MySQL中使用Sphinx实现多线程搜索的方法_MySQL教程

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 　　这篇文章主要介绍了在MySQL中使用Sphinx实现多线程搜索的方法,修改Sphinx的搜索引擎配置即可,需要的朋友可以参考下

　　MySQL、Sphinx及许多数据库与搜索引擎中的查询是单线程的。比如说，在一台32个CPU核心、16个磁盘的R910服务器上执行一个查询，它最多只会用到一个核心与一个磁盘。没错，只会使用一个。

　　如果查询是CPU密集型作业，那么会使用大约3%的整机CPU能力(以上述32核机器为例)。如果是磁盘密集型，则大约会使用6%的整机IO能力(也是和上例同样的配置，16个磁盘组成RAID10或RAID0)。

　　我再换个说法吧。如果你在一台单核单磁盘的机器上执行了某个查询，花了10秒，那么把同样的查询放到一台32核16磁盘的机器上去跑，同样需要10秒，不会有丝毫改善。

　　你早就知道这一点了，对吧?那么，我的问题是——有没有办法可以改善呢?

　　如果是Sphinx，太棒了，答案是有!而且不需要花上太多的工夫。你甚至不需要修改应用与数据库，只需要稍微改下Sphinx的配置。

　　计划

　　首先，我来说明一下我们的目标。

　　Sphinx本身就支持分布式搜索，在很久以前就已经朝着水平扩展的目标来设计。如果索引在一台机器上放不下，可以让多台机器分别对区别的部分进行索引，设置一个聚合节点，负责从应用接收请求，然后把请求再同时发给所有的数据节点，最后将它们返回的结果合并起来，返回给应用。在应用看起来，就好像只有一台服务器在为它服务。

　　好，下面你猜如何着?哈，我们可以把这个功能应用到单台机器上，让我们的查询快上n多倍。而且，现在Sphinx已经支持这种做法了，所以我们根本不用再假装查询哪些远程节点。

　　还有另外一个好处，配置分布式搜索以后，索引是可以并行建的!

　　还是有一点需要注意，虽然这种做法可以加速绝大多数的查询，但还是有一些例外的情况。因为，并行的查询结果仍然需要合并起来，而这个合并过程是单线程的。而且，合并包括一些CPU密集的操作，如分级、排序，甚至用GROUP BY进行COUNT，如果数据量很大，合并过程就会变成瓶颈。

　　要确认这一点也很简单，只要查看Sphinx的查询日志，看看每个查询匹配的记录数有多少，我们就心里有数了。

　　执行

　　假设在服务器上一个索引配置如下 (很多细节都省略了):

　　 代码如下:

　　source src1

　　{

　　type = mysql

　　sql_query = SELECT id, text FROM table

　　}

　　index idx1

　　{

　　type = plain

　　source = src1

　　}

　　searchd

　　{

　　dist_threads = 0 # default

　　}

　　现在我们使用有3个CPU核心与磁盘的机器来做这个索引--就是这个idx1.下面是我们更改的配置文件 :

　　代码如下:

　　source src1

　　{

　　type = mysql

　　sql_query = SELECT id, text FROM table

　　}

　　source src1p0 : src1

　　{

　　sql_query = SELECT id, text FROM table WHERE id % 3 = 0;

　　}

　　source src1p1 : src1

　　{

　　sql_query = SELECT id, text FROM table WHERE id % 3 = 1;

　　}

　　source src1p2 : src1

　　{

　　sql_query = SELECT id, text FROM table WHERE id % 3 = 2;

　　}

　　index idx1_template

　　{

　　type = plain

　　source = src1

　　}

　　index idx1p0 : idx1_template

　　{

　　source = src0

　　}

　　index idx1p1 : idx1_template

　　{

　　source = src1

　　}

　　index idx1p2 : idx1_template

　　{

　　source = src2

　　}

　　index idx1

　　{

　　type = distributed

　　local = idx1p0

　　local = idx1p1

　　local = idx1p2

　　}

　　searchd

　　{

　　dist_threads = 3

　　}

　　做完这些后，你需要重建索引. 但是现在idx1p0到idx1p2的索引indexer命令可以同步进行.

　　另外，用区别的操作来分离数据不是最好的办法, 你可以在MYSQL中用一个辅助表来区分它们的范围, 配合 sql_query_range使用或是别的什么, 具体根据你的数据来决定.

　　写在最后

　　我一直都很喜欢 Sphinx，Sphinx可以如此容易的扩展到你所需要的足够多的机器上，并且这种方式在很多年前就已经在被使用了。然后，我想，我并没有与我往常一样，利用这个特性来使得在一台机器上的查询变得更快。嗯，这并不是在说它很慢或者其实什么，只是，查询永远不会太快，不是吗?

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