يمكنك الاستفادة من فلسفة المواصفات الفردية، حيث تتطابق مصفوفات JSON مع "8 جيجابايت 256 جيجابايت" على أساس كل مواصفات، وستحصل فقط gate777 تسجيل الدخول إلى الكازينو على التكاليف المطابقة. يساعدك هذا على تخزين بيانات تعريفية عشوائية لكل مدخل في Sphinx، وجلب شريحة بيانات تعريفية رائعة تحتوي فقط على أحدث السجلات المطابقة. ملاحظة جانبية: قد يبدو استخدام أحدث غابة استعلام لتقييد عوامل التشغيل المتداخلة الجديدة بسيطًا للوهلة الأولى، ولكنه كان صعب الاستخدام بشكل مفاجئ (يحتوي على العديد من الحالات الشاذة). يجب أن تتطابق جميع عبارات Ribbon مع إعداد "annotationsmatching" المحدد.
يدمج الأمر الفرعي Mix عدة عناكب Feet عادية موجودة بشكل فردي. هذا ليس إجراءً معتادًا، ولكنه أداة مفيدة نسبيًا عند إعداد عناكبهم في البداية. ينشئ الأمر الفرعي Make فهرس Feet عاديًا من البحث المصدر. يتم إنشاء RID تلقائيًا دائمًا، ولكن repl_uid يسمح بتعيينه يدويًا. هذا الخيار اختياري، والقيمة الافتراضية فارغة (أي يتم إنشاؤه تلقائيًا).
مفتاح الجهاز يوفر
إلى جانب الاستعلامات، تُعامل جميع الرموز المميزة "وكذلك". حيث تُدمج جميع الأحرف الخاصة. يتكون الجزء السفلي من ثلاثة رموز مميزة (u، s، وa)؛ وإعداده الكامل الجديد (المُحتفظ به لـ trim_none) هو الأحرف الصغيرة &you.sa رائع! سيوفر لك هذا عددًا كبيرًا من نسب القوائم الأخرى وعمليات الفهرسة. ستكون هذه إضافة مفيدة لتقسيم الرموز المميز لديك بناءً على charset_table. سيتم تخزين الرموز المميزة "السحرية" الثلاثة فقط. تمامًا كما هو الحال بدون mix_chars، مع الأخذ في الاعتبار charset_table فقط.
خصائص المصدر
أسوأ سيناريو جديد لاستخدام التحوط هو على الأرجح استعلام فائق السرعة، حيث يستغرق تنفيذه، على سبيل المثال، أقل من 3 مللي ثانية. فإذا كان من المفترض أن يكتمل طلبنا الأول قبل ذلك (على سبيل المثال، في غضون 270 مللي ثانية)، فسنستغل هذه السرعة ونلغي الطلب الثاني. بعد ذلك، عند 230 مللي ثانية من بدء الطلب، سنستخدم التحوط ونلغي الطلب الثاني. وبالطبع، ستستغرق الطلبات المحوطة أكثر من ضعف الوقت "المثالي" للتنفيذ.
لذا، عند استخدام فهارس منخفضة HNSW، يقوم Sphinx بخطوة تحسين مُسماة بعد بحث الشبكة العصبية الاصطناعية. يقوم تلقائيًا بتحسين الاستعلامات المُدمجة مع متطلبات Where وشرط الشراء المؤهل من الشبكة العصبية الاصطناعية. مع الفهارس غير HNSW، يقوم أيضًا بتحسينها عن طريق حساب المسافات الدقيقة. كل ذلك من أجل تذكر أفضل. لا يتم دعم المتجهات المحفوظة بتنسيق JSON عمدًا. تتضمن استعلامات المتجهات مفتاحًا واحدًا فقط لكل فهرس محلي. لا تسمح عناكب المتجهات بذلك على نطاق واسع؛ وستعتمد على المنسق الجديد.
في هذا المثال، يكون الاستعلام الأخير دقيقًا للغاية. وقد استغرقت أحدث الاستعلامات وقتًا بالمللي ثانية. قد يؤثر ذلك سلبًا على الأداء، لذا يتم تعطيلها تلقائيًا. يقوم البرنامج بفك تشفير استعلام SphinxAPI (كما هو موضح في أحدث تقارير التجميد المزعجة في السجل)، ثم يُنشئ استعلامًا واحدًا باستخدام SphinxQL، ويمكنك الخروج. راجع قسم "الاستمتاع بدليل البيانات" لمزيد من التفاصيل.
