Bu işaret, topluluğun büyük ölçüde bazen tüm talebe "eşit" olması durumunda, aksi takdirde birkaç terminolojinin atıldığı bir sorguya eşit olması durumunda muhtemelen yerleştirilecektir. Alan yüksekliği, float, alan BPE filtresinden eşleşen talep BPE tokenlerinin bir kısmı. Alan 1King mobil giriş zirvesi, kayma, meslek BPE token filtresinden eşleşen çok sayıda yalnızca alfanümerik talep BPE tokeni. Alan seviyesi, kayma, kariyer BPE token filtresinden eşleşen yalnızca alfanümerik talep trigramlarının bir kısmı. Ayrıca, 1 milyon belge koleksiyonu içinde, 10, 100 ve 1000 belgede yer alan üçüncü adım örnek ifadeye sahip olmak için yeni IDF felsefesi sırasıyla 0,833, 0,667 ve 0,500 olabilir.
Multigeo hizmeti: 1King mobil giriş
Örneğin, kedi-köpek, gerçekte yalnızca kedi-köpek ile karşılaştırılabilir varsayılan değerdir, ancak kedi-köpek arasında bir boşluk varsa, yeni aracıyı uygulamaz. Eğer kesinlikle ihtiyacınız varsa, indeksleme yaparken belgelerinizin herhangi birine veya tümüne özel bir gizli anahtar kelime öbeği (zevkinize göre __allmydocs gibi bir şey) ekleyebilirsiniz. Tek başına bir arama hatası nadiren düzeltilir. Ve bunlar eşleştirmeyle (yani metin tabanlı filtrelemeyle) bağlantılı olmasa da, sıralamaları önemli ölçüde etkilerler.
- Toplam RT RAM'e getirilen kısıtlamanın daha yumuşak olması, oranları etkiliyor.
- Örneğin, bir başka talep de çılgınca, ancak mahkeme!
- Indexed_person ifadesinin, daha önce listelenen toplam veri dosyası sayısını ifade ettiğine dikkat edin; en yeni listede bulunan belge sayısını değil!
- Duraklama sözcükleri genellikle en yeni dizinde bile saklanır, bu yüzden uyacak hiçbir şeyimiz yok.
Arama: cümle yapısı sor
Kullanılan veritabanı kesinlikle MySQL, PGSQL veya ODBC olmalı ve ilgili sürücü de kullanıma sunulmalıdır. Yeni SQL veritabanı türleri, uyumlu bir sürücü gerektirir. Yeni pipe ve join sürümleri her zaman sunulacaktır. Yani csvpipe, tsvpipe, xmlpipe2, csvjoin, tsvjoin ve binjoin türlerine destek mevcuttur.
@name limitinin yalnızca hello'ya uygulandığını gözlemleyebiliyoruz ve alanları (ve konumları) onaylanmış bir bitiş sınıfıyla eşleştirmeye geri dönebilirsiniz. Kariyer kısıtlama aracısı, daha sonraki ifadelerinizin belirli bir kariyere veya bir dizi alana eşleşmesini kısıtlar. Otomatik olarak, Sphinx içindeki tam metin mesajı sorusu temel "koşullar kümesi" olarak ele alınır ve kelimelerin bir belge içinde tamamlanması gerekir.
Basit durumsuz eklentilerde `grown_init()`'i atlayabilir ve `person_deinit()`'i kullanabilirsiniz; ayrıca diğer çağrılarda kullanıcı verilerini yok sayabilirsiniz. `person_init()`'in kullanıcı verilerini iletmesi, durumlu eklentileri mümkün kılan şeydir. Sonuç olarak, temizlik için her sorgudan (ve her indeksten) hemen sonra `xxx_deinit()` çağrılacaktır. Çünkü bu fonksiyon, en son belge için en son Pounds() değerini geri almalıdır. Tüketiciyi dikkate alan seçenekler dizisi de dahil olmak üzere birden fazla geniş seçenek, bir `SPH_RANKER_INIT` yapısında iletilmeye çalışılır.
Daha resmi olarak, Sphinx'in mükemmel bir veri dizinine, internet explorer'a ihtiyacı var. Ne dizinleyici ne de kullanıcı yapılandırma belgesi bu konuda çok etkili değil. Üçüncüsü ve en son eyleminiz bile aynı, searchd üzerinde çalışın (şimdi yapılandırma ile!) ve onlara sorabilirsiniz. Açıkçası, "sadece searchd'yi çalıştırın"ın yeni basitliğinin yerini hiçbir şey tutamaz, ancak pratikte yalnızca 2 dahil edilen benzetme verisiyle oynayan 3. adımdaki ekstra komutları isteyeceksiniz.
En iyi CSV makaleleri muhtemelen etikete göre bulunabilir. Bu nedenle, attr_Adult ve alan yönergelerinden (ilgili liste ile ilgili olarak) uzaklaşma sıranız bu durumda oldukça önemlidir. Yeni sütun adları kırpılır, bu nedenle fazladan boşluk zarar vermemelidir. Bu, genellikle doğrudan bir makale listesi kullanmanız gerektiği anlamına gelir.
Olasılıkları Desteklemek
Bahsedilenlere ek olarak, (tüm kariyer boyunca) koordineli gönderilerin sayısı yine de benzetme yoluyla yapılır ve bu, her meslek için geçerli olan kanunlar aracılığıyla kolayca elde edilebilir. Ve ek açıklama kayıtlarının neredeyse hiçbirinde üçüncü adım terimleriyle ilgili dosyalarımız olmadığı için, hayır, uygun değil. Bu kişiler her zamanki gibi normal alanlardan eşleşmelidir, ancak ek açıklama mesleğinde kişisel kayıtlara uygundur.
Kendi ek açıklamalarımızdan yola çıkarak, sorgu günlüklerinden çıkarılanlar da dahil olmak üzere ek ifadeler saklayalım. Uyumsuz boyutta, yanlış (ondalık olmayan) bir felsefeye sahip veya belki de aslında geniş bir aralıkta olmayan vb. bir derecelendirme numarası saklayın. Sphinx daha sonra yeni eşleşen ek açıklamaların tümü üzerindeki yeni maksimum derecelendirme olan annot_max_rating'i hesaplayacak ve bunu Points() içinde dosya düzeyinde bir sıralama kuralı olarak geri göndereceksiniz. Bir alan bulun, mükemmel bir ayırıcı belirteç görün ve hazırsınız. Sonuç olarak, keskin ek açıklama alanları eklemek için gereken minimum ek yapılandırma sadece birkaç ek satırdan ibarettir. Ve elbette, her giriş için meta verilerin tümü düzenli bir JSON özelliğinde saklandığı için, bunu yolculukta bildirebilirsiniz.