يمكنك البحث عن قيم المواصفات الفردية في مصفوفات JSON، ومطابقة "8g 256g" مع كل مواصفة على حدة، وبالتالي يمكنك الحصول على التكلفة المنسقة بدقة. للبحث عن بيانات تعريف عشوائية لكل قبول على Sphinx، واستجلاب مجموعة بيانات تعريف جيدة تحتوي فقط على السجلات المطابقة حديثًا. ملاحظة جانبية: قد يبدو عرض شجرة الاستعلام الجديدة لإيقاف عوامل التشغيل المتداخلة الجديدة سطحيًا مقارنةً بالمظهر الأصلي، ولكنه كان صعب الاستخدام بشكل مفاجئ (يستغرق وقتًا طويلاً). تتطلب جميع عبارات Bow مطابقة في وضع "annotationsmatching" المباشر.

يدمج الأمر live payment method الفرعي "دمج" فهرسين عاديين موجودين من نوع "Feet". هذه ليست هواية شائعة، ولكنها أداة مفيدة نسبيًا عند إعداد الفهارس لأول مرة. أما الأمر الفرعي "إنشاء" فيُحضر قائمة "Feet" عادية من تحليل المصدر. يتم إنشاء RID تلقائيًا، ولكن repl_uid يسمح بإنشائه يدويًا. القيمة الافتراضية هي "standard" (أي يتم إنشاؤها تلقائيًا).

ميزات خدعة الوحدة

إلى جانب الاستعلامات، تُعالج جميع الرموز "كما هي". حيث تُخلط جميع الأحرف الفريدة. أساسها المجزأ هو في الواقع ثلاثة رموز (you، s، anda)؛ شكلها الكامل الجديد (المُحتفظ به لـ trim_none) هو &you.sa جيد! قد يوفر لك ذلك مستوى ملحوظًا من حجم الفهرس ووقت الفهرسة. قد تكون هذه مقدمة مفيدة للتجزئة العادية التي تركز على جدول charset_desk. يمكن تخزين الرموز "السحرية" الثلاثة فقط. كما هو الحال بدون mix_chars، مع التركيز فقط على charset_desk.

مورد الخصائص

قد تكون الظروف الجديدة التي تستدعي التحوّط هي الاستعلامات فائقة السرعة، حيث يُنفّذ معظم الوكلاء الاستعلامات في غضون 3 مللي ثانية. إذا لم يكتمل الطلب الأول قبل ذلك (في غضون 270 مللي ثانية مثلاً)، فسنستخدم هذا الأداء ونلغي الطلب الثاني. بعد ذلك، خلال 230 مللي ثانية من بدء الاستعلام، نقوم بالتحوّط ونطرح الطلب الثاني. وبطبيعة الحال، من المرجح أن تُنفّذ الطلبات المحوّطة بأكثر من ضعف سعرها "المثالي".

بالنسبة للعناصر ذات مؤشرات HNSW المنخفضة، يقوم Sphinx بخطوة تحسين بعد بحث الشبكة العصبية الاصطناعية. يتم تحسين عمليات البحث المدمجة تلقائيًا بناءً على الشروط التي تنطبق على كل عنصر، بالإضافة إلى شرط الاستحواذ المؤهل للشبكة العصبية الاصطناعية. مع مؤشرات غير HNSW، يتم تحسينها أيضًا من خلال قياس المسافات المباشرة، وذلك لتحسين الاسترجاع. لا يتم دعم المتجهات المحفوظة بتنسيق JSON عمدًا. تستخدم استعلامات المتجهات مفتاحًا واحدًا فقط لكل فهرس محلي. لا تدعم مؤشرات المتجهات جميع الحالات، وستعتمد على المنسق الجديد.

الاستعلام الجديد سريع جدًا في المثال. عدادات كل استعلام جديدة تُقاس بالمللي ثانية. قد يُسبب ذلك شعورًا بنقص النتائج، لذا يتم تعطيلها تلقائيًا. يفك تشفير استعلام SphinxAPI المفقود (كما هو موضح في سجلات التجميد الجديدة)، ويُهيئك للاستعلام باستخدام SphinxQL، ثم تخرج. راجع قسم "التعامل مع دليل البيانات" لمزيد من التفاصيل.

