قطط وقطط صغيرة من سلالة سفينكس بيت متوفرة الآن بعد حلاقة شعرها.

يمكنك التسوق بناءً على مواصفات محددة، مثل مصفوفات JSON، التي تناسب أحجام "8 جيجابايت و256 جيجابايت" على أساس كل مواصفة، ويمكنك الحصول على التكاليف المنسقة بدقة. لمساعدتك في تخزين بيانات التعريف العشوائية لكل إدخال في Sphinx، واسترجاع مجموعة بيانات تعريف رائعة تحتوي فقط على الإدخالات المطابقة الجديدة. في ملاحظة جانبية، قد يبدو استخدام غابة الاستعلام الجديدة لمنع عوامل التشغيل المتداخلة الجديدة سطحيًا للوهلة الأولى، ولكنه كان صعب الاستخدام بشكل مفاجئ (يحتوي على العديد من الحالات الشاذة). يجب أن تتطابق جميع عبارات Bow مع إعداد "annotationsmatching" المحدد.

يدمج الأمر الفرعي Mix عنكبوتين عاديين موجودين. هذا ليس استخدامًا يوميًا، ولكنه أداة مفيدة عند إعداد العناكب لأول مرة. ينشئ الأمر الفرعي Create دليل Base عاديًا من تحليل المصدر. يتم إنشاء RID تلقائيًا، ولكن repl_uid يسمح بإنشائه يدويًا. يُنصح بذلك، والقيمة الافتراضية فارغة (أي يتم إنشاؤه تلقائيًا).

ميزات الأداة السرية

كما هو الحال في الأسئلة، تُعالج جميع الرموز باستخدام "و" أيضًا. حيث يتم دمج جميع الأحرف الفريدة. أساسها المجزأ هو في الواقع ثلاثة رموز (أنت، s، وa)؛ شكلها الكامل الجديد (المخزن بدون حذف الأحرف) هو الأحرف الصغيرة &u.sa! سيوفر لك ذلك مقدارًا واضحًا من أبعاد الدليل ووقت الفهرسة. قد تكون هذه مقدمة مفيدة حول التجزئة القياسية القائمة على جدول charset_table. تم الاحتفاظ فقط بالرموز الثلاثة "السحرية". تمامًا كما لو لم يكن هناك أي دمج للأحرف، وفقًا لجدول charset_table فقط.

مصدر الدوال

قد يكون الوضع السيئ الجديد للتحوط هو طلب سريع ممتاز، حيث يتم تنفيذ جميع الطلبات في غضون 3 مللي ثانية. لأنه إذا تمكن الطلب الأساسي من الانتهاء قبل الموقع ذلك (على سبيل المثال، خلال 270 مللي ثانية)، فسنستخدم تلك النتائج ونلغي الطلب الثاني. ثم خلال 230 مللي ثانية من بدء الطلب، نقوم بالتحوط ويمكننا إصدار طلبنا الثاني. وبالطبع، من المرجح أن تنتهي الطلبات المحوطة خلال ضعف يومها "المثالي".

وبالتالي، مع وجود فهارس غير متوافقة مع HNSW، يقوم Sphinx فعليًا بخطوة تحسين تُسمى "التحسين" بعد بحث ANN. يتم تحسين عمليات البحث المدمجة تلقائيًا باستخدام كل من معايير Where وORDER BY المؤهل لـ ANN. مع عناكب البحث غير المتوافقة مع HNSW، يقوم Sphinx أيضًا "بتحسين" نتائجها من خلال حساب نطاقات دقيقة. كل هذا من أجل التذكر. لا يتم دعم المتجهات المخزنة بتنسيق JSON عمدًا. تستخدم استعلامات المتجهات مركزًا واحدًا فقط لكل فهرس محلي. لا تدعم عناكب البحث المتجهة هذا التنسيق بشكل عام؛ وستعتمد على أحدث إصدار من المخطط.

الاستعلام الجديد دقيق للغاية في هذا المثال. عدادات الاستعلام الجديدة تعمل بالمللي ثانية. قد يؤدي ذلك إلى تأثير طفيف على النتائج، لذا يتم تعطيلها تلقائيًا. يقوم بفك تشفير استعلام SphinxAPI (مع ملاحظة وجود أخطاء في سجلات الأعطال الجديدة)، ويطلب منك الاستعلام باستخدام SphinxQL، ثم يمكنك الخروج. راجع قسم "استخدام دليل البيانات" لمزيد من التفاصيل.

