Sphinx和CoreSeekSphinx和CoreSeek的工作流程(图)的基本概念

　　Sphinx和CoreSeekSphinx和CoreSeek的工作流程(图)的基本概念

　　搜索引擎相关的Sphinx和CoreSeekSphinx和CoreSeek介绍Sphinx

　　Sphinx 是一个基于 SQL 的全文搜索引擎，可以结合 MySQL 和 PostgreSQL 进行全文搜索。它可以提供比数据库本身更专业的搜索功能，让应用更容易实现专业的全文搜索。 Sphinx专门为一些脚本语言设计了搜索API接口，如PHP、Python、Perl、Ruby等，还为MySQL设计了存储引擎插件。

　　Sphinx 单索引最多可收录 1 亿条记录，1000 万条记录情况下的查询速度为0.x 秒（毫秒）。 Sphinx创建索引的速度如下：创建100万条记录的索引只需3到4分钟，50分钟即可创建1000万条记录的索引，增量索引只收录最新的10万条记录记录重建一次。只需几十秒。

　　CoreSeek

　　CoreSeek 为应用程序提供全文搜索功能。当前版本（2.x 3.x）基于Sphinx，支持使用Python定义数据源，支持中文分词。 CoreSeek 集成了Sphinx 的功能，支持更多的数据源，在词典、索引、分词方面支持中文。可以理解为CoreSeek是Sphinx支持中文的全文搜索。

　　参考：

　　Sphinx 工作流程

　　Sphinx的整个工作流程是Indexer程序从数据库中提取数据，对数据进行分词，然后根据生成的分词生成单个或多个索引，传递给searchd程序。然后客户端可以通过 API 调用进行搜索。

　　流程图说明

　　弹性搜索

　　ElasticSearch 可以作为 MongoDB 使用，但不能完全替代。 ElasticSearch 是一个全文搜索引擎。

　　ElasticSearch 的基本概念

　　1.集群：一个或多个节点组织在一起

　　2.Node：一个节点是集群中的一个服务器，用一个名字来标识，默认是一个随机漫威角色的名字。

　　3.sharding：能够将索引分片，允许水平拆分和扩容，多个分片响应请求，提高性能和吞吐量。 （和数据库索引不一样）

　　4.Copy：创建一个或多个分片副本的能力，如果一个节点出现故障，可以由剩余的节点覆盖。

　　ElasticSearch和Mysql概念对比理解

　　文档（一段json）