万字详解PHP+Sphinx中文亿级数据全文检索实战（实测亿级数据0.1秒搜索耗时）

Sphinx查询性能非常厉害，亿级数据下输入关键字，大部分能在0.01~0.1秒，少部分再5秒之内查出数据。

Sphinx

• 官方文档：http://sphinxsearch.com/docs/sphinx3.html
• 极简概括：
  由C++编写的高性能全文搜索引擎的开源组件，C/S架构，跨平台（支持Linux、Windows、MacOS），支持分布式部署，并可直接适配MySQL。
• 解决问题：
  因为MySQL的 like %keyword% 不走索引，且全文索引不支持中文，所以需要借助其它组件。适用于不经常更新的数据的全文搜索。
• 同类产品：
  ElasticSearch、Solr、Lucene、Algolia、XunSearch。
• 使用思路：
  发送给Sphinx关键字，然后Sphinx返回id给PHP，PHP再调用MySQL根据id查询。也就是帮着MySQL找id的，MySQL走主键索引，查询性能很高。
• API支持：
  Sphinx附带了三种不同的API，SphinxAPI、SphinxSE和SphinxQL。SphinxAPI是一个可用于Java、PHP、Python、Perl、C和其他语言的原生库。SphinxSE是MySQL的一个可插拔存储引擎，支持将大量结果集直接发送到MySQL服务器进行后期处理。SphinxQL允许应用程序使用标准MySQL客户端库和查询语法查询Sphinx。
• SQL扩展
  Sphinx不仅限于关键字搜索。在全文搜索结果集之上，您可以计算任意算术表达式、添加WHERE条件、排序依据、分组依据、使用最小值/最大值/AVG值/总和、聚合等。本质上，支持成熟的SQL SELECT。

建表

CREATE TABLE `articles` (
  `id` int unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `content` varchar(16000) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_unicode_ci NOT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=MyISAM AUTO_INCREMENT=320974 DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_unicode_ci;

亿级大数据源准备

1. 决策分析：
   亿级的数据量，还都得是中文，如果是52个大小写字母和10个数字可以随机，中文随机效果差，最好是有能阅读通畅的数据源，而不是随机汉字数据源。
2. 尝试寻找：
   尝试看了txt版的《三国演义》，发现行数太少，所以转变思维，更大的数据量，只能是长篇小说，翻看了最长的小说，也才22万行，1行小说对应1条MySQL数据，数据量还是太少，虽然循环小说内容插入也行，但还是差点意思。
3. 资源整合：
   程序员天天玩的就是数据，这点小事难不倒我，去网盘找txt小说资源合集https://www.aliyundrive.com/s/LBBg4ZvWip2/folder/63a138e95845afd3baa947db96342937033c254f
   找到了如下35000本txt的小说。
4. 数据合并：
   下载了几千个txt小说，需要用命令把这些合并成一个文件，使用cat * > all.txt方便PHP程序逐行读取。整合后的单个txt文件9.57个G。
5. 数据入库：
   大数据文件一次加载会把内存撑爆，所以需要使用yield 生成（迭代）器去逐行读取文件。

    set_time_limit(0);
    $file = 'C:/Users/Administrator/Desktop/all.txt';
    /**
     * @function 逐行读取大文件
     * @param    $file_name string 文件名
     * @return   Generator|object
     */
    function readLargeFile($file_name) {
        $file = fopen($file_name, 'rb');
        if (! $file) {
            return false;
        }

        while (! feof($file)) {
            $line = fgets($file);
            if ($line !== false) {
                yield $line;
            }
        }

        fclose($file);
    }

// 使用生成器逐行读取大文件
    $file_resource = readLargeFile($file);
    if(! $file_resource) {
        echo '文件读取错误';
        die;
    }

    $db = \Illuminate\Support\Facades\DB::table('articles');
    $arr = [];
    foreach ($file_resource as $line) {
        //获取单行编码
        $from_charset = mb_detect_encoding($line, 'UTF-8, GBK, GB2312, BIG5, CP936, ASCII');
        //转码操作，因为有些是ANSI，GBK的编码，最好转换成UTF-8
        $utf8_str     = @iconv($from_charset, 'UTF-8', $line);
        //遇见空行，直接过滤
        if(in_array($utf8_str, ["\n", "\r", "\n\r", "\r\n"])) {
            continue;
        }
        
