قد تقوم بتخزين هذه القيم لكل مواصفة لأن مصفوفات JSON مناسبة لـ "8 جيجابايت 256 جيجابايت" على أساس كل مواصفة، وستجلب فقط المعدلات المتطابقة. لتخزين بيانات تعريف عشوائية لكل قبول في Sphinx، وجلب مجموعة جيدة من بيانات التعريف في أحدث السجلات المتطابقة فقط. في إشعار المنطقة، يبدو عرض غابة الاستعلام الجديدة لتقييد عوامل التشغيل المتداخلة الأحدث أمرًا بسيطًا من النظرة الأولى، ولكنه كان صعب الاستخدام بشكل مفاجئ (الكثير من حالات المنطقة). يجب أن تتناسب عبارة Ribbon مع نموذج "annotationsmatching" الصريح.
يدمج الأمر الفرعي Mix عدة عناكب Base عادية موجودة. هذه ليست مهمة يومية، ولكنها أداة مفيدة نسبيًا عند تكوين الفهارس لأول مرة. يُنشئ الأمر الفرعي Generate فهرس Foot عاديًا من البحث المصدر. يتم إنشاء RID تلقائيًا دائمًا، ولكن repl_uid يسمح بتعيينه يدويًا. اختياري، الافتراضي فارغ (أي يتم الإنشاء تلقائيًا).
خدعة المعدات لديها
بالإضافة إلى السؤال، يتم التعامل مع جميع الرموز "كما هي". حيث يتم دمج جميع الأحرف الفريدة. تقسيمها الكامل هو في الواقع حوالي ثلاثة رموز (أنت، s، وa)؛ شكلها الكامل الفريد (المخزن بواسطة trim_none) هو leaner-instance &u.sa! سيوفر لك ذلك مستوى ملحوظًا من حجم الدليل ووقت الفهرسة. يمكن أن تكون هذه مقدمة مفيدة للتجزئة القياسية القائمة على charset_desk. قد يتم الاحتفاظ فقط بالرموز "السحرية" الثلاثة تقريبًا. تمامًا كما هو الحال بدون mix_chars، مع التركيز فقط على charset_desk.
مورد الخصائص
قد يكون السيناريو السيئ الجديد الذي يتطلب التحوط هو طلب دقيق للغاية، حيث، على سبيل المثال، يكتمل تنفيذ الطلب في غضون 3 مللي ثانية. فإذا تم تنفيذ طلبنا الأول قبل ذلك (على سبيل المثال، خلال 270 مللي ثانية)، فسنستخدم هذا الأداء ونلغي الطلب الثاني. بعد ذلك، خلال 230 مللي ثانية من بدء الطلب، سنقوم بالتحوط وسنلغي الطلب الثاني. وبالطبع، يتم تنفيذ الطلبات المحوطة في أكثر من ضعف تاريخها "المثالي".
لذا، بالنسبة للعناكب التي لا تستخدم HNSW، يقوم Sphinx بعملية تحسين تلقائية بعد البحث باستخدام الشبكات العصبية الاصطناعية. يتم تحسين البحث مدفوعات كازينو new تلقائيًا عند دمج المعايير وشروط الشراء المؤهلة باستخدام الشبكات العصبية الاصطناعية. مع الفهارس غير HNSW، يتم أيضًا "تحسين" البحث عن طريق حساب نطاقات دقيقة. كل هذا لضمان أفضل النتائج. لا يتم دعم المتجهات المخزنة بصيغة JSON عمدًا. تستخدم استعلامات المتجهات نواة واحدة فقط لكل فهرس محلي. لا تدعم فهارس المتجهات بشكل عام، وستعتمد على مُخطط البحث الجديد.
في هذا السياق، تُعدّ أحدث طلبات الاستعلام سريعة الاستجابة. تستغرق أحدث واجهات الاستعلام أجزاءً من الثانية. قد يؤثر ذلك بشكل طفيف على الأداء، لذا يتم تعطيلها افتراضيًا. يقوم البرنامج بفك تشفير استعلام SphinxAPI (كما هو موضح في سجلات التجميد الجديدة في السجل)، ويطلب منك الاستعلام باستخدام SphinxQL، ثم يخرج. راجع قسم "التعامل مع دليل البيانات" لمزيد من التفاصيل.