يجب أن يحتوي تعارض json.secret الأساسي على قناع البت، متصفح الويب. تُنتج BITSCOUNTSEQ() أحدث أطول سلسلة متصلة من الأجزاء ضمن مجموعة فرعية معينة من قناع البت، أو -1 عندما يكون "غير ذي صلة" (على سبيل المثال، ليس قناع بت جيد). تتحقق BITSCMPSEQ() مما إذا كانت مجموعة فرعية معينة من قناع البت تحتوي على سلسلة متصلة من الأجزاء. يجب أن يعرض أحدث تعارض أي نوع عدد صحيح تقريبًا، متصفح الإنترنت. تُنتج BITCOUNT() عدد البتات التي تم تعيينها إلى 1 في وسيطها.
التاريخ والاستفادة منه
لا تدعم هذه الإصدارات عمليات الإدراج بشكل كامل (لا تدعم عمليات INSERT). ربما لا تدعمها الخيارات الافتراضية الجديدة! لأن فهارس RTindexes تشبه جداول SQL العادية. إليك مراجعة سريعة ومختصرة للإصدارات الجديدة.
يمكن تصنيعه معها داخل أجزاء بحجم 4 بايت (32 بت). لذلك، يساهم حقل البت الأول (أو BOOL) الذي تضعه بـ 4 بايت لكل سطر، لكن ما يليه يحاول "التحرير" حتى تمتلئ تلك الـ 32 بت. الفكرة هي أن نضع في اعتبارنا أننا قد نحتاج في النهاية إلى تعديل برنامجنا بالكامل في المستقبل، وتغيير سلوك الالتفاف التلقائي بطريقة ما. يمكن تغطية فلسفة خارج النطاق أيضًا. هناك حد أقصى لحجم كل كائن (في البنية الرقمية) يبلغ 4 ميجابايت. استمر JSON في اللعب بصورة رقمية بسيطة وفعالة. يتم دعم JSONs الحديثة التي تحتوي على مصفوفات متداخلة وكائنات فرعية وما شابه. لا تستخدم نوع FLOAT للأسعار، بدلاً من ذلك، جرب نوع BIGINT (أو حتى STRING في بعض الأحيان).
إدراكًا للأمر، استكشف عمليات ربط الملفات فقط عند إجراء عمليات التوسيع، لتجنب التأثير السلبي الكبير على الأداء. بينما يمكننا الحصول على النتيجة نفسها بكفاءة أكبر بكثير من خلال جلب كلمات الموارد فقط (باستخدام `justgrrm` في مثالنا). قد يكون هذا مفيدًا جدًا لفهرسة توسيعات التاريخ، وهو ما يفسر سبب قيام مثال ربط `grrm` الجديد بتوضيحه بنفسه، وليس فقط باستخدام `justgeorge martin`. يصبح الأمر أسوأ مع أكوام الصرف المتقدمة الإضافية (حيث يمكن استخدام ملفات بيانات `morphdict` متعددة، أو أدوات تجذير الكلمات، أو أدوات تحليل الكلمات).
استغرق إنشاء دليل على سطر UINT يحتوي على عدد قليل من القيم المميزة (أقل من 1000) ما بين 4 إلى 5 ثوانٍ؛ بينما استغرق إنشاء دليل على سطر BIGINT فريد يحتوي على حوالي 10 ملايين قيمة مميزة أخرى ما بين 26 إلى 27 ثانية. بدلاً من استخدام عناكب مختلفة، يكون من الأفضل أحيانًا استخدام عناكب خاصة بك! أعتقد أن لديّ عناكب لكل عمود من أعمدة خطوط الطول والعرض، وسأستخدمها. مُحسِّن الاستعلام هو الإجراء الذي تحدده، لكل استعلام على حدة، ما إذا كنت ستتعامل مع فهارس معينة أو تتجاهلها لحساب الاستعلام الحالي الجديد. مثال على ذلك: استخدام عبارة WHERE مع عناصر من نوع (؟، ؟، …).