        $arr[] = ['content' => $utf8_str];
        if(count($arr) >= 10000) {
            $db->insert($arr);
            $arr = [];
        }
    }

6. 性能调优：
   MyISAM引擎：
   insert 发现1秒才1400行的插入速度，不行得调整。
   改为批量插入，一次性插入10000行数据，并修改/etc/my.cnf 里面的max_allowed_packet，将1M改为512M。
   优化后，每秒2万的插入速度。

   如果是InnoDB引擎
   可以调整redo log 刷盘策略，set global innodb_flush_log_at_trx_commit=0。
   并添加缓冲池innodb_buffer_pool_size大小为系统总内存的70%。
   把max_allowed_packet，将1M改为512M，就行了。

7. 数量检查：
   两万年后，用SELECT count(*) FROM articles一看，数据量109 450 000，搞定。

8. 性能测试：
   SELECT count(*) FROM articles where content like ‘%晴空万里%’，找出来了1931个，花了242秒。

编译安装并配置Sphinx Server

虚拟机里的CentOS，记得要足够的空间，用来存储数据
一个亿的数据占了系统很大空间，系统存储空间所剩无几了，/usr/local地方没地方存，所以把Sphinx放到了/home下，因为/dev/mapper/centos-home挂载到了/home下。

可以事先安装mmsge
wget https://files.cnblogs.com/files/JesseLucky/coreseek-4.1-beta.tar.gz
tar zxf coreseek-4.1-beta.tar.gz
cd /home/coreseek-4.1-beta/mmseg-3.2.14
./bootstrap
./configure --prefix=/home/mmseg
make && make install

然后安装Sphinx
cd /home/coreseek-4.1-beta/csft-4.1
./buildconf.sh

发现报错，不着急
automake: warnings are treated as errors
/usr/share/automake-1.13/am/library.am: warning: 'libstemmer.a': linking libraries using a non-POSIX
/usr/share/automake-1.13/am/library.am: archiver requires 'AM_PROG_AR' in 'configure.ac'
libstemmer_c/Makefile.am:2:   while processing library 'libstemmer.a'
/usr/share/automake-1.13/am/library.am: warning: 'libsphinx.a': linking libraries using a non-POSIX
/usr/share/automake-1.13/am/library.am: archiver requires 'AM_PROG_AR' in 'configure.ac'
src/Makefile.am:14:   while processing library 'libsphinx.a'

vim ./configure.ac +62
再AC_PROG_RANLIB的下方添加AM_PROG_AR

再次执行./buildconf.sh
发现有如下报错：
configure.ac:231: the top level
configure.ac:62: error: required file 'config/ar-lib' not found
configure.ac:62:   'automake --add-missing' can install 'ar-lib'

vim buildconf.sh +5
把--foreign改成--add-missing

再次执行./buildconf.sh
直到configure文件出现。

./configure --prefix=/home/coreseek --with-mysql=/usr/local/mysql --with-mmseg=/home/mmseg --with-mmseg-includes=/home/mmseg/include/mmseg/ --with-mmseg-libs=/home/mmseg/lib/

make && make install
若发现报错：有ExprEval字样
vim /home/coreseek-4.1-beta/csft-4.1/src/sphinxexpr.cpp
将所有的
T val = ExprEval ( this->m_pArg, tMatch );
替换为
T val = this->ExprEval ( this->m_pArg, tMatch ); 

再次执行make，发现还报错
/home/coreseek-4.1-beta/csft-4.1/src/sphinx.cpp:22292：对‘libiconv_open’未定义的引用
/home/coreseek-4.1-beta/csft-4.1/src/sphinx.cpp:22310：对‘libiconv’未定义的引用
/home/coreseek-4.1-beta/csft-4.1/src/sphinx.cpp:22316：对‘libiconv_close’未定义的引用

vim /home/coreseek-4.1-beta/csft-4.1/src/Makefile +249
把
LIBS = -ldl -lm -lz -lexpat  -L/usr/local/lib -lrt  -lpthread
改成  
LIBS = -ldl -lm -lz -lexpat -liconv -L/usr/local/lib -lrt  -lpthread

