مطلوب عند تحديد قائمة index_tokclass_fields. قائمة بالصناعات التي يجب حفظها في DocStore، وبالتالي يمكن الوصول إليها لاحقًا، ولكن بفهرسة نصية كاملة، وبالتالي قد لا تكون قابلة للبحث باستخدام شرط Fits(). قائمة بالمجالات التي يجب فهرستها نصيًا بالكامل وتخزينها في DocStore، مما يوفر استرجاعًا لاحقًا لمحتوى الحقل الخاص بك وعمليات البحث باستخدام Fits(). ستستهلك قائمة RT التي تحتوي على 3 ميجابايت فقط من البحث هذه الخطوة الفعلية البالغة 3 ميجابايت من ذاكرة الوصول العشوائي، سواء تم ضبط rt_mem_limitation على 100 جيجابايت أم لا.
توجيه join_schema
ليس مفيدًا جدًا بحد ذاته، فهو يشير ببساطة إلى أن الأسئلة التي تستخدم GROUPBY() لا تتأثر بنوع سطر المجموعة الجذرية. نظرًا لأن SQL غير منتظم، فإنه يتفاعل عندما تكون هناك ميزات تجميعية من الاستعلام. السؤال التالي هو إنتاج أداء عام مماثل، ولكن لسطر تجميع إضافي على الجانب الآخر. يجب ألا يكون تأثير الإنشاءات غير محدود أبدًا، والتقييد 20 هو التقييد الضمني الافتراضي.
إليك مثال على ملف XML يمكن لـ Sphinx التعامل معه. بالإضافة إلى ذلك، يمكنك تضمين تنزيل تطبيق i24Slot APK i24Slot مجموعة بيانات (أو ما يُعرف بـ k-batch) في نفس ملف XML مع ملفاتك. يتطلب Sphinx استخدام عدة وسوم XML خاصة لتمييز البيانات الفردية. حاليًا، لا يمكنك تجاهل أعمدة CSV. بعبارة أخرى، يمكنك "إعادة ترتيب" عناصر CSV باستخدام csvpipe_header.
توجيه unpack_zlib
بخلاف ذلك، فإن rank_areas بسيط للغاية. من المهم تذكر أن العناصر التكميلية تستمر في العمل. يتم فقط احتساب أحداث الكلمات الرئيسية المتعلقة بتقييم المناطق المصنفة عند حساب ترتيب العناصر. تم إنشاء Rank_fields ليتم استخدامها لاحقًا. تختلف معتقدات BM25 الجديدة بالتأكيد، بينما تتغير المتوسطات الديناميكية في rt1 عن المتوسطات الثابتة المحددة في rt2، ولكن هذا يساعد في معرفة النتائج بعد بضعة صفوف إضافية. إليك مثال مع اثنين من العناكب، rt1 وrt2، حيث تتغير الثانية ببساطة لأننا سمحنا بـ global_avg_field_lengths. فكر في مناطق النظام التي لا ينبغي تصنيفها.
يتم تجميع صفوف البيانات الجديدة من جميع المضيفين ضمن الفهرس الموزع، عبر جميع الفهارس الفيزيائية الجديدة (RT أو العادية). بما في ذلك، داخل قائمة تحتوي على حقلين (الكلمة والمحتوى)، يتم إرجاع بعضها كقيم رقمية أو نصية فردية، بينما يتم تسمية البعض الآخر وتنسيقه كمستندات JSON صغيرة، لتسهيل الاستخدام. يعرض هذا النظام بيانات متنوعة لكل فهرس نصي، أو لكل جدول (علامات في المستندات والبايتات، وتحليلات الاستعلام، وما إلى ذلك). على الرغم من ذلك، يُعد هذا النظام أداة جيدة لاستعراض تكوينات القوائم أثناء التنقل، حيث يعرض الإعدادات الافتراضية. يقوم النظام بإنشاء جدول بيانات مطابق لمخطط فهرس النص الكامل المحدد، بالإضافة إلى الإعدادات الأخرى.
