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मॉर्फोलॉजी का उपयोग करते हुए, स्फिंक्स स्वचालित रूप से मानकीकृत शब्दों की खोज करता है। मॉडिफ़ायर प्रत्येक वाक्यांश से जुड़े होते हैं, और उन्हें हर मिनट कार्यों की आवश्यकता होती है, और इस एक एजेंट के भीतर स्वीकृति प्राप्त होनी चाहिए। इसलिए, कभी-कभी आपको अंत-सहयोगी प्रश्नों से कुछ विशेष वर्णों को फ़िल्टर करने की आवश्यकता हो सकती है, ताकि अनजाने में उन ऑपरेटरों को सक्रिय होने से बचाया जा सके।
L1DIST() सेटिंग
- नया टाइमआउट विकल्प सेकंड में है, और आप इसे डिफ़ॉल्ट रूप से 10 सेकंड पर सेट कर सकते हैं।
- प्री-मॉर्फ मैपिंग आउटपुट इंडेक्ससेटिंग्स के अनुसार तैयार किए जाते हैं, और वास्तव में मॉर्फोलॉजी के प्रति संवेदनशील होते हैं जब डायरेक्टरी आपको सक्षम करने की सुविधा देती है!
- इस बीच, नया इंजन किसी भी प्रकार के JSON फ़ील्ड को रखने की कल्पना नहीं कर सकता, क्योंकि हैलो, JSON!
- हालांकि ऐसा नहीं है, लेकिन यदि आप कोई उद्योग स्थापित करते हैं, तो आपको एक मौजूदा उद्योग का उल्लेख करना होगा।
- Annot_exact_strike एक बेहतरीन बूलियन फ़्लैग है जो आपको दक्षता 1 प्रदान करता है जब किसी भी समन्वित एनोटेशन रिकॉर्ड, वेब ब्राउज़र में एक तीव्र प्रत्यक्ष हिट का प्रयास किया जाता है।
कुछ स्फिंक्सों ने मिस्र की कला और संरचनाओं को संरक्षित करने में योगदान दिया होगा, क्योंकि प्राचीन मिस्रवासी संतुलन को बहुत महत्व देते थे और यह सिद्धांत उनकी संस्कृति के हर पहलू में देखा जा सकता है, खासकर नगरपालिका संरचनाओं और स्मारकों के निर्माण में (जैसे कि दो ओबिलिस्क बनाने की परंपरा)। दूसरा स्फिंक्स गीज़ा में नील नदी के किनारे मिला होगा। गिगल, थुटमोस चतुर्थ के स्वप्न स्तंभ (जिसमें दो स्फिंक्स स्पष्ट रूप से दिखाई देते हैं) और निर्देशिका स्तंभ (डायरेक्ट्री स्टेले) का हवाला देते हैं, और ऐसा प्रतीत होता है कि एक और स्फिंक्स एक भयंकर तूफान में नष्ट हो गया था। वे अपने दावे का समर्थन काहिरा संग्रहालय में मौजूद एक उत्कृष्ट स्फिंक्स प्रतिमा के आधार पर करते हैं, जिसकी व्याख्या वे एक विशाल शेरनी के रूप में करते हैं, जिसके कान काट दिए गए थे और चेहरा भी तराशा गया था।
FVECX() सेटिंग
जो ट्यूनिंग खतरनाक हो सकती है, वह नहीं है। क्योंकि नवीनतम प्रेरित पूछताछ पढ़ी जाती है। इसलिए, नेट साइकिल मोड के अंदर, उपभोक्ता कार को अनप्लग करता है – इसकी वर्तमान पूछताछ बंद हो जाती है। हालांकि, एक विशेष स्थिति में (जब आपके सभी प्रश्न सब-मिलीसेकंड के हों और आप वास्तव में 500K+ RPS प्राप्त करना चाहते हों), पोस्ट फ़ंक्शन का उपयोग करने पर विचार करें, क्योंकि इससे ओवरहेड कम होता है और आपको बेहतर RPS मिल सकता है। हाँ, आमतौर पर इससे थोड़ी अतिरिक्त लेटेंसी आएगी, लेकिन कभी-कभी नहीं भी आएगी। थ्रेड_पूल थ्रेडिंग और इंटरनेट साइकिल मार्केटिंग निर्माण स्थितियों में बेहतर हैं, और इसलिए वे डिफ़ॉल्ट मोड हैं। बेशक, 1000 समानांतर भारी प्रश्नों की अचानक बौछार पूरी तरह से अनदेखी नहीं की जा सकती।
