coreeek 和 sphinx 的配置与使用

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关于 sphinx 的安装请参考 Sphinx 安装记录.
关于 coreeek 的安装请参考 coreseek 安装记录.

sphinx 和 coreeek 安装好后,是可以搜索出满意的结果了,凡是有一个问题:对于新增的数据,我们需要在 sphinx 中重建索引。
又由于旧的数据量是很大的,所以重建索引是很费时间的,所有如果数据不需要实时同步,那么每天晚上定时重建一下就行了。
如果需要实时同步,比如几分钟内就要搜索生效,那么就需要使用增量索引了。
然后再在晚上闲时合并增量索引和主索引

在 sphinx 中,需要配置两个数据源和两个索引, 一个是主索引,另一个是增量索引,而且增量索引需要继承于主索引。

由于我们的索引会在指定时间合并,所以在下次合并索引之前,我们增量索引需要做的就是重建上次合并索引之后改变或新增的数据。

所有我们需要一个辅助表来记录上次修改的时间,用于增量索引使用。

辅助表 结构很简单,只有一个字段上次合并的时间,而且永远只有一条记录。

  
  1. CREATE TABLE t_blog_time_sphinx
  2. (
  3. c_id INTEGER PRIMARY KEY NOT NULL,
  4. c_time DATETIME NOT NULL
  5. );

关于 sphinx 的配置如下

  
  1. # 主数据源
  2. source main_source
  3. {
  4. type = mysql
  5. sql_host = 127.0.0.1
  6. sql_user = test
  7. sql_pass = test
  8. sql_db = test
  9. sql_port = 3306
  10. sql_query_pre= SET NAMES utf8
  11. sql_query = select c_id,c_title,c_content,c_year,c_month,c_day,c_modifytime,c_createtime FROM t_blog_sphinx;
  12. sql_attr_uint = c_year
  13. sql_attr_uint = c_month
  14. sql_attr_uint = c_day
  15. sql_attr_timestamp = c_modifytime
  16. sql_attr_timestamp = c_createtime
  17. sql_field_string = c_title
  18. sql_field_string = c_content
  19. }
  20. # 增量数据源
  21. source main_inc_source : main_source
  22. {
  23. sql_query_pre = SET NAMES utf8
  24. sql_query = select c_id,c_title,c_content,c_year,c_month,c_day,c_modifytime,c_createtime FROM t_blog_sphinx where c_modifytime > ( SELECT c_time FROM t_blog_time_sphinx limit 1 );
  25. }
  26. # 主索引
  27. index main_index
  28. {
  29. source = main_source
  30. path = /usr/local/coreseek4/var/data/main_index
  31. docinfo = extern
  32. charset_type = zh_cn.utf-8
  33. charset_dictpath = /usr/local/mmseg3/etc/
  34. ngram_len = 0
  35. }
  36. # 增量索引
  37. index main_inc_index : main_index
  38. {
  39. source = main_inc_source
  40. path = /usr/local/coreseek4/var/data/main_inc_index
  41. }
  42. # 索引程序
  43. indexer
  44. {
  45. mem_limit = 32M
  46. }
  47. # 守护程序
  48. searchd
  49. {
  50. listen = 9312
  51. listen = 9306:mysql41
  52. log = /usr/local/coreseek4/var/log/searchd.log
  53. query_log = /usr/local/coreseek4/var/log/query.lo
  54. client_timeout= 300
  55. read_timeout = 5
  56. max_children = 30
  57. pid_file = /usr/local/coreseek4/var/log/searchd.pid
  58. max_matches = 1000
  59. seamless_rotate = 1
  60. preopen_indexes = 1
  61. unlink_old = 1
  62. mva_updates_pool= 1M
  63. max_packet_size= 8M
  64. max_filters= 256
  65. max_filter_values= 4096
  66. max_batch_queries= 32
  67. workers = threads # for RT to work
  68. }

第一步是辅助表中插入一个时间

  
  1. INSERT INTO t_blog_time_sphinx (c_time)VALUES(now());

第二步是创建主索引和增量索引

  
  1. /usr/local/coreseek4/bin/indexer main_index
  2. /usr/local/coreseek4/bin/indexer main_inc_index

第三部是启动守护程序

  
  1. /usr/local/coreseek4/bin/searchd

定时任务需要做的有这么几件事。

  1. 实时重建当天的索引(增量索引)
  2. 晚上合并增量索引到主索引
  3. 更新辅助表的时间为当前时间(一般减去若干分钟,来使数据有几分钟的冗余,避免遗漏数据)
  
