38 rows in 0.1912 secs
test 1 - Sphinx 38 rows in 0.0157 secs

SECOND TEST ... JOIN

test 2 - MySQL  5 rows in 0.1532 secs
test 2 - Sphinx 5 rows in 0.0020 secs

这些结果很好，但是到目前为止，本示例仅考虑了静态搜索，它假定使用了常数表。您仍然需要查看更新索引文件的问题。

更新您的索引文件

如果更新原始数据，会出现什么情况？您必须更新索引文件，否则搜索将生成错误结果。在每次更新之后，就可以重新索引所有内容，但是这样做的成本可能太高了！Sphinx 提供了两种解决方案：增量索引文件和实时索引更新。

通常，您拥有时常需要添加少数新记录的大数据集。对于本示例，我们假定旧数据在第一次写好之后没有进行任何修改。您可以通过实现 main+delta 方案来获得几乎实时的索引更新。这里采用的原理是：为旧数据和固定数据设置一个索引，为新数据设置另一个索引，这样就可以快速创建索引，因为数据比较小。然后，您需要做的就是查询两种索引文件并使用两种结果的组合。考虑使用索引合并来重新创建主索引，方法是合并一个之前的索引和一个增量索引（参阅 参考资料 中的 Sphinx 文档，了解有关的详细信息）。

如果可以修改旧数据或者您真的需要实时更新，会出现什么情况？Sphinx 的 RT 索引文件是一种解决方案，因为它们支持 INSERT、REPLACE 和 DELETE 命令实时影响索引文件。无论何时更新主表，都必须注意执行相应的索引更新，以确保 MySQL 和 Sphinx 数据之间没有任何差别。为了安全起见，请参阅 Sphinx 文档第 4.2 节中的说明和限制（参阅 参考资料）。

结束语

您可以得出什么样结论？首先，使用 Sphinx 代替 MySQL 可以提供显著的性能优势。Sphinx 十分适用于搜索静态表。但是，对于经常更新的表，则无法使用 plain 索引文件。相反，您需要实施增量文件索引或更改为实时索引，这两种解决方案都会导致额外的性能成本。最后，高效使用 Sphinx 需要进行一些规划，因为您必须预定义所有必需的源和索引文件，当然，这不是一个缺点，只是普通常识。

使用 Sphinx 代替 MySQL 并不简单，但也没有复杂到需要排除这种方法。如果快速搜索速度是必需的，则值得考虑将所用的搜索引擎从 MySQL 更改为 Sphinx，即使您不是正在进行全文搜索。

参考资料

• Sphinx 文档：了解有关其特性的更多信息。
• 用 PHP 构建自定义搜索引擎（developerWorks，2007 年 7 月）：了解有关全文本搜索的更多信息。
• MySQL：索引合并优化：查找有关此方法的更多信息。
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