make && make install
成功安装

装好之后配置它，汉字是提示，记得运行环境要删掉

cd /home/coreseek/etc
记得这个名字一定得是csft.conf，换成其它的也行，但是到后期增量索引合并时会报错
cp sphinx-min.conf.dist csft.conf
配置内容就是有汉字的地方
vim csft.conf
source articles 起个名，叫articles
{
        type                    = mysql
        sql_host                = 数据库IP
        sql_user                = 数据库用户名
        sql_pass                = 数据库密码
        sql_db                  = 数据库
        sql_port                = 3306  端口
        sql_query_pre           = select names utf8mb4 加上这行
        sql_query               = select id,content from articles Sphinx建索引的数据源

        sql_attr_uint           = group_id   这行用不上可以去掉
        sql_attr_timestamp      = date_added 这行用不上可以去掉

        sql_query_info_pre      = select names utf8mb4 加上这行
        sql_query_info          = select id,content from articles where id=$id 用Sphinx做什么SQL的查询逻辑
        #sql_query_post          = update sphinx_index_record set max_id = (select max(id) from articles) where table_name = 'articles'; 这个是增量索引要用的东西，这里暂时用不上，后文会讲。
}


index articles 起个名，叫articles
{
        source                  = articles                         名字与source一致
        path                    = /home/coreseek/var/data/articles 索引路径
        docinfo                 = extern                           这行用不上可以去掉
        charset_dictpath        = /home/mmseg/etc                  新增这行，表示分词读取词典文件的位置
        charset_type            = zh_cn.utf-8                      设置字符集编码
}

保存并退出，注意数据源要与索引是一对一的。

然后留意两个文件
/home/coreseek/bin/indexer 是用来创建索引的
/home/coreseek/bin/searchd 是启动服务端进程的。

开启服务

开启服务
/home/coreseek/bin/searchd -c /home/coreseek/etc/csft.conf
> ps aux | grep search
root      83205  0.0  0.0  47732  1048 ?        S    02:01   0:00 /home/coreseek/bin/searchd -c /home/coreseek/etc/csft.conf
root      83206  0.5  0.0 116968  3728 ?        Sl   02:01   0:00 /home/coreseek/bin/searchd -c /home/coreseek/etc/csft.conf

9312端口
> netstat -nlp | grep 9312
tcp        0      0 0.0.0.0:9312            0.0.0.0:*               LISTEN      83206/searchd

配置文件参数说明

https://sphinxsearch.com/docs/current.html#conf-mem-limit
indexer段-----------------------------
mem_limit这是创建索引时所需内存，默认32M，可以适当调大，格式如下
mem_limit = 256M
mem_limit = 262144K # same, but in KB
mem_limit = 268435456 # same, but in bytes



https://sphinxsearch.com/docs/current.html#conf-query-log
在searchd段-----------------------------
listen 9312
表示sphinx默认端口
listen=9306
mysql41，表示Sphinx服务器将监听在 9306 端口，并使用 MySQL 4.1 协议与客户端进行通信。

可以注释掉以下两行，使其不记录日志
#log                    = /home/coreseek/var/log/searchd.log
#query_log              = /home/coreseek/var/log/query.log

read_timeout
网络客户端请求读取超时，以秒为单位。可选，默认为5秒。Searchd将强制关闭未能在此超时时间内发送查询的客户端连接。
max_children
并发搜索数量，设置为0，表示不限制。
max_matches
参数用于设置每次搜索操作返回的最大匹配项数

seamless_rotate
在 Sphinx 服务器配置文件中，seamless_rotate 参数用于控制索引旋转操作的行为，确保索引更新过程中的查询不会被中断。“旋转”（rotate）是指在更新索引数据时，将旧的索引文件替换为新生成的索引文件的过程。
当设置为 1 或 true（默认值），seamless_rotate 使得 Sphinx 能够在后台加载新的索引数据，同时继续使用旧的索引数据处理查询请求，直到新的索引完全加载并准备好被使用。这个过程完成后，新的索引将无缝地接管，替换旧的索引，而不会干扰或中断正在进行的搜索操作。
如果将 seamless_rotate 设置为 0 或 false，则在索引旋转时，Sphinx 会暂停处理新的查询请求，直到新的索引文件完全加载并准备就绪。这可能会导致短暂的服务中断，因此，除非有特殊需求，一般建议保持 seamless_rotate 的默认设置（即启用无缝旋转），以确保索引更新过程中搜索服务的连续性和稳定性。