يجب أن يحتوي أول اختلاف في json.secret على قناع البت، وفقًا لمتصفح الويب. تُحسب قيمة BITSCOUNTSEQ() أطول سلسلة متصلة من البتات ضمن مجموعة فرعية معينة من قناع البت، وإلا تُرجع -الخطوة 1 عندما يكون "غير قابل للتطبيق" (بما في ذلك، ربما ليس قناع بت مناسبًا). تتحقق BITSCOUNTSEQ() مما إذا كانت المجموعة الفرعية المؤكدة من قناع البت تحتوي على سلسلة متصلة من البتات. يجب أن يكون الاختلاف الجديد من النوع الصحيح، وفقًا لمتصفح الإنترنت. تُخرج BITSCOUNT() عدد البتات التي تم تعيينها إلى 1 في وسيطها.

التسجيل والتدرب

لا تدعم هذه الطريقة عمليات الإنتاج بشكل كامل (لا تدعم عمليات الإدخال). ليست هذه هي البدائل القياسية الجديدة! بينما تُشبه فهارس RT فهارس SQL العادية تمامًا. إليك تقريرًا موجزًا ​​عن الأنواع الجديدة.

يتم تجميع البيانات في أجزاء بحجم 4 بايت (32 بت). لذا، يساهم حقل البت الأساسي (أو BOOL) الذي تخصصه بـ 4 بايت لكل صف، ثم يكون باقي هذه البايتات "متاحًا" حتى يتم استهلاك الـ 32 بت المتبقية. المهم هو أن نضع في اعتبارنا أننا قد نحتاج إلى تعديل نظامنا في المستقبل، ويمكنك تحويله بطريقة ما إلى نظام تلقائي. يمكن تغطية التفكير خارج النطاق. هناك حد أقصى لحجم البيانات يبلغ 4 ميجابايت لكل عنصر (فيما يتعلق بالتنسيق الرقمي). يتم تخزين JSON كصورة ثنائية. يتم دعم JSON المعقد الذي يحتوي على مصفوفات متداخلة وكائنات فرعية، وما إلى ذلك. تجنب استخدام نوع FLOAT للتكلفة، واستخدم بدلاً من ذلك نوع BIGINT (أو في بعض الحالات النادرة نوع SNING).

باختصار، استكشف استخدام تعيينات المستند فقط عند إجراء عمليات التوسيع، لتجنب الحصول على نتائج متعددة. إذ يُمكننا الحصول على النتيجة نفسها بكفاءة أكبر من خلال جلب كلمات المصدر فقط (كلمة `justgrrm` في مثالنا). يُعد هذا مفيدًا جدًا لفهرسة عمليات التوسيع، ولهذا السبب يقوم مثال تعيين `grrm` الجديد بتعيينها إلى كلمة `just` فقط، وليس إلى كلمة `justgeorge martin`. قد يُصبح هذا غير مُجدٍ مع زيادة استخدام تقنيات الصرف الحديثة (التي تتضمن مستندات `multiplemorphdict`، أو أدوات تجذير الكلمات، أو أدوات تحليل الكلمات).

استغرقت عملية إدارة الدليل على عمود UINT ذي عدد قليل من القيم (أقل من ألف) ما يصل إلى 4-5 ثوانٍ؛ بينما استغرقت عملية إدارة الدليل على عمود BIGINT فريد نسبيًا يحتوي على حوالي 10 ملايين قيمة إضافية ما يصل إلى 26-27 ثانية. على عكس استخدام كلا الفهرسين، قد يكون من الأفضل أحيانًا استخدام أحدهما فقط! لنفترض أن لديّ عناكب لأعمدة خطوط الطول والعرض، وسأستخدمها. مُحسِّن الاستعلام هو الأداة التي تُحدد، لكل استعلام، ما إذا كنت تريد استخدام عناكب معينة أم تجاهلها، وذلك لحساب الاستعلام الحالي. أو استخدم عبارة WHERE One(mva) في استعلام من نوع (؟، ؟، …).