那就用sphinx 技術(shù),目前這個(gè)是最好的,沒(méi)有之一。
公司主營(yíng)業(yè)務(wù):成都網(wǎng)站制作、網(wǎng)站設(shè)計(jì)、移動(dòng)網(wǎng)站開(kāi)發(fā)等業(yè)務(wù)。幫助企業(yè)客戶真正實(shí)現(xiàn)互聯(lián)網(wǎng)宣傳,提高企業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)能力。創(chuàng)新互聯(lián)建站是一支青春激揚(yáng)、勤奮敬業(yè)、活力青春激揚(yáng)、勤奮敬業(yè)、活力澎湃、和諧高效的團(tuán)隊(duì)。公司秉承以“開(kāi)放、自由、嚴(yán)謹(jǐn)、自律”為核心的企業(yè)文化,感謝他們對(duì)我們的高要求,感謝他們從不同領(lǐng)域給我們帶來(lái)的挑戰(zhàn),讓我們激情的團(tuán)隊(duì)有機(jī)會(huì)用頭腦與智慧不斷的給客戶帶來(lái)驚喜。創(chuàng)新互聯(lián)建站推出東方免費(fèi)做網(wǎng)站回饋大家。
下面是我百度百科弄過(guò)來(lái)的,怎么使用還得你自己看白皮書(shū)了。
Sphinx的主要特性包括:
高速索引 (在新款CPU上,近10 MB/秒);
高速搜索 (2-4G的文本量中平均查詢速度不到0.1秒);
高可用性 (單CPU上最大可支持100 GB的文本,100M文檔);
提供良好的相關(guān)性排名
支持分布式搜索;
提供文檔摘要生成;
提供從MySQL內(nèi)部的插件式存儲(chǔ)引擎上搜索
支持布爾,短語(yǔ), 和近義詞查詢;
支持每個(gè)文檔多個(gè)全文檢索域(默認(rèn)最大32個(gè));
支持每個(gè)文檔多屬性;
支持?jǐn)嘣~;
支持單字節(jié)編碼與UTF-8編碼。[1]
關(guān)于mysql處理百萬(wàn)級(jí)以上的數(shù)據(jù)時(shí)如何提高其查詢速度的方法
最近一段時(shí)間由于工作需要,開(kāi)始關(guān)注針對(duì)Mysql數(shù)據(jù)庫(kù)的select查詢語(yǔ)句的相關(guān)優(yōu)化方法。
由于在參與的實(shí)際項(xiàng)目中發(fā)現(xiàn)當(dāng)mysql表的數(shù)據(jù)量達(dá)到百萬(wàn)級(jí)時(shí),普通SQL查詢效率呈直線下降,而且如果where中的查詢條件較多時(shí),其查詢速度簡(jiǎn)直無(wú)法容忍。曾經(jīng)測(cè)試對(duì)一個(gè)包含400多萬(wàn)條記錄(有索引)的表執(zhí)行一條條件查詢,其查詢時(shí)間竟然高達(dá)40幾秒,相信這么高的查詢延時(shí),任何用戶都會(huì)抓狂。因此如何提高sql語(yǔ)句查詢效率,顯得十分重要。以下是網(wǎng)上流傳比較廣泛的30種SQL查詢語(yǔ)句優(yōu)化方法:
1、應(yīng)盡量避免在 where 子句中使用!=或操作符,否則將引擎放棄使用索引而進(jìn)行全表掃描。
2、對(duì)查詢進(jìn)行優(yōu)化,應(yīng)盡量避免全表掃描,首先應(yīng)考慮在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。
3、應(yīng)盡量避免在 where 子句中對(duì)字段進(jìn)行 null 值判斷,否則將導(dǎo)致引擎放棄使用索引而進(jìn)行全表掃描,如:
select id from t where num is null
可以在num上設(shè)置默認(rèn)值0,確保表中num列沒(méi)有null值,然后這樣查詢:
select id from t where num=0
4、盡量避免在 where 子句中使用 or 來(lái)連接條件,否則將導(dǎo)致引擎放棄使用索引而進(jìn)行全表掃描,如:
select id from t where num=10 or num=20
可以這樣查詢:
select id from t where num=10
union all
select id from t where num=20
5、下面的查詢也將導(dǎo)致全表掃描:(不能前置百分號(hào))
select id from t where name like ‘%c%’
若要提高效率,可以考慮全文檢索。
6、in 和 not in 也要慎用,否則會(huì)導(dǎo)致全表掃描,如:
