İçerik
Sınıf kimliği sayısı listesi ve belirteç dosya adı ayarları, belirteç kategorilerinin indekslenmesini yapılandırmanıza olanak tanır. Ballonix yuvası bedava döndürmeleri İsteğe bağlıdır, varsayılan değer boştur, yani DocStore'da az yer kaplar. En yeni standart 128M, ciddi yükler için muhtemelen çok daha düşüktür! Özetle, rt_mem_limit çok önemli bir sınırdır. Yeni bir 100 GB'lık bilgisayar bölümü çalıştırırken, RAM'de yaklaşık 10 GB daha fazla işlem yapılmasına izin verecektir. Genellikle yeni disk bölümü tamamen hazır olmadan önce daha fazla işlemi durdurur.
Ballonix yuvası bedava döndürmeleri | Alan düzeyindeki sıralamalar şeyleri belirler.
Tüm modeller ilgili C modellerine doğrudan eşlenir. En büyük istisna SPH_UDF_TYPE_FACTORS argüman türüdür. Şu anda sadece FLOATN'ı destekliyorum, ancak daha sonra daha fazla marka ekleyebiliriz. En iyi ihtimalle, kesinlikle kirli takımlar elde edersiniz. Toplu UDF, toplu işlemin ortasında kurtarılamaz bir hatayla başarısız olsa bile, en yeni tüm sonuç aralığını birkaç mantıklı varsayılan değerle doldurmalıdır. Örneğin, 397 takım elde etmek için foo_batch()'e 128, 128, 128 olmak üzere dört çağrı yapılması gerekir ve buna karşılık her toplu işlemde 13 takım elde edersiniz.
Asla. Sadece örnek vermek gerekirse, bir sonraki inançların dahili olarak nasıl saklanacağını hayal edin? İnsanların jsontest'inize gönderdiği çoğu satırdaki tek sütun yaklaşık 4 MB olabilir. Annot_sum_idf aslında, eşleştirilen tüm benzersiz kelimelerin (geçiş sayıları değil!) toplamını (idf) çıktı olarak veren bir float değeridir.
global_idf yönergesi
Sphinx HNSW, Float ve INT8 vektörlerini (aralık özelliklerinde saklanır) zaten desteklemektedir. HNSW_L1, HNSW_L2 ve HNSW_DOT türleri, yepyeni özel metrikle oluşturulmuş Sphinx HNSW dizinine eklenerek, sorular nedeniyle yeni özel Siparişi otomatikleştirmek için kullanılır. Bileşen, sunulan vektör bileşen türüdür. Temel olarak Sphinx, Float, INT8 ve INT bileşenlerine (yani f32, i8 ve i32) sahip vektörleri de saklayabilir. Yıllar boyunca FAISS_Dot türünü (sadece ilk benimsenen) standartlaştırdım, ancak bu, FAISS_Mark'ın her zaman daha iyi olduğu anlamına gelmez! Yeni sunulan vektör listesi (yani ANN listesi) modelleri aşağıdaki gibidir. Basitçe söylemek gerekirse, Sphinx, size sunulandan çok daha fazla vektör listesi sürümünü destekler!
İkili abonelik sağlama
LCCS'nin yine de sabit ve nadir anahtar kelimeleriniz arasında ayrım yapmayacağını unutmayın; bunun için WLCCS gerekçelerini inceleyin. Ayrıca, durdurma kelimeleri veya diğer metin mesajı kontrol ürünlerinin temelde "bozulmasına" neden olacağından ve bunun da exact_field_hit içinde biraz önce bahsettiğimiz aynı nedenlere yol açacağından sakının. Gerçekten de iyi bir durdurma kelimesi var mı, yoksa soruda bahsedilmeyen herhangi bir yaygın kelime var mı (örneğin 1/4/3 örneğinde olduğu gibi)?
Bu, index_exact_terminology ayarının etkinleştirilmesini gerektirir. Örneğin, Maybe sürücüsü, bir sorgunun içinde (Rick veya Morty gibi) kelimenin tam anlamıyla biraz incelenebilir. Örneğin, ifade kullanıcısı (iki kez tırnak içinde) doğal olarak terimler üzerinde çalışır. Örneğin, operatörlerle oynayan kelimeleri birleştirebilir ve hatta (ve parantez içinde) gerektiği gibi herhangi bir boolean terimi bu şekilde oluşturabilirsiniz.
Dekoratif aynaları unutuyoruz, kesinlikle başarılı bir şekilde efekt kitleri döndürmemiş veya pinglere cevap vermemişsinizdir. Bununla birlikte, (geçici olarak) düzgün çalışmayan aynaları sorgulamayı engellemek iyi bir fikirdir. Son zamanlarda görülen bu sorgulama gecikmelerini bilmek, yöneticinin ayarlama yapmasına ve şu anda yavaş olan aynalara daha az ziyaretçi göndermesine olanak tanır. Ardından sıralamayı tekrar düzenler ve kötüleştirilmiş sıralama nedeniyle en iyi yüz satırı elde edebilirsiniz. Yukarıdaki benzetmeden, aynı user_id'ye sahip başka bir tür efekt yerleştirme satırından başlayarak incelemeyi azaltır (daha fazla bilgi için). Ardından, yakın zamanda engellenen sonuç kümesine Kısıtlama maddesini (varsa) uygular.
Yeni sunulan markalar uint, bigint ve float'ı deniyor. Abonelik kaynağı öneriliyor mu ve subscribe_file eksik olabilir veya boş olabilir. Dijital yapı içinde 8 baytlık dosya kimliklerine ihtiyaç duyulmaktadır. Sadece binjoin tedarik türü için, diğer kaynak türleri yasaktır.
Sphynx Laboratuvarları Gerçek Zamanlı Araştırma Oranı
Günümüzde, sözdiziminin aksine, morfoloji tamamen sıralama sorgularında ele alınıyor. Bununla birlikte, bu sorguların her halükarda bir miktar temizlemeye ihtiyacı var, özellikle de bunları Suits() içinde kullandığınız sürece, ki bu her zaman böyledir. Aynı zamanda, sözdiziminden arındırılmış sorguları Things()'e iletmek çok kolay olabilir! Ayrıca insan tarafından okunabilir sorgular da var, örneğin cat veya dogquery gibi.
Ancak, v.2.x'in aksine, artık veri dosyalarını tanımlamak için docid'leri kullanmıyorum. Yine de, Remove ve diğer ifadelerdeki belirli satırları anlamak için bu docid'lerle oynuyoruz. SQL satırlarına benzer; neredeyse ayırt edilemez, gerçekten.