preopen_indexes
是否在启动时强制预打开所有索引。可选，默认为1

unlink_old
用于控制在索引旋转时是否删除旧的索引文件。当设置为 1 或 true 时（默认值），旧的索引文件将被删除，保持默认值就好。

客户端配置

PHP SphinxClient手册：http://docs.php.net/manual/tw/class.sphinxclient.php

cp /home/coreseek-4.1-beta/testpack/api/*.php /test
vim /test/sphinxapi.php
把sphinxapi里面的SphinxClient()方法改为__construct()，防止稍高版本的PHP，产生类名和方法名一致的通知。

可以先测试，只要返回数组，就Server和Client都能正常工作。
vim /test/test_coreseek.php
把里面的网络搜索改成晴空万里，把SPH_MATCH_ANY改成SPH_MATCH_PHRASE。
sphinx文件有个limit选项，这个默认是20，所以最多显示出20个，可以去修改它。
/usr/local/php5.6/bin/php /test/test_coreseek.php

这是二次改过的test_coreseek.php，对于新手有很友好的提示。

require ( "./sphinxapi.php" );
$search = new SphinxClient ();
//连接Sphinx服务器
$search->SetServer ( '127.0.0.1', 9312);
//设置超时秒数
$search->SetConnectTimeout ( 3 );
//查询出来的数据库ID存放位置
$search->SetArrayResult ( true );
//配置搜索模式
$search->SetMatchMode (SPH_MATCH_PHRASE);
//分页，参数1偏移量，从0开始，参数2限制条目
$search->SetLimits(0, 200);
//执行查询，参数1关键字
$res = $search->Query ("黑色衣服", "索引名称");

if($res === false) {
    echo '查询失败';
    return;
}


//获取主键
$primary_keys = [];
if(! empty($res['matches'])) {
    foreach($res['matches'] as $v) {
        $primary_keys[] = $v['id'];
    }
}

//获取总数
$all_count = $res['total_found'];


//获取耗时
$time = $res['time'];


$ids = implode(',', $primary_keys);
echo <<<RESULT
主键id: $ids
查询总数：$all_count
耗时: $time
RESULT;

匹配模式

• 官方文档：https://sphinxsearch.com/docs/current.html#matching-modes
• 调用方法：(new SphinxClient())->SetMatchMode (SPH_MATCH_ALL);
• 分词举例：假设关键字“白色衣服”，词语被分成了“白色”和“衣服”。

匹配模式	一句话概括	会被匹配	不会被匹配
SPH_MATCH_ALL	同时包含这些分词时会被匹配	白色的绳子晾着他的衣服	他的衣服
SPH_MATCH_ANY	匹配任意一个分词就行	白色的纸	白云
SPH_MATCH_PHRASE	相当于like ‘%关键词%’	白色衣服	白色的衣服
SPH_MATCH_EXTENDED	支持Sphinx的表达式	下方有详解	白色的衣服
SPH_MATCH_EXTENDED2	SPH_MATCH_EXTENDED的别名	下方有详解	白色的衣服
SPH_MATCH_BOOLEAN	支持布尔方式搜索	下方有详解	白色的衣服
SPH_MATCH_FULLSCAN	强制使用全扫描模式	下方有详解	白色的衣服

详解：SPH_MATCH_FULLSCAN
SPH_MATCH_FULLSCAN，强制使用全扫描模式。注意，任何查询项都将被忽略，这样过滤器、过滤器范围和分组仍然会被应用，但不会进行文本匹配。
当满足以下条件时，将自动激活SPH_MATCH_FULLSCAN模式来代替指定的匹配模式:
查询字符串为空(即:它的长度是0)。
Docinfo存储设置为extern。
在完全扫描模式下，所有索引的文档都被认为是匹配的。这样的查询仍然会应用过滤器、排序和分组，但不会执行任何全文搜索。这对于统一全文和非全文搜索代码或卸载SQL服务器很有用(在某些情况下，Sphinx扫描比类似的MySQL查询执行得更好)。