select id from t where num in(1,2,3)
對(duì)于連續(xù)的數(shù)值,能用 between 就不要用 in 了:
select id from t where num between 1 and 3
7、如果在 where 子句中使用參數(shù),也會(huì)導(dǎo)致全表掃描。因?yàn)镾QL只有在運(yùn)行時(shí)才會(huì)解析局部變量,但優(yōu)化程序不能將訪問(wèn)計(jì)劃的選擇推遲到運(yùn)行時(shí);它必須在編譯時(shí)進(jìn)行選擇。然 而,如果在編譯時(shí)建立訪問(wèn)計(jì)劃,變量的值還是未知的,因而無(wú)法作為索引選擇的輸入項(xiàng)。如下面語(yǔ)句將進(jìn)行全表掃描:
select id from t where num=@num
可以改為強(qiáng)制查詢使用索引:
select id from t with(index(索引名)) where num=@num
8、應(yīng)盡量避免在 where 子句中對(duì)字段進(jìn)行表達(dá)式操作,這將導(dǎo)致引擎放棄使用索引而進(jìn)行全表掃描。如:
select id from t where num/2=100
應(yīng)改為:
select id from t where num=100*2
9、應(yīng)盡量避免在where子句中對(duì)字段進(jìn)行函數(shù)操作,這將導(dǎo)致引擎放棄使用索引而進(jìn)行全表掃描。如:
select id from t where substring(name,1,3)=’abc’–name以abc開(kāi)頭的id
select id from t where datediff(day,createdate,’2005-11-30′)=0–’2005-11-30′生成的id
應(yīng)改為:
select id from t where name like ‘a(chǎn)bc%’
select id from t where createdate=’2005-11-30′ and createdate’2005-12-1′
10、不要在 where 子句中的“=”左邊進(jìn)行函數(shù)、算術(shù)運(yùn)算或其他表達(dá)式運(yùn)算,否則系統(tǒng)將可能無(wú)法正確使用索引。
11、在使用索引字段作為條件時(shí),如果該索引是復(fù)合索引,那么必須使用到該索引中的第一個(gè)字段作為條件時(shí)才能保證系統(tǒng)使用該索引,否則該索引將不會(huì)被使 用,并且應(yīng)盡可能的讓字段順序與索引順序相一致。
12、不要寫(xiě)一些沒(méi)有意義的查詢,如需要生成一個(gè)空表結(jié)構(gòu):
select col1,col2 into #t from t where 1=0
這類代碼不會(huì)返回任何結(jié)果集,但是會(huì)消耗系統(tǒng)資源的,應(yīng)改成這樣:
create table #t(…)
13、很多時(shí)候用 exists 代替 in 是一個(gè)好的選擇:
select num from a where num in(select num from b)
用下面的語(yǔ)句替換:
select num from a where exists(select 1 from b where num=a.num)
14、并不是所有索引對(duì)查詢都有效,SQL是根據(jù)表中數(shù)據(jù)來(lái)進(jìn)行查詢優(yōu)化的,當(dāng)索引列有大量數(shù)據(jù)重復(fù)時(shí),SQL查詢可能不會(huì)去利用索引,如一表中有字段 sex,male、female幾乎各一半,那么即使在sex上建了索引也對(duì)查詢效率起不了作用。
15、索引并不是越多越好,索引固然可以提高相應(yīng)的 select 的效率,但同時(shí)也降低了 insert 及 update 的效率,因?yàn)?insert 或 update 時(shí)有可能會(huì)重建索引,所以怎樣建索引需要慎重考慮,視具體情況而定。一個(gè)表的索引數(shù)最好不要超過(guò)6個(gè),若太多則應(yīng)考慮一些不常使用到的列上建的索引是否有 必要。
