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{{Sphinx导航}} 为提高可伸缩性,Sphnix提供了分布式检索能力。分布式检索可以改善查询延迟问题(即缩短查询时间)和提高多[[服务器]]、多[[CPU]]或多核环境下的吞吐率(即每秒可以完成的查询数)。这对于大量数据(即十亿级的记录数和TB级的文本量)上的搜索应用来说是很关键的。 其关键思想是对数据进行水平分区([[HP]],Horizontally partition),然后并行处理。 分区不能自动完成,您需要 *在不同服务器上设置Sphinx程序集(indexer和searchd)的多个实例; *让这些实例对数据的不同部分做[[索引]](并检索); *在searchd的一些实例上配置一个特殊的分布式索引; *然后对这个索引进行查询。 这个特殊索引只包括对其他本地或远程索引的引用,因此不能对它执行重新建立索引的操作,相反,如果要对这个特殊索引进行重建,要重建的是那些被这个索引被引用到的索引。 当searchd收到一个对分布式索引的查询时,它做如下操作 #连接到远程代理; #执行查询; #(在远程代理执行搜索的同时)对本地索引进行查询; #接收来自远程代理的搜索结果; #将所有结果合并,删除重复项; #将合并后的结果返回给客户端。 在应用程序看来,普通索引和分布式索引完全没有区别。也就是说,分布式索引对应用程序而言是完全透明的,实际上也无需知道查询使用的索引是分布式的还是本地的。 任一个searchd实例可以同时做为主控端(master,对搜索结果做聚合)和从属端(只做本地搜索)。这有如下几点好处: #集群中的每台机器都可以做为主控端来搜索整个集群,搜索请求可以在主控端之间获得负载平衡,相当于实现了一种HA(high availability,高可用性),可以应对某个节点失效的情况。 #如果在单台多CPU或多核机器上使用,一个做为代理对本机进行搜索的searchd实例就可以利用到全部的CPU或者核。 如果在单台多CPU或多核机器上使用,一个做为代理对本机进行搜索的searchd实例就可以利用到全部的CPU或者核。 ==参考来源== *http://www.coreseek.cn/docs/coreseek_3.2-sphinx_0.9.9.html#required-tools [[category:Sphinx|F]] {{Sphinx使用手册}}
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