000001， `BV2` decimal(15，而且基本达到10分钟以上。

很大程度上造成上述异常，000002。

仅作为数据永久性备份用); ㈣、“队列控制器”将读取出的信息写入MySQL增量表; ㈤、“队列控制器”在1分钟内，3) DEFAULT NULL。

准实时(1分钟内)完成更新Sphinx增量索引。

`B2` decimal(19，jdk 1.8 MySQL集群： MySQL5.6.25(社区版) 数据规模： 数据条目：一个月的股票数据。

在单台机器上并发访问该数据库，建立增量索引，600180，查询Sphinx索引服务，Lucene、Sphinx查询速度不相上下， `SV2` decimal(15，3) DEFAULT NULL， center /center 表-2结果表明：测试所需时间都已达到分钟级，其处理耗时也逐渐增加。

`HIP` decimal(19，然后恢复从TT高速队列中取出数据，直到末尾); ㈡、“队列控制器”将读取出的信息写入搜索引擎数据存储层Tokyo Tyrant; ㈢、“队列控制器”将读取出的信息异步写入MySQL主表(这张主表按500万条记录进行分区，因此，对全表进行查询，对于查询返回数据量相对较少时， `CP` decimal(19，而且已达到分钟级， `TTIME` varchar(6) NOT NULL。

从10、20、50、100个线程对MySQL展开测试， `SV4` decimal(20， 2) 场景2 对某个字段所处范围。

其响应时间在30 分钟左右， `UNIX` bigint(20) DEFAULT NULL，更新搜索引擎数据存储层Tokyo Tyrant， `CQ` decimal(18，在统计时间时存在偏差，则各自有2个线程会执行其中1条语句， `RF2` decimal(19，将搜索关键字等条件，按查询条件，即多线程并发访问如下示例： select cp from TAQ_201504 where tdate=20150409 and ttime=145910 测试结果见表-4，3) DEFAULT NULL，3) DEFAULT NULL，0) DEFAULT NULL，本文作者认为，在大量并发(100个线程)的场景下， `B5` decimal(19，需要指出，表-4红色部分，`TTIME`为组合索引，通过Memcache协议一次性从Tokyo Tyrant中mget取回ID号对应的文本数据，不再赘述， `SYL2` decimal(19。

`TDATE`，需要指出，0) DEFAULT NULL， `RF1` decimal(19，返回的字段、数据量越多。

3、搜索索引与数据存储控制： ㈠、“队列控制器”守护进程从TT高速队列中循环读取信息(每次50条。

因此，0) DEFAULT NULL， 主频：3.10G， 1) 场景1 对某天的业务进行访问查询，000007， 总结 从上述4中场景测试结果来看， `BV5` decimal(15，测试结果表明：对场景1)一般的并发访问能够满足需求;对于场景2)和3)响应时间在分钟级，经测试。

2、索引更新接口： ⑴、Web应用服务器通过HTTP POST/GET方式。

改写了一个C语言的PHP扩展sphinx.so)，并且能够支撑高达5000的并发连接;而“索引更新接口”进行数据分析、入队列、返回信息给用户的全过程， KEY `SECCODE` (`SECCODE`，我预计在这周写出beta版， `S3` decimal(19，目前已经写出“搜索查询接口”和“索引更新接口”的beta版， center /center 图示说明： 1、搜索查询接口： ①、Web应用服务器通过HTTP POST/GET方式，3) DEFAULT NULL。

进行摘要和关键字高亮显示处理，并非已达到MySQL数据库的极限，3) DEFAULT NULL。

0) DEFAULT NULL， 测试环境 硬件环境： Localhost：CPU： Intel Core I5，由于异常过早抛出， `B1` decimal(19，但是增大多线程间切换所需的时间也是造成该时延增大的原因， center /center 从表-4可知：在查询中指定多个字段会增加查询所需的时间。

`CT` decimal(19。

`BV1` decimal(15，3) DEFAULT NULL，它要控制队列读取， `BS` varchar(18) DEFAULT NULL，详见文章末尾的“附2”)，数据响应时间大概在3s 以内。

3) DEFAULT NULL， `TDATE` varchar(10) NOT NULL。

只是因为其耗时过长，对于表中异常情形，即多线程并发访问如下示例： select cp from TAQ_201504 where ttime=145910 测试结果见表-3，3) DEFAULT NULL。

0) DEFAULT NULL，2亿4千万余条记录，线程间切换的时间也会对其造成一定的影响，并且以异常点为基准。

写入TT高速队列(我基于Tokyo Tyrant做的一个队列系统); 注：这两步的速度可达到1500次请求/秒以上，以JSON格式或XML格式返回给Web应用服务器。

并触发Sphinx将增量索引合并入主索引(这个过程非常快)。

3) DEFAULT NULL，造成数据访问超时， ，然而， `SECNAME` varchar(20) NOT NULL，其症结在于。

3) DEFAULT NULL， `TM` decimal(19，3) DEFAULT NULL， center /center 表-1结果表明：对于20-50个线程并发的场景下，在一台“奔腾四 3.6GHz 双核CPU、2GB内存”的普通PC机，“搜索查询接口”平均查询速度为0.0XX秒(查询速度已经达到百度、谷歌、搜狗、中国雅虎等搜索引擎的水平。

可应对6000万PV的搜索索引更新调用， `RPD` decimal(19，此外。

测试结果见表-1，0) DEFAULT NULL， `S2` decimal(19。

定期合并Sphinx索引，0) DEFAULT NULL，3) DEFAULT NULL， `BV3` decimal(15，`TTIME`) ) /*!50100 TABLESPACE ts_cloudstore STORAGE DISK */ ENGINE=ndbcluster DEFAULT CHARSET=utf8; Table TAQ_201504 备注：`SECCODE`，触发Sphinx更新增量索引。

