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What/Sphinx是什么定义：Sphinx是一个全文检索引擎。 特性：
Why/为什么使用Sphinx遇到的使用场景
可选方案A、直接在数据库实现跨库LIKE查询 优点：简单操作 缺点：效率较低，会造成较大的网络开销 B、结合Sphinx中文分词搜索引擎 优点：效率较高，具有较高的扩展性 缺点：不负责数据存储 使用Sphinx搜索引擎对数据做索引，数据一次性加载进来，然后做了所以之后保存在内存。这样用户进行搜索的时候就只需要在Sphinx服务器上检索数据即可。而且，Sphinx没有MySQL的伴随机磁盘I/O的缺陷，性能更佳。 其他典型使用场景1、快速、高效、可扩展和核心的全文检索 数据量大的时候，比MyISAM和InnoDB都要快。 能对多个源表的混合数据创建索引，不限于单个表上的字段。 能将来自多个索引的搜索结果进行整合。 能根据属性上的附加条件对全文搜索进行优化。 2、高效地使用WHERE子句和LIMIT字句 当在多个WHERE条件做SELECT查询时，索引选择性较差或者根本没有索引支持的字段，性能较差。sphinx可以对关键字做索引。区别是，MySQL中，是内部引擎决定使用索引还是全扫描，而sphinx是让你自己选择使用哪一种访问方法。因为sphinx是把数据保存到RAM中，所以sphinx不会做太多的I/O操作。而mysql有一种叫半随机I/O磁盘读，把记录一行一行地读到排序缓冲区里，然后再进行排序，最后丢弃其中的绝大多数行。所以sphinx使用了更少的内存和磁盘I/O。 3、优化GROUP BY查询 在sphinx中的排序和分组都是用固定的内存，它的效率比类似数据集全部可以放在RAM的MySQL查询要稍微高些。 4、并行地产生结果集 sphinx可以让你从相同数据中同时产生几份结果，同样是使用固定量的内存。作为对比，传统SQL方法要么运行两个查询，要么对每个搜索结果集创建一个临时表。而sphinx用一个multi-query机制来完成这项任务。不是一个接一个地发起查询，而是把几个查询做成一个批处理，然后在一个请求里提交。 5、向上扩展和向外扩展 向上扩展：增加CPU/内核、扩展磁盘I/O 向外扩展：多个机器，即分布式sphinx 6、聚合分片数据 适合用在将数据分布在不同物理MySQL服务器间的情况。 例子：有一个1TB大小的表，其中有10亿篇文章，通过用户ID分片到10个MySQL服务器上，在单个用户的查询下当然很快，如果需要实现一个归档分页功能，展示某个用户的所有朋友发表的文章。那么就要同事访问多台MySQL服务器了。这样会很慢。而sphinx只需要创建几个实例，在每个表里映射出经常访问的文章属性，然后就可以进行分页查询了，总共就三行代码的配置。 How/如何使用SphinxSphinx工作流程图： 流程图解释：
Sphinx的工作原理Sphinx的整个工作流程就是Indexer程序到数据库里面提取数据，对数据进行分词，然后根据生成的分词生成单个或多个索引，并将它们传递给searchd程序。然后客户端可以通过API调用进行搜索。 介绍了Sphinx的工作原理后，那么接下来就要让Sphinx工作起来，先来看看Sphinx的配置。 Sphinx的配置数据源配置先来看一份数据源的配置文件示例：
其中 source后面跟着的是数据源的名字，后面做索引的时候会用到； type：数据源类型，可以为MySQL，PostreSQL，Oracle等等； sql_host、sql_user、sql_pass、sql_db、sql_port是连接数据库的认证信息； sql_query_pre：定义查询时的编码 sql_query：数据源配置核心语句，sphinx使用此语句从数据库中拉取数据； sql_attr_*：索引属性，附加在每个文档上的额外的信息（值），可以在搜索的时候用于过滤和排序。设置了属性之后，在调用Sphinx搜索API时，Sphinx会返回已设置了的属性； sql_query_info_pre：设置查询编码，如果在命令行下调试出现问号乱码时，可以设置此项； sql_query_info：设置命令行下返回的信息。 索引配置
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