详解：SPH_MATCH_BOOLEAN
https://sphinxsearch.com/docs/current.html#boolean-syntax

• kw1|kw2|kw3：或的关系，满足任意1项即可。
• kw1 -kw2，或者kw1 !kw2：表示!=kw2

详解：SPH_MATCH_EXTENDED
https://sphinxsearch.com/docs/current.html#extended-syntax

• kw1|kw2|kw3：或的关系，满足任意1项即可，
• kw1 -kw2，或者kw1 !kw2：表示!=kw2。
• @mysql字段名 字段全部内容：匹配某个字段的内容。
• @* 字段全部内容：匹配所有字段的内容。
• ^kw：表示以关键字开头。
• kw$：表示以什么关键字结尾。

实测索引创建性能

• 创建索引 /home/coreseek/bin/indexer -c /home/coreseek/etc/csft.conf articles，这里的article就是source段的名称。
• 服务器配置：CentOS7.6 16核4G内存 固态硬盘。
• Sphinx索引创建速度：36262.76/sec，每条语句大小约10~150个汉字。
• Sphinx索引文件创建速度：4441931 bytes/sec。
• 一共耗时：1亿条数据，创建索引花了50.5分钟，索引文件约10个G。
• 原文如下：

Coreseek Fulltext 4.1 [ Sphinx 2.0.2-dev (r2922)]
Copyright (c) 2007-2011,
Beijing Choice Software Technologies Inc (http://www.coreseek.com)

 using config file '/home/coreseek/etc/csft.conf'...
indexing index 'articles'...
WARNING: Attribute count is 0: switching to none docinfo
collected 109450000 docs, 13406.8 MB
WARNING: sort_hits: merge_block_size=28 kb too low, increasing mem_limit may improve performance
sorted 3133.8 Mhits, 100.0% done
total 109450000 docs, 13406849231 bytes
total 3018.247 sec, 4441931 bytes/sec, 36262.76 docs/sec
total 322950 reads, 202.304 sec, 27.9 kb/call avg, 0.6 msec/call avg
total 20920 writes, 25.975 sec, 997.1 kb/call avg, 1.2 msec/call avg

实测查询性能

• 开启searchd服务/home/coreseek/bin/searchd -c /home/coreseek/etc/csft.conf

• 服务器配置：CentOS7.6 16核4G内存

• 实测亿级数据下搜索晴空万里只花费0.011秒，上文提到MySQL则需要242秒，性能差了22000倍。或许是受或分词器影响，Sphinx查询出来1898条，MySQL查询数据为1931条

• 多次测试：在109450000条数据中，从不同角度测试Sphinx SPH_MATCH_PHRASE匹配模式，相当于mysql where field like ‘%关键字%’：

类型	搜索关键字	Sphinx搜索耗时（秒）	MySQL搜索耗时（秒）	Sphinx搜索数量	MySQL搜索数量
数字	123	0.005	305.142	3121	8143
中文单字	虹	0.013	223.184	67802	103272
英文单字母	A	0.031	339.576	136428	1017983
单中文标点	。	4.471	125.106	67088012	67096182
单英文标点	.	0	251.171	0	6697242
可打印特殊字符	☺	0	355.469	0	0
中文词语（易分词）	黑色衣服	0.066	346.442	1039	1062
中文词语（不易分词）	夏威夷	0.011	127.054	3636	3664
中文词语（热门）	你好	0.022	126.979	102826	137717
中文词语（冷门）	旖旎	0.010	345.493	4452	4528
英文单词	good	0.010	137.562	553	1036
中文短语	他不禁一脸茫然	1.742	218.272	0	0
英文短语	I am very happy	0.015	355.235	1	0
长文本	陈大人不急着回答，他先从柜台下面又抽出了一份文案，翻了好一阵之后才回答道：“瞧，果然如此，如今广州这边官职该放得都放出去了，只剩下消防营山字营的一个哨官之职。不出所料的话，督抚大人准会委你这个职务。	0.131	129.204	1	1