يجب أن يحتوي أول اختلاف في json.trick على قناع البت، وفقًا لمتصفح الويب. تُخرج الدالة BITSCOUNTSEQ() أطول سلسلة من الأجزاء المتسلسلة ضمن مجموعة فرعية معينة من قناع البت، أو -1 عندما تكون "غير مناسبة" (مثل "ليس قناع بت"). تتحقق الدالة BITSCMPSEQ() مما إذا كانت المجموعة الفرعية المحددة من قناع البت تحتوي على سلسلة متصلة من الأجزاء. يجب أن يكون أحدث اختلاف من أي نوع عدد صحيح، وفقًا لمتصفح الويب. تُخرج الدالة BITCOUNT() عدد الأجزاء التي تم تعيينها إلى واحد في وسيطها.

التسجيل والاستفادة منه

لا تدعم هذه الإصدارات عمليات الإنتاج بشكل كامل (لا تدعم عمليات الإدراج). وربما لا تدعم البدائل الافتراضية الجديدة! لأن فهارس RTindexes هي نفسها فهارس جداول SQL العادية. إليك شرحًا موجزًا ​​للإصدارات الجديدة.

يتم تضمينها ضمن أجزاء بحجم 32 بت (أربعة بايتات). لذا، فإن أول حقل بت (أو BOOL) تضيف أربعة بايتات لكل صف، ثم تكون الحقول التالية "حرة" حتى يتم استهلاك هذه البتات الـ 32. مع ذلك، يجب الانتباه إلى أننا قد نحتاج إلى تحسين أداء البرنامج في المستقبل، وربما تحويله إلى سلوك تغطية تلقائية. يمكن تغطية مفهوم "خارج النطاق" لاحقًا. يوجد حد أقصى لحجم كل هدف يبلغ 4 ميجابايت (في التنسيق الرقمي). يتم تخزين JSON داخليًا باستخدام رمز رقمي قوي. يتم دعم JSONات الحديثة التي تحتوي على مصفوفات متداخلة، وكائنات فرعية، وما إلى ذلك. تجنب استخدام نوع البيانات FLOAT لتحديد التكلفة، واستخدم بدلاً من ذلك نوع البيانات BIGINT (أو حتى STRING في بعض الأحيان).

باختصار، تجنب استخدام تعيينات المستند فقط عند إجراء عمليات التوسيع، وذلك لتجنب انخفاض كبير في الكفاءة. إذ يمكننا الحصول على النتيجة نفسها بكفاءة أعلى بكثير من خلال جلب عبارة المورد فقط (باستخدام `justgrrm` في مثالنا). يُعد هذا مفيدًا جدًا لفهرسة عمليات التوسيع، ولهذا السبب يقوم مثال تعيين `grrm` الأخير بتعيينه إلى نفسه أيضًا، وليس إلى `justgeorge martin`. سيزداد الأمر سوءًا مع أكوام الصرف الأكثر تعقيدًا (حيث يتم استخدام ملفات بيانات `multiplemorphdict` أو أدوات تجذير الكلمات أو أدوات تحليل الكلمات).

استغرق تنفيذ فهرس لعمود UINT صغير يحتوي على عدد قليل من القيم (أقل من 1000) حوالي 45 ثانية؛ بينما استغرق تنفيذ فهرس لعمود BIGINT فريد يحتوي على حوالي 10 ملايين قيمة أخرى حوالي 26-27 ثانية. على عكس استخدام برامج الزحف المختلفة، قد يكون من الأفضل أحيانًا استخدام برنامج زحف واحد! لديّ فهارس لأعمدة خطوط الطول والعرض، وسأستخدمها بالتأكيد. مُحسِّن الاستعلام هو الأداة التي تُساعدك، في كل استعلام، على تحديد ما إذا كنت ستستخدم برامج زحف مُعينة أم لا لحساب الاستعلام الحالي. أو استخدم استعلامات من نوع ORWHERE Any(mva) Inside (?, ?, …).