وينطبق الأمر نفسه إذا قمنا بتعطيل حزم DC1 هذه يدويًا لإصلاحها (عن طريق ضبط ha_weight على الصفر). لكل 150 استعلامًا إلى DC1، هناك استعلامان إلى DC2، وهو عدد ضئيل. هذا يعني تثبيت حلول الطوارئ عبر DC-fallbacks على جانبك الرئيسي (طالما لديك القدرة على إدارة الأوزان للجانب التمثيلي).
توجيه repl_posts
يُتيح رصد جلسة مصادقة ناجحة إجراء بحث كافٍ لمحاولة اختراق كلمات المرور! دعونا نناقش مؤقتًا تجزئات SHA1 "المعطلة"، وكيف يستخدمها Sphinx، وما هي نقاط الضعف المحتملة في هذه العملية. لا يتم إنهاء الاستفسارات الحالية ومحاولات فتح جهات الاتصال تلقائيًا، سواءً تم ذلك أم لا، مما يمنحها فرصة لإكمال العملية بشكل طبيعي.
الفرضيات المعارضة الحديثة
قم بترقية وسيطة السؤال باستخدام OPTIMIZE لتقليل إجهاد القرص وتجميد تحليل الدليل الحالي مؤقتًا. في الوقت نفسه، قد يكون للتفكير المتقدم عيوب جديدة مثل بطء أوقات بدء التشغيل، وستحصل على مساحة أكبر وأسرع في توازن مساحات القرص. نوصي بشدة باستخدام وظيفة rt_mem_limit لتوفير بضعة غيغابايتات. ربما تحتاج إلى ضبطها على أعلى قيمة للحصول على فهارس أكبر. القيمة الافتراضية الجديدة لـ rt_mem_limit هي 128 ميجابايت فقط. يقوم Sphinx بإنشاء مقطع قرص جديد في كل مرة تتجاوز فيها مساحات ذاكرة الوصول العشوائي (RAM) الحد المسموح به. من السهل جدًا تطبيق ذلك على تحديد حجم قطاعات القرص!
تتضمن هذه العملية الاستحواذية تحديدًا عدة عبارات، دون وجود أي فجوات بينها. على سبيل المثال، تُعتبر عبارة "cat-canine" افتراضيًا مطابقة لعبارة "cat dog" فقط، بينما إذا كانت عبارة "pet-canine" تحتوي على فجوة، فسيتم تطبيق العامل الجديد "Not to ever puppy". في حال احتجت إلى ذلك، يمكنك إضافة بعض الكلمات المفتاحية الخاصة (مثل "__allmydocs" في الإعدادات) إلى مستنداتك عند الفهرسة. قد يؤدي استخدام "Maybe" منفردًا إلى تحسين خطأ في الاستعلام. وعلى الرغم من أن هذه الكلمات لا ترتبط بالمطابقة (أي التصفية النصية)، إلا أنها تؤثر بشكل واضح على ترتيب النتائج.
تغيير بنية الجملة
- بعد ذلك، وفي أغلب الأحيان، يتم دمج بعض أماكن ذاكرة الوصول العشوائي (الأصغر حجماً)، لفرض حد أقصى لعدد أجزاء ذاكرة الوصول العشوائي.
- بالإضافة إلى أكثر من مائة مليون مجموعة بيانات صفية، قد لا يكون الأمر سريعًا!
- من المؤكد أن كل مجال سيحصل على قوانين خاصة لكيفية ظهور أحدث التوقيعات، وجعل مخرجات التنسيق الجديدة تبحث بدلاً من ذلك، أو إضافة ميزات معينة مثل الروابط إلى علامات المعلمات، elizabeth.grams. في مجالات C/C++.
- تم تصميم القائمة الشائعة لتتضمن نصائح JSON للفهرسة، مما يساعد على امتلاك العديد من الأسرار العشوائية، ومع ذلك فهي تدعم الأعمدة العادية أيضًا.