实测Sphinx并发性能

压测方式 ：ab -c 1 -n 10~1000 192.168.3.180/test_coreseek.php

中文定值关键字为华盛顿，英文定值关键字为XYZ，30位随机中文或英文字符，由代码生成。

生成任意正整数个中文字符
function generateRandomChinese($length) {
    $result = '';
    for ($i = 0; $i < $length; $i++) {
        $result .= mb_convert_encoding('&#' . mt_rand(0x3e00, 0x9fa5) . ';', 'UTF-8', 'HTML-ENTITIES');
    }
    return $result;
}

生成任意正整数个英文字符
function generateRandomEnglish($length) {
    $result = '';
    for ($i = 0; $i < $length; $i++) {
        $result .= chr(mt_rand(97, 122)); // 小写字母ASCII码范围: 97~122；大写字母：65~90
    }
    return $result;
}

类型	请求量 （搜索次数）	耗时（秒）
固定中文多次搜索	10	0.256
固定中文多次搜索	100	1.435
固定中文多次搜索	1000	11.604
随机30位中文字符多次搜索	10	0.517
随机30位中文字符多次搜索	100	2.305
随机30位中文字符多次搜索	1000	17.197
固定英文多次搜索	10	0.327
固定英文多次搜索	100	0.747
固定英文多次搜索	1000	8.510
随机30位英文字符多次搜索	10	0.077
随机30位英文字符多次搜索	100	0.766
随机30位英文字符多次搜索	1000	9.428

创建增量索引前的数据查询问题

对于update很多数据，sphinx不会自动更新索引，所以可以选择在公司业务空闲时间重建索引。
对于insert，可以使用增量索引，创建一个表用于存储已经新增sphinx索引记录的最大值。

CREATE TABLE `sphinx_index_record` (
  `id` int unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT 'Sphinx索引创建进度表id',
  `table_name` varchar(100) COLLATE utf8mb4_unicode_ci NOT NULL COMMENT '表名',
  `max_id` int unsigned NOT NULL COMMENT '最大id',
  PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_unicode_ci;

并insert一条数据：
INSERT INTO `test`.`sphinx_index_record` (`id`, `table_name`, `max_id`) VALUES (1, 'articles', 109450000);

• 对于Sphinx：当需要新增增量索引时，读取这个表中的数据，获取到这个值，使其创建索引的起始点，为max_id字段的值。
• 对于max_id字段的业务作用：可以封装一个方法，可以让这个值载入Redis，redis有值就读取，无值就查询然后载入Redis。
• 对于业务代码：例如100万行数据创建了Sphinx索引，然后又新增了1000条，这1000条数据没有sphinx索引，可以在业务代码中使用mysql union或者其它方式，让这1000条数据，做查询。
  伪代码如下：

$max_id = 从缓存中获取获取的索引位置，假设是100万;
$kw = 搜索关键字;

$id_s = sphinx($kw);

sql1是根据sphinx的
$sql1 = select * from table where id in $id_s;
sql2是对未添加sphinx索引的剩余表数据的操作
$sql2 = select * from table where id > $max_id like "%$kw%";

使用PHP的方式，或者mysql union的方式都行，让两个数据集合并，查询出的结果，通过接口返回。
这样兼顾新增的1000条数据也能被查询的到。

创建增量索引

这块需要承接上文。

第一步：自动维护索引最大值，这一步可以在首次创建索引时，就可以完成。
vim /home/coreseek/etc/csft.conf
在source段最后，添加一行代码，这是让sphinx创建增量索引后，自动维护sphinx_index_record表数据。
source articles {
...
...
sql_query_post = update sphinx_index_record set max_id = (select max(id) from articles) where table_name = 'articles';
}


第二步：新增增量索引配置
把source段复制出来，然后粘贴到下方，注意括号范围，不要嵌套，例如：
source articles_add
{
        type                    = mysql
        sql_host                = 数据库IP
        sql_user                = 数据库用户名
        sql_pass                = 数据库密码
        sql_db                  = 数据库
        sql_port                = 3306  端口
        sql_query_pre           = select names utf8mb4 加上这行
        -------------------------------修改这里start-------------------------------------------
        sql_query               = select id,content from articles where id > (select max_id from sphinx_index_record where table_name = 'articles') Sphinx创建增量索引的数据源
        -------------------------------修改这里end-------------------------------------------

        sql_attr_uint           = group_id   这行用不上可以去掉
        sql_attr_timestamp      = date_added 这行用不上可以去掉

        sql_query_info_pre      = select names utf8mb4 加上这行
        sql_query_info          = select id,content from articles where id=$id 用Sphinx做什么SQL的查询逻辑
}