  1. # 增量索引
  2. /usr/local/coreseek4/bin/indexer t_cover_sphinx_inc_index --rotate
  3. # 合并
  4. /usr/local/coreseek4/bin/indexer --merge t_cover_sphinx_index t_cover_sphinx_inc_index --rotate
  5. # 修改辅助表上次的合并时间
  6. update t_blog_time_sphinx set c_time = now() - 10*60;

在 coreseek 的测试目录下可以找到 sphinxapi.php 文件,复制到你的 php 源代码对应的位置。

关于全文索引字段的组装格式,可以参考 官方文档

  
  1. //加入 sphinx api
  2. include('api/coreseek_sphinxapi.php');
  3. //初始化 sphinx
  4. $sphinx = new SphinxClient();
  5. $sphinx->setServer($ip, $port);
  6. //设置属性字段
  7. if(isset($_GET["year"]) && strlen($_GET["year"]) > 0){
  8. $sphinx->SetFilter("c_year", array($_GET["year"]));
  9. }
  10. //设置全文检索字段
  11. $query = "";
  12. if(isset($_GET["title"]) && strlen($_GET["title"]) > 0){
  13. $query .= "|" . trim($_GET["title"]);
  14. }
  15. if(isset($_GET["content"]) && strlen($_GET["content"]) > 0){
  16. $query .= "|" . trim($_GET["content"]);
  17. }
  18. $query = trim($query);
  19. //开始搜索,索引必须是主索引和增量索引
  20. $res = $sphinx->query($query, 'main_inc_index,main_index');
  21. echo "<p>query = $query </p>";
  22. //输出结果,其中 GetLastError 和 GetLastWarning 用于调试。
  23. echo "<pre>";
  24. print_r($sphinx->GetLastError());
  25. print_r($sphinx->GetLastWarning ());
  26. print_r($res);
  27. echo "</pre> ";
### 光流法C++源代码解析应用 #### 光流法原理 光流法是一种在计算机视觉领域中用于追踪视频序列中运动物体的方法。它基于亮度不变性假设,即场景中的点在时间上保持相同的灰度值,从而通过分析连续帧之间的像素变化来估计运动方向速度。在数学上,光流场可以表示为像素位置时间的一阶导数,即Ex、Ey(空间梯度)Et(时间梯度),它们共同构成光流方程的基础。 #### C++实现细节 在给定的C++源代码片段中,`calculate`函数负责计算光流场。该函数接收一个图像缓冲区`buf`作为输入,并初始化了几个关键变量:`Ex`、`Ey``Et`分别代表沿x轴、y轴时间轴的像素强度变化;`gray1``gray2`用于存储当前帧前一帧的平均灰度值;`u`则表示计算出的光流矢量大小。 #### 图像处理流程 1. **初始化预处理**:`memset`函数被用来清零`opticalflow`数组,它将保存计算出的光流数据。同时,`output`数组被填充为白色,这通常用于可视化结果。 2. **灰度计算**:对每一像素点进行处理,计算其灰度值。这里采用的是RGB通道平均值的计算方法,将每个像素的R、G、B值相加后除以3,得到一个近似灰度值。此步骤确保了计算过程的鲁棒性效率。 3. **光流向量计算**:通过比较当前帧前一帧的灰度值,计算出每个像素点的Ex、EyEt值。这里值得注意的是,光流向量的大小`u`是通过`Et`除以`sqrt(Ex^2 + Ey^2)`得到的,再乘以10进行量化处理,以减少计算复杂度。 4. **结果存储阈值处理**:计算出的光流值被存储在`opticalflow`数组中。如果`u`的绝对值超过10,则认为该点存在显著运动,因此在`output`数组中将对应位置标记为黑色,形成运动区域的可视化效果。 5. **状态更新**:通过`memcpy`函数将当前帧复制到`prevframe`中,为下一次迭代做准备。 #### 扩展应用:Lukas-Kanade算法 除了上述基础的光流计算外,代码还提到了Lukas-Kanade算法的应用。这是一种更高级的光流计算方法,能够提供更精确的运动估计。在`ImgOpticalFlow`函数中,通过调用`cvCalcOpticalFlowLK`函数实现了这一算法,该函数接受前一帧当前帧的灰度图,以及窗口大小等参数,返回像素级别的光流场信息。 在实际应用中,光流法常用于目标跟踪、运动检测、视频压缩等领域。通过深入理解优化光流算法,可以进一步提升视频分析的准确性实时性能。 光流法及其C++实现是计算机视觉领域的一个重要组成部分,通过对连续帧间像素变化的精细分析,能够有效捕捉理解动态场景中的运动信息
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