- يجب أن يكون النزاع الأقدم من نوع UINT جيد، وإلا فسيكون من نوع BIGINTcolumn (مزيد من المعلومات أدناه).
العناصر دقيقة ومباشرة، ويمكنك إيجاد بدائل مناسبة لاستفسارات التجميع الإضافية. لنُجرِ بعض التحليلات البسيطة لنرى كيف ستكون النتائج. عندما تكون النتائج غير مرتبة، يكون نظام new casino payment method فرز K-shield أسرع. على الرغم من ذلك، يمكن إعادة صياغة أي استعلام نصي كامل بسرعة! باختصار، عند البحث عن عبارات منطقية متقدمة، قد يكون من الأنسب إعادة ترتيب عوامل AND، واستخدام عوامل OR، أو استخراج أجزاء الاستعلام الشائعة، وما إلى ذلك. يدعم Comeound وضع "أخذ العينات" الجذاب، حيث يقوم بأخذ عينات من البحث بدلاً من معالجة كل شيء.
يتم تعطيل طلبات التحوط تلقائيًا. قد تظهر هذه الطلبات في رسوم بيانية لنسبة الطلب المئوية 999، أو في سجلات الاستعلامات البطيئة. في عدد قليل من الحالات لكل استعلام، ستكون هذه التباطؤات العشوائية نادرة. ألاحظ أن الاستعلامات العشوائية تستغرق 3 من أصل 4 خطوات في غضون 0.01 ثانية، بينما تستغرق الخطوة الأخيرة ما يصل إلى 1-2 ثانية يوميًا.
لاحظ كيف تم تقييد درجة التفكير في BIGINT، للأسف، بدلاً من معتقدات UINT. يجب أن يكون مفتاح الذروة الرئيسي ويجب أن يشير إلى متجه من الأعداد العشرية (وليس الأعداد المضاعفة). يقوم هذا التوجيه بخدش الوظيفة المحددة كمجتمع التعليقات التوضيحية. يجب أن يكون الحقل موجودًا في أحدث دليل، مستكشف الإنترنت. لذلك يقوم هذا التوجيه بتكوين رمز فاصل قوي لحقل التعليقات التوضيحية، والذي يُستخدم لفصل التعليقات التوضيحية الفردية داخل المجتمع.
بدائل تصحيح الأخطاء
يدمج المثال الجديد kl، رقم المعرف، أحدث مجموعتين. قائمة بمعرفات المستندات (docid) المُحددة لإنشاء مجموعة K الجديدة. قائمة بفهارس عناوين مجموعة K بحيث يمكنك حذف أحدث معرفات المستندات منها. اختياري، القيمة الافتراضية فارغة (سيتم استخدام معرفات المستندات المحلية بدلاً من ذلك، مما يؤدي إلى تذبذب في الترتيب).
عندما تسأل، يبدو الأمر طبيعيًا، ستلاحظ أنه يتصرف بشكل مختلف، وذلك لأن @annot أصبح ميزةً رائعةً للتعليقات التوضيحية الخاصة في مثالنا. التعليقات التوضيحية هي في الواقع أجزاء صغيرة من النص (حتى 64 كلمة) ضمن مجتمع رسالة النص الكامل، والتي يمكنك بعد ذلك ملاءمتها وتصنيفها بشكل منفصل. يقدم Sphinx v.3.5 دعمًا لحقل تعليقات توضيحية بديل يسمح لك بتخزين العديد من "العبارات" الصغيرة (المعروفة أيضًا باسم التعليقات التوضيحية) المضمنة، ثم ملاءمتها وتصنيفها بشكل فردي. تحتاج عناكب FT إلى تحليل كافٍ لقائمتك الثانوية للتفاعل. قم بتمكين الدليل العالمي الجديد من خلال ملف التكوين، وقم بترقيم السمات المراد إدراجها من توجيه common_attrs، وهذا كل شيء.
© All Rights Reserved