这里记得index段也新增一个配置。永远记住，source段与index段一对一的。

index articles_add 这里需要改
{
        source                  = articles_add 这里需要改
        path                    = /home/coreseek/var/data/articles_add 这里需要改
        #docinfo                = extern
        charset_dictpath        = /home/mmseg/etc
        charset_type            = zh_cn.utf-8
}

执行创建索引功能。
/home/coreseek/bin/indexer -c /home/coreseek/etc/csft.conf articles_add
合并索引：语法indexer --merge 主索引名 增量索引名
/home/coreseek/bin/indexer --merge articles articles_add
如果不关闭searchd，可以添加 --rotate参数强制合并索引。

需要留意一下：如果主索引10个G，增量索引0.1G，则需要20.2G的临时空间去进行和合并。

多配置

这个也好办，直接在csft.conf配置文件内source段和index段复制粘贴，根据上文的两段文章，该创建索引的创建索引，该重启的重启。
不需要引入多个文件，就和MySQL一样，只需要一个/etc/my.cnf就行了，相加配置，接着往下续就行了。

新创建索引后不会生效，需要关闭searchd进程后重新启动。

集成到框架思路

方案1：
使用composer安装新的包，PHP8.0及以上不会报错。
记得要搜索sphinx client或sphinxapi，不要搜素sphinx，这会把SphinxQL的解决方案也给搜出来。
用这个包就行，composer require nilportugues/sphinx-search
用法与自带的完全一致，而且遇到PHP8不报错。

$sphinx = new \NilPortugues\Sphinx\SphinxClient();
$sphinx->setServer('192.168.3.180',9312);
$sphinx->SetConnectTimeout (3);
$sphinx->SetArrayResult (true);
$sphinx->SetMatchMode (SPH_MATCH_PHRASE);
$sphinx->SetLimits(0, 200);
$res = $sphinx->query ("黑色衣服", "articles");
print_r($res);

方案2：
使用原生自带的包，PHP8.0及以上会报错。
sphinxapi.php放置到app/Libs/Others目录下，并添加自己的命名空间App\Libs\Others\SphinxApi。
app/Libs/helper.php存放了自定义封装的方法，并使用composer dump-autoload配置，跟随框架自动加载。

封装成一个方法，方便调用，并放入helper.php下
function sphinx() {
    $sphinx = new App\Libs\Others\SphinxApi();
    $sphinx->SetServer (config('services.sphinx.ip'), config('services.sphinx.port'));
    $sphinx->SetConnectTimeout (config('services.sphinx.timeout');
    $sphinx->SetArrayResult (true);
    return $sphinx;
}

//控制器随处调用
$sphinx = sphinx();
$sphinx->SetMatchMode (SPH_MATCH_PHRASE);
$sphinx->SetLimits(0, 200);
$res = $sphinx->Query ("黑色衣服", "索引名称");
...

Sphinx的不足之处

• 查询结果遗漏：受分词器影响，实测查询结果比实际的存储要少一些，这会造成信息的损失。
• 客户端代码陈旧：自带的的PHP Sphinx Api的代码，使用PHP8.0及以上会报错。
• 不会自动添加增量索引：MySQL新增的数据，Sphinx并不会自动创建索引。
• 不会自动改变索引：MySQL update的数据，Sphinx不会自动改变索引。
• 不支持Canal监听bin log实时同步Sphinx索引。

鸣谢

感谢3位博主在C++编译安装报错时提供的解决方案：
夜里小郎君的博文：https://blog.csdn.net/b876143268/article/details/53771310
mingaixin的博文：https://www.cnblogs.com/mingaixin/p/5013356.html
晚晚的博文：https://www.cnblogs.com/caochengli/articles/3028630.html