本文闡述的是一款經過生產環境檢驗的千萬級數據全文檢索（搜索引擎）架構。本文只列出前幾章的內容節選，不提供全文內容。
在DELL PowerEdge 6850服務器（四顆64 位Inter Xeon MP 7110N處理器 / 8GB內存）、RedHat AS4 Linux操作系統、MySQL 5.1.26、MyISAM存儲引擎、key_buffer=1024M環境下實測，單表1000萬條記錄的數據量（這張MySQL表擁有int、datetime、varchar、text等類型的10多個字段，只有主鍵，無其它索引），用主鍵（PRIMARY KEY）作為WHERE條件進行SQL查詢，速度非常之快，只耗費0.01秒。
出自俄羅斯的開源全文搜索引擎軟件 Sphinx ，單一索引最大可包含1億條記錄，在1千萬條記錄情況下的查詢速度為0.x秒（毫秒級）。Sphinx創建索引的速度為：創建100萬條記錄的索引只需3～4分鐘，創建1000萬條記錄的索引可以在50分鐘內完成，而只包含最新10萬條記錄的增量索引，重建一次只需幾十秒。
基於以上幾點，我設計出了這套搜索引擎架構。在生產環境運行了一周，效果非常不錯。有時間我會專為配合Sphinx搜索引擎，開發一個邏輯簡單、速度快、占用內存低、非表鎖的MySQL存儲引擎插件，用來代替MyISAM引擎，以解決MyISAM存儲引擎在頻繁更新操作時的鎖表延遲問題。另外，分布式搜索技術上已無任何問題。
一、搜索引擎架構設計：
1、搜索引擎架構圖：
2、搜索引擎架構設計思路：
(1)、調用方式最簡化：
盡量方便前端Web工程師，只需要一條簡單的SQL語句“SELECT ... FROM myisam_table JOIN sphinx_table ON (sphinx_table.sphinx_id=myisam_table.id) WHERE query='...';”即可實現高效搜索。
(2)、創建索引、查詢速度快：
①、Sphinx Search 是由俄羅斯人Andrew Aksyonoff 開發的高性能全文搜索軟件包，在GPL與商業協議雙許可協議下發行。
Sphinx的特征：
Sphinx支持高速建立索引（可達10MB/秒，而Lucene建立索引的速度是1.8MB/秒）
高性能搜索（在2-4 GB的文本上搜索，平均0.1秒內獲得結果）
高擴展性（實測最高可對100GB的文本建立索引，單一索引可包含1億條記錄）
支持分布式檢索
支持基於短語和基於統計的復合結果排序機制
支持任意數量的文件字段（數值屬性或全文檢索屬性）
支持不同的搜索模式（“完全匹配”，“短語匹配”和“任一匹配”）
支持作為MySQL的存儲引擎
②、通過國外《High Performance MySQL》專家組的測試可以看出，根據主鍵進行查詢的類似“SELECT ... FROM ... WHERE id = ...”的SQL語句（其中id為PRIMARY KEY），每秒鐘能夠處理10000次以上的查詢，而普通的SELECT查詢每秒只能處理幾十次到幾百次：
③、Sphinx不負責文本字段的存儲。假設將數據庫的id、date、title、body字段，用sphinx建立搜索索引。根據關鍵字、時間、類別、范圍等信息查詢一下sphinx，sphinx只會將查詢結果的ID號等非文本信息告訴我們。要顯示title、body等信息，還需要根據此ID號去查詢MySQL數據庫，或者從Memcachedb等其他的存儲中取得。安裝SphinxSE作為MySQL的存儲引擎，將MySQL與Sphinx結合起來，是一種便捷的方法。
創建一張Sphinx類型表，將MyISAM表的主鍵ID和Sphinx表的ID作一個JOIN聯合查詢。這樣，對於MyISAM表來所，只相當於一個WHERE id=...的主鍵查詢，WHERE後的條件都交給Sphinx去處理，可以充分發揮兩者的優勢，實現高速搜索查詢。
(3)、按服務類型進行分離：
為了保證數據的一致性，我在配置Sphinx讀取索引源的MySQL數據庫時，進行了鎖表。Sphinx讀取索引源的過程會耗費一定時間，由於MyISAM存儲引擎的讀鎖和寫鎖是互斥的，為了避免寫操作被長時間阻塞，導致數據庫同步落後跟不上，我將提供“搜索查詢服務”的和提供“索引源服務”的MySQL數據庫進行了分開。監聽3306端口的MySQL提供“搜索查詢服務”，監聽3406端口的MySQL提供“索引源服務”。
(4)、“主索引＋增量索引”更新方式：
一般網站的特征：信息發布較為頻繁；剛發布完的信息被編輯、修改的可能性大；兩天以前的老帖變動性較小。
基於這個特征，我設計了Sphinx主索引和增量索引。對於前天17:00之前的記錄建立主索引，每天凌晨自動重建一次主索引；對於前天17:00之後到當前最新的記錄，間隔3分鐘自動重建一次增量索引。
(5)、“Ext3文件系統＋tmpfs內存文件系統”相結合：
為了避免每3分鐘重建增量索引導致磁盤IO較重，從而引起系統負載上升，我將主索引文件創建在磁盤，增量索引文件創建在tmpfs內存文件系統“/dev/shm/”內。“/dev/shm/”內的文件全部駐留在內存中，讀寫速度非常快。但是，重啟服務器會導致“/dev/shm/”內的文件丟失，針對這個問題，我會在服務器開機時自動創建“/dev/shm/”內目錄結構和Sphinx增量索引。
(6)、中文分詞詞庫：
我根據“百度早期中文分詞庫”＋“搜狗拼音輸入法細胞詞庫”＋“LibMMSeg高頻字庫”＋... 綜合整理成一份中文分詞詞庫，出於某些考慮暫不提供。你可以使用LibMMSeg自帶的中文分詞詞庫。