يجب أن يحتوي مفتاح JSON الأول على قناع البت، وفقًا لمتصفح الويب. تُخرج الدالة BITSCOUNTSEQ() أطول سلسلة من القطع المتتالية ضمن مجموعة فرعية معينة من قناع البت، وإلا تُخرج -1 في حالة "غير قابل للتطبيق" (بما في ذلك، ربما ليس قناع بت مناسبًا). تتحقق الدالة BITSCMPSEQ() مما إذا كانت المجموعة الفرعية المؤكدة من قناع البت تُوفر سلسلة متصلة من القطع. يجب أن يكون الاختلاف الجديد من نوع عدد صحيح، وفقًا لمتصفح الويب. تُخرج الدالة BITCOUNT() عدد القطع المُحدد في وسيطها.
التاريخ والاستخدام
لا تدعم هذه الجداول عمليات الإدخال بشكل كامل (لا تدعم عمليات الإدخال). إنها ليست الخيارات القياسية الجديدة! فجداول RTindexes تشبه إلى حد كبير جداول SQL العادية. إليك نظرة عامة سريعة على الأنواع الجديدة.
يمكن تخزينه معها ضمن أجزاء بحجم 4 بايت (32 بت). وبالتالي، يساهم أول حقل بت (أو قيمة منطقية) تضعه بـ 4 بايت لكل صف، ولكن ما يليها يكون "متاحًا" حتى يتم استنفاد الـ 32 بت المتبقية. يجب أن نضع في اعتبارنا أننا قد نضطر في المستقبل إلى تحسين نظامنا، وتعديله بطريقة ما فيما يتعلق بقرارات التغليف. يمكن أيضًا معالجة القيم الخارجة عن المجموعة. هناك حد أقصى للكتلة يبلغ 4 ميجابايت لكل هدف (بالتنسيق الثنائي). استمر JSON في العمل مع صورة رقمية قوية. يتم دعم JSON المعقد بشكل تعسفي مع المصفوفات المتداخلة والكائنات الفرعية، وما إلى ذلك. تجنب استخدام نوع FLOAT للحصول على التكلفة، واستخدم بدلاً من ذلك نوع BIGINT (أو حتى STRING في حالات نادرة).
باختصار، استمتع باستخدام عمليات الربط المستندية فقط بعد إجراء عمليات التوسيع، لتجنب التأثير السلبي الكبير على الأداء. إذ يُمكننا الحصول على النتيجة نفسها بكفاءة أكبر بكثير بمجرد جلب عبارة المصدر (مثلاً: justgrrm). يُعد هذا مفيدًا جدًا لفهرسة عمليات التوسيع، ولهذا السبب يُظهر مثال الربط grrm الجديد هذه العملية في نفسه أيضًا، وليس فقط في عبارة justgeorge martin. يصبح الأمر سيئًا مع مجموعات الصرف الحديثة (حيث تُستخدم بيانات multimorphdict، أو أدوات تجذير الكلمات، أو أدوات تحليل الكلمات).
استغرق إنشاء دليل على عمود UINT ذي عدد قليل من القيم المميزة (أقل من ألف) ما يصل إلى 45 ثانية؛ بينما استغرق إنشاء دليل على عمود BIGINT فريد يحتوي على حوالي 10 ملايين قيمة مميزة ما بين 26 و27 ثانية. على عكس استخدام عدة عناكب، قد يكون استخدام عنكبوت واحد أكثر كفاءة في بعض الأحيان! تأكد من وجود فهارس لكل عنصر من عناصر lat وlon، واستخدمها بالتأكيد. اطلب من مُحسِّن الاستعلام تحديد ما إذا كنت تريد استخدام عناكب معينة أو تجاهلها لكل استعلام على حدة، وذلك لحساب الاستعلام الحالي الجديد. استخدم عبارة WHERE People(mva) داخل صيغة (؟، ؟، …).
