تُجري عمليات تحويل الأنواع الصريحة عملياتها، وستسمح بذلك بالتأكيد. على سبيل المثال، BIGINT(1 – 2) يُعطي الخطوة 1، كما هو متوقع. الأنواع العددية الأساسية التي يستخدمها Sphinx في كل مكان (بالإضافة إلى التعبيرات) هي UINT (u32)، وBIGINT (i64)، وFLOAT (f32). يدعم Sphinx أوسع أنواع الوسائط. في كثير من الأحيان، يكون نوع واحد ضيقًا جدًا! تدعم العمليات الحسابية جميع أنواع الوسائط العددية، وكذلك الأنواع التالية. إذا كنت ترغب في تحويل نوع إلى BIGINT، يمكنك تحديد ذلك صراحةً. يمكن استخدام أنواع متعددة مثل السلاسل، وJSON، والمصفوفات، والمجموعات، وما إلى ذلك.

التركيز على البحث

• خيار المهلة الجديد يكون في غضون لحظات، وعدم الدفع لمدة تصل إلى 10 ثوانٍ.
• حاولت Sphinxkinda جاهدةً العودة إلى مجموعة التأثيرات "المنقذة" جزئيًا على الأقل، والتي بُنيت من أي جزء قد يكون مصنفًا على أنه منخفض الخطأ.
• أنا فقط أساعد FLOTN في الوقت الحالي، ولكن قد نضيف المزيد من الإصدارات لاحقًا.
• قد يكون ذلك بمثابة مقدمة مفيدة لجدول تجزئة الكلمات النموذجي الذي يركز على oncharset_table.
• لإجراء مناقشة مفصلة، ​​ابحث عن قسم "استخدام دليل البيانات".

يُظهر تقرير "Reveal Dining tables"، المُقدم في الإصدار 2.0.1-beta، جميع برامج الزحف النشطة مع إصداراتها. منذ الإصدار dos.dos.2-beta، يُخرج التقرير أيضًا مسار كل كلمة رئيسية من الاستعلام، ويمكنك استخدام جميع أشكال الكلمات المُجزأة في حال استخدام مُجزئ واحد أو اثنين. أما تقرير "Delete"، المُقدم في الإصدار 1.10-beta، فهو مُخصص فقط للفهارس التي تحتوي على RT، وللبرامج التي تحتوي فقط على برامج زحف RT كعملاء، يقوم بحذف الصفوف (المستندات) الموجودة من دليل موجود بناءً على المعرف. في الإصدار 2.10-beta، يمكنك أيضًا استخدام خيار "Scho term" الاختياري. يُمكّنك هذا الخيار من العثور بدقة على التفاصيل التي تُطابق مصطلحًا مُعينًا. ضمن ملف الإعدادات sphinx.conf، يمكنك تحديد فهرس واحد أو أكثر للبحث.

توجيه global_idf

تُنتج الدالة ZONESPANLIST() قائمة بجميع العناوين التي طابقها مستخدم ZONESPAN، وذلك باستخدام تنسيق نصي بسيط. تُعرض القائمة تلقائيًا عند عدم وجود أي عبارة استعلام مؤهلة، كما هو الحال في متصفح إنترنت tusk الكويت مكافأة إكسبلورر. في البداية، كان الهدف هو استخدام صيغة جيدة لاستدعاءات SNIPPET()، لتجنب تكرار المصطلحات، ولكنها قد تكون مفيدة أيضًا عند إنشاء استعلامات تدريب التعلم الآلي. (لاحظ أنه يجب عليك تحديد حجم القائمة لعرضها في ملف json.key، لأنها أزواج! ستجد الأمثلة أدناه.)

• تبدأ بالإصدار 2.2.1-beta، بالإضافة إلى أن الدالة GEODIST() تأخذ وسيطًا خامسًا اختياريًا يتيح لك التحويل بسهولة بين أجهزة الإدخال وأجهزة الإخراج، واختيار أحدث صيغة جغرافية محددة لاستخدامها.
• وهكذا، فإن الاستعلامين التاليين يناسبان مستندات مماثلة، ولكن الاستعلام الثاني يكون أبسط بكثير، وفي الواقع أسهل في الحساب.
• يمكنك تجاوز الإعدادات الافتراضية الجديدة باستخدام خيار معين. هذا مدعوم بتقرير إنشاء الفهرس في SphinxQL ويمكنك استخدام توجيه التكوين الجديد create_list.
• يجب على UDF المجمع إكمال نطاق النتائج الجديد بالكامل بقيمة قياسية معقولة، حتى لو قرر الفشل بسبب خطأ حاد لا يمكن إصلاحه في منتصف الدفعة.
• مصدر بيانات ODBC للاتصال. مطلوب، لا يوجد قيمة افتراضية. يتعلق بنوع مصدر ODBC فقط.

إليك بعض الأمثلة التي قد تستحق مناقشة سابقة. (ملاحظة: القائمة التالية قد تكون جزئية، وقد لا تكون دقيقة تمامًا). كما نوفر فهارس إضافية موصى بها لخدمات غير نصية. دليلنا الأساسي، الذي نوفره دائمًا، هو قائمة النصوص الكاملة لشركات الرسائل النصية، وهي ضرورية لعمليات البحث النصي الكامل.

لا يتم تفعيل هذه الميزة تلقائيًا بسبب تأثيرها الملحوظ على الأداء. قد لا تتمكن من تفعيلها في الإصدارات العامة، ولذلك لم يتم ذكرها هنا عمدًا. سيتم ذكرها (باختصار) أدناه، ويمكن استخدامها بشكل أساسي لأجهزة تتبع اللياقة البدنية، وما إلى ذلك. يعرض قسم "التكرارات" حالة الواجهة الأمامية الجديدة لجميع العناكب المكررة. الإصدار النهائي هو "إجمالي" ويُظهر أحدث الأرقام لجميع الفترات الزمنية المحددة والتغييرات. إليك وصف موجز لأحدث بيانات الملف الشخصي.

تعتمد تقنية Metaphone على خوارزمية Twice Metaphone، مما يتيح فهرسة كلمات المرور المهمة. يمكن أن يؤدي التحكم في كميات كبيرة من البيانات في الوقت نفسه إلى تسريع الفهرسة بشكل ملحوظ إذا كانت الملفات صغيرة (أقل من 1 كيلوبايت). تتضمن هذه التقنية نفس إمكانيات تجزئة rlp_chinese الأولى، ولكنها تسمح بتجميع ملفات البيانات قبل معالجتها بواسطة RLP. راجع أيضًا إمكانيات rlp_root وrlp_ecosystem وrlp_context. يتوفر أيضًا نوع رائع من تجزئة RLP المجمعة (rlp_chinese_batched). يقوم Sphinx باكتشاف اللغة لكل رمز في ملفات البيانات الواردة.

بالتأكيد ليس له أي تأثير على الإنتاج، ولكنه مفيد جدًا لتصحيح الأخطاء (لتمييز أنواع الاستعلامات، أو اختيار العملاء المُرسِلين، أو أي شيء آخر، فالاحتمالات لا حصر لها). لمزيد من المعلومات، راجع "Marketed queryerrors". الخيار الوحيد الآخر هو lax_agent_errors، وقيمته الافتراضية 0 (أخطاء صارمة)، ولا ننصحك بتغييره. راجع "Outgoing (distributed)queries".