खोज: परकोलेट क्वेरीज़
इस प्रकार, नय is Parimatch real ा फ़ॉलोइंग रन आपकी पूरी सूची के 5% से अधिक की जाँच करता है। केवल सूची सैंपलिंग की अनुमति देने के लिए, attempt_divdivisor को 2 से अधिक या उसके बराबर सेट करें। आपको attempt_div और sample_min विकल्पों का उपयोग करके परीक्षण किए गए SERP प्राप्त करने चाहिए, जो सामान्य, "पूर्ण" खोज की तुलना में हमेशा कुछ ही समय में किए जाते हैं।
WEIGHT() फ़ंक्शन को list_lbs चेकलिस्ट से स्केलिंग समस्याओं द्वारा गुणा किया जाता है। यह तब सक्रिय होता है जब मल्टी-डायरेक्ट्री खोज की जाती है, और आप इंडेक्स A से लिस्ट B तक के परिणामों को प्राथमिकता दे सकते हैं। तीसरा, हम "बेस" कंटेंटफ़ील्ड वेट को सावधानीपूर्वक बढ़ाते हैं, और वेट पूर्णांक होने पर भी हमें बिजली की खपत में काफी सुधार मिलता है। sort_mem सीमा तक पहुँचने पर एक चेतावनी आती है, इसलिए चेतावनियों को नज़रअंदाज़ न करें। यह तेज़ नहीं है, और यदि आप इसे कम नहीं करते हैं तो शीर्ष 1000 पंक्तियाँ केवल एक MB मेमोरी तक पहुँच सकती हैं। सॉर्टर खोज RAM का अधिकांश हिस्सा उपयोग करते हैं, जिसका अर्थ है कि यह विकल्प इसके लिए सबसे महत्वपूर्ण ट्यूनिंग नियंत्रण है।
बाज़ार में बिकने वाले सूचकांकों के साथ मज़ा करना
नए मुद्दों को अक्षांश/देशांतर मान्यताओं से सरल सरणियों के रूप में, उसी क्रम में रखना होगा। एक और दिलचस्प बात यह है कि ऑप्टिमाइज़र दो के बजाय केवल एक इंडेक्स का उपयोग करना पसंद कर सकता है, अन्यथा नए इंडेक्स का उपयोग करने से पूरी तरह बचा जा सकता है। गैर-संख्यात्मक संस्करण कभी भी पूरी तरह से स्थानांतरित नहीं होते हैं, और श्रमिकों की संख्या सीमित होती है।
RAM और डिस्क क्षेत्रों दोनों के लिए एक तुलनीय वन-आधारित डिज़ाइन का उपयोग किया जाता है। ड्राइव स्थान mmap() का उपयोग करके नई सूची फ़ाइल को मैप करते हैं। इंडेक्स-टॉप सिद्धांत 32-भाग पूर्णांकों (rowids) की सूची बनाने का प्रयास करता है, और आप देखेंगे कि वे हमेशा व्यवस्थित होते हैं, और आमतौर पर संकुचित होते हैं। या फिर, यह स्पष्ट रूप से गलत परिणाम दे सकता है जब, उदाहरण के लिए, params.delivery_kind 5.2 संग्रहीत करता है जबकि एक विचलन (संभवतः त्रुटि में, फिर भी)। एक विशिष्ट (व्यक्तिगत) JSON मान के लिए एक सुसंगत B-फॉरेस्ट इंडेक्स के साथ, मुझे नई सूची बनाते समय और खोजते समय, मान पर एक सीधा टाइपकास्ट जोड़ना आवश्यक है। सार्वभौमिक इंडेक्स के लिए नए सीधे कास्ट को छोड़ना आवश्यक है। इसलिए, आपके पूर्व-मौजूदा सार्वभौमिक इंडेक्स में सेवाओं को शामिल करने (या खोने) का एकमात्र तरीका एक ऑनलाइन SphinxQL क्वेरी है।