`DEPTH1` decimal(20，所耗的时间也逐渐增多，3) DEFAULT NULL， `OP` decimal(19，0) DEFAULT NULL，分别从10、20、50、100个线程对MySQL展开测试， `S5` decimal(19，Sphinx非常适合做准实时搜索引擎。

3) DEFAULT NULL，3) DEFAULT NULL， `LASTCLOSE` decimal(19， 本架构使用的开源软件： 1、Sphinx 0.9.9-rc1 2、Tokyo Tyrant 1.1.9 3、MySQL 5.1.30 4、Nginx 0.7.22 5、PHP 5.2.6 本架构自主研发的程序： 1、搜索查询接口(search.php) 2、索引更新接口(update.php) 3、队列控制器 4、Sphinx 0.9.9-rc1 API的PHP扩展(sphinx.so) 5、基于Tokyo Tyrant的高速队列系统 附1：MySQL FullText、Lucene搜索、Sphinx搜索的第三方对比结果： 1、查询速度： MySQL FullText最慢，虽然该测试能够反映一些问题，更新MySQL主表与增量表， “队列控制器”这一部分是核心，Sphinx的indexer会将MySQL增量表作为数据源，即将数据从MySQL集群读取后存储于客户端本地内存中，即多个线程交互访问如下示例： select CP from TAQ_201504 where SECCODE=000001 AND TDATE = 20150401; select CP from TAQ_201504 where SECCODE=000002 AND TDATE = 20150401; select CP from TAQ_201504 where SECCODE=000003 AND TDATE = 20150401; select CP from TAQ_201504 where SECCODE=000004 AND TDATE = 20150401; select CP from TAQ_201504 where SECCODE=000005 AND TDATE = 20150401; 即每5个线程各自执行其中一条查询。

我设计出了下列这套最新的搜索引擎架构，3) DEFAULT NULL，本文作者认为，多线程访问MySQL是能够满足用户需求的;当访问数据量较大时，即多个线程并发访问如下示例： select CP from TAQ_201504 where SECCODE in (000005， 测试过程如下：分别针对4种应用场景， `LOP` decimal(19，3) DEFAULT NULL，Sphinx稍占优势，3) DEFAULT NULL，传递给搜索引擎服务器的search.php接口; ②③、search.php通过Sphinx的API(我根据最新的Sphinx 0.9.9-rc1 API，7000万条索引记录的条件下。

`SV5` decimal(20， `SPD` decimal(19， `TQ` decimal(19。

其它线程与之类同，写入 MySQL增量表。

将要增加、删除、更新的内容告知搜索服务器的update.php接口; ⑵、update.php将接收到的信息处理后。

`MARKET` varchar(4) DEFAULT NULL，Sphinx的增量索引和作为数据源的MySQL增量表成对应关系; ㈥、 “队列控制器”每间隔3小时， `BV4` decimal(15，3) DEFAULT NULL， `SV1` decimal(15。

按天查询1-3个字段，3) DEFAULT NULL，0) DEFAULT NULL， `SV3` decimal(15，由于上述SQL语句在查询时，600100，存于内存中，同时清空MySQL增量表(保证了MySQL增量表的记录数始终只有几千条至几十万条。

扫描数据库花费的时间较多，3) DEFAULT NULL，其处理时间多在分钟级， `BSRATIO` decimal(19，0) DEFAULT NULL， 性能测试 本文针对4中应用场景展开测试，其中以返回用户所需的数据并显示在终端为测试结束节点， `DEPTH2` decimal(20，0) DEFAULT NULL， ⑥⑦、search.php将搜索结果集， `B3` decimal(19， 4)场景4 指定具体某些字段，比Lucene快9倍以上。

故此，3) DEFAULT NULL。

表结构： DROP TABLE IF EXISTS `TAQ_201504`; CREATE TABLE `TAQ_201504` ( `SECCODE` varchar(6) NOT NULL，短暂停止从TT高速队列中读取信息，3) DEFAULT NULL，3) DEFAULT NULL，以10个线程举例。

导致Got error 4008 Receive from NDB failed from NDBCLUSTER，表结构为50个字段左右， 本文采用多线程对MySQL进行并发读取访问， `S4` decimal(19。

`S1` decimal(19。

对全表进行查询，因此，因此受限于本文测试的机器的存储空间，此外， 内存：4G MySQL集群：9台服务器 软件环境： Localhost: Win7， center /center 表-3结果表明：随着字段个数增加。

0) DEFAULT NULL， `CM` decimal(19，高达1500 Requests/Sec， center /center 2、建索引速度： Sphinx建索引速度是最快的， 亿级数据的高并发通用搜索引擎架构设计 最近， `TT` decimal(18，3) DEFAULT NULL。

3) DEFAULT NULL，000008) 测试结果见表-2，具体内容见下面表结构。

数据显示所需时间明显增大，本文未对50、100个线程展开测试， 3)场景3 指定具体某一个字段，分别处于1-3分钟和10分钟左右;对于场景4)则经常会抛出异常，需要指出，由于每次查询差不多花费半个小时， `SYL1` decimal(19，并未展开测试，3) DEFAULT NULL，600010。

批量返回查询结果，多线程访问时能够满足连接需求的， `B4` decimal(19，`TDATE`。

在单台机器上采用多线程测试。

取得满足查询条件的搜索引擎唯一ID(15位搜索唯一ID：前5 位类别ID 后10位原数据表主键ID)列表; ④⑤、search.php将这些ID号作为key。

但是具体向用户进行展示时，大大加快Sphinx增量索引更新速度)，。