انظر إلى بنية الجملة
بالإضافة إلى ذلك، لدينا الآن المستند رقم 2، وهو مناسب، ولكن ما الذي يجعل الملف الجديد رقم 3 مصنفًا بشكل مرتفع جدًا فجأة؟ في خاصية المطابقة الذكية، يتم ببساطة تطبيق عملية "أو" المنطقية العادية على عدة كلمات، ولكن في خاصية الترتيب الذكي (وعلى عكس عامل "وإلا" التقليدي)، لا يتم زيادة ترتيبها داخل الاستعلام. يتيح لك عامل "وإلا" (الخط المزدوج) تحديد مرادفات كل كلمة بحث "مرتبة بشكل صحيح" من مخرجات الاستعلام. وبالتالي، تتم مطابقة الملفين 2 و3. الاستعلام رقم 1 يناسب الملف رقم 1 فقط، لا غرابة في ذلك. قد يؤدي هذا أحيانًا إلى بعض التعقيد، وقد تتخذ قرارات مطابقة غير متوقعة (لكنها حتمية!).
لتعطيل ذاكرة التخزين المؤقت للاستعلام، حدد حجمها الأقصى (akaqcache_max_bytes) بحيث يمكنك ضبطه على 0 بدلاً من ذلك. بالإضافة إلى ذلك، عند ضبط حجم الذاكرة على أقل من 810 بايت، قد لا نلاحظ أي نقص في البيانات، وانخفاضًا في عدد التطابقات المكتشفة، وستتلقى تحذيرات إنهاء مبكرة، كما هو موضح. يستهلك الاستعلام المذكور أعلاه 810 بايت من إجمالي تكلفة نموذج الإعداد الافتراضي. لسوء الحظ، يختلف أداء الذاكرة بشكل كبير بين مجموعات البيانات، وستواجه مشاكل في ذلك.
البحث: ميزانيات الذكريات
بالنسبة لاختبار الأداء السريع الذي قد يكون غير دقيق، والذي يستخدم الإصدار 3.cuatro (إعدادات البحث القياسية؛ خادم ذو 96 نواة؛ 128 مشتركًا يقومون بعمليات اختيار القسم)، حققنا حوالي 110 ألف طلب في الثانية لكل خيط معالجة. يحسب عداد fetched_docs فقط الصفوف المُسترجعة، حيث يجب عليه تحديد إجمالي عدد العمليات المكتملة. لذا، في أفضل الأحوال (عندما يتم تطبيق جميع عوامل تصفية Where)، سيعيد الاستعلام الجديد N صفًا، وليس صفًا واحدًا إضافيًا. بالنسبة للاستعلامات غير المتعلقة بالمصطلحات، فإنه يحسب جميع الصفوف النشطة (الفريدة) التي تم ربطها (إما بسبب فهم فهرس السمة، أو عن طريق المسح الكامل).
في الواقع، ربما يكون أحد أشهر تماثيل أبو الهول موجودًا في دلفي؛ حيث كان مثبتًا في البداية على عمود أيوني شاهق يبلغ ارتفاعه 10 أمتار، وقد حظي باهتمام كبير من قبل الناكسيين حوالي عام 560 قبل الميلاد. في القرن السادس قبل الميلاد، ظهر تمثال أبو الهول اليوناني الجديد المصنوع من الطوب، وكلاهما بقاعدة مرتفعة. توجد أمثلة على تماثيل أبو الهول ذات الوجوه المنفصلة ولكن وسطها شعر أسد، كما هو الحال في النوبة، وفي الإمبراطورية الجديدة، ربما يكون الوجه كبشًا، وربما يكون مرتبطًا بأمون.
لذا، لا يتم تحديدها إلا بعد ذلك مباشرة، في بداية معالجة الاستعلام. ولا يتم احتساب النتيجة فعليًا لأن الحرف افتراضيًا هو "a". وللتدقيق أكثر في هذا النوع من التشبيه، تذكر ذلك.
توجد عمليات الربط في ملف نصي منفصل (أو مجموعة من ملفات البيانات)، ويمكن تضمينها في الفهرس الجديد باستخدام توجيه الربط. يشير عمود "جديد" إلى أن هذا النوع من المحاولات كان متاحًا اليوم، ولكنه لم يكن مدعومًا من قِبل أحدث توجيهات WordForms القديمة. على عكس التوجيهات العامة، التي تؤثر على الملفات والاستعلامات.