16.應(yīng)盡可能的避免更新 clustered 索引數(shù)據(jù)列,因?yàn)?clustered 索引數(shù)據(jù)列的順序就是表記錄的物理存儲(chǔ)順序,一旦該列值改變將導(dǎo)致整個(gè)表記錄的順序的調(diào)整,會(huì)耗費(fèi)相當(dāng)大的資源。若應(yīng)用系統(tǒng)需要頻繁更新 clustered 索引數(shù)據(jù)列,那么需要考慮是否應(yīng)將該索引建為 clustered 索引。
17、盡量使用數(shù)字型字段,若只含數(shù)值信息的字段盡量不要設(shè)計(jì)為字符型,這會(huì)降低查詢和連接的性能,并會(huì)增加存儲(chǔ)開(kāi)銷。這是因?yàn)橐嬖谔幚聿樵兒瓦B接時(shí)會(huì) 逐個(gè)比較字符串中每一個(gè)字符,而對(duì)于數(shù)字型而言只需要比較一次就夠了。
18、盡可能的使用 varchar/nvarchar 代替 char/nchar ,因?yàn)槭紫茸冮L(zhǎng)字段存儲(chǔ)空間小,可以節(jié)省存儲(chǔ)空間,其次對(duì)于查詢來(lái)說(shuō),在一個(gè)相對(duì)較小的字段內(nèi)搜索效率顯然要高些。
19、任何地方都不要使用 select * from t ,用具體的字段列表代替“*”,不要返回用不到的任何字段。
20、盡量使用表變量來(lái)代替臨時(shí)表。如果表變量包含大量數(shù)據(jù),請(qǐng)注意索引非常有限(只有主鍵索引)。
21、避免頻繁創(chuàng)建和刪除臨時(shí)表,以減少系統(tǒng)表資源的消耗。
22、臨時(shí)表并不是不可使用,適當(dāng)?shù)厥褂盟鼈兛梢允鼓承├谈行?,例如,?dāng)需要重復(fù)引用大型表或常用表中的某個(gè)數(shù)據(jù)集時(shí)。但是,對(duì)于一次性事件,最好使 用導(dǎo)出表。
23、在新建臨時(shí)表時(shí),如果一次性插入數(shù)據(jù)量很大,那么可以使用 select into 代替 create table,避免造成大量 log ,以提高速度;如果數(shù)據(jù)量不大,為了緩和系統(tǒng)表的資源,應(yīng)先create table,然后insert。
24、如果使用到了臨時(shí)表,在存儲(chǔ)過(guò)程的最后務(wù)必將所有的臨時(shí)表顯式刪除,先 truncate table ,然后 drop table ,這樣可以避免系統(tǒng)表的較長(zhǎng)時(shí)間鎖定。
25、盡量避免使用游標(biāo),因?yàn)橛螛?biāo)的效率較差,如果游標(biāo)操作的數(shù)據(jù)超過(guò)1萬(wàn)行,那么就應(yīng)該考慮改寫(xiě)。
26、使用基于游標(biāo)的方法或臨時(shí)表方法之前,應(yīng)先尋找基于集的解決方案來(lái)解決問(wèn)題,基于集的方法通常更有效。
27、與臨時(shí)表一樣,游標(biāo)并不是不可使用。對(duì)小型數(shù)據(jù)集使用 FAST_FORWARD 游標(biāo)通常要優(yōu)于其他逐行處理方法,尤其是在必須引用幾個(gè)表才能獲得所需的數(shù)據(jù)時(shí)。在結(jié)果集中包括“合計(jì)”的例程通常要比使用游標(biāo)執(zhí)行的速度快。如果開(kāi)發(fā)時(shí) 間允許,基于游標(biāo)的方法和基于集的方法都可以嘗試一下,看哪一種方法的效果更好。
28、在所有的存儲(chǔ)過(guò)程和觸發(fā)器的開(kāi)始處設(shè)置 SET NOCOUNT ON ,在結(jié)束時(shí)設(shè)置 SET NOCOUNT OFF 。無(wú)需在執(zhí)行存儲(chǔ)過(guò)程和觸發(fā)器的每個(gè)語(yǔ)句后向客戶端發(fā)送 DONE_IN_PROC 消息。
29、盡量避免向客戶端返回大數(shù)據(jù)量,若數(shù)據(jù)量過(guò)大,應(yīng)該考慮相應(yīng)需求是否合理。
30、盡量避免大事務(wù)操作,提高系統(tǒng)并發(fā)能力。
辦法就是一次性全查詢出來(lái),然后用PHP程序來(lái)處理,優(yōu)點(diǎn)是減少數(shù)據(jù)庫(kù)連接查詢次數(shù),提高效率,缺點(diǎn)就是,有可能會(huì)多寫(xiě)一部分php代碼??偟膩?lái)說(shuō)php的處理速度要比循環(huán)查詢要效率高。