Документ описывает Sphinx, сервер текстового поиска, включая его разработки, функции и нововведения. Обсуждаются улучшения в качестве поиска, поддержка JSON и оптимизации производительности в версиях Sphinx 2.1 и 2.2. Также рассматриваются методы увеличения эффективности запросов и инструментирование для профилирования работы сервера.

1. Sphinx 2013
Андрей Аксёнов
sphinxsearch.com

2. Что такое Sphinx
•
•
•
•
•
•
Сервер текстового поиска, http://sphinxsearch.com
Нет, не как Google/Yandex/Bing
Да, как Solr/Elastic/FAST/Verity/Autonomy/Yserver
Открытые исходники, бесплатный, GPL
300M+ запросов/сутки, 50+ TB коллекции
Кроме “просто поиска” умеет кучу всего

3. Про что доклад
•
•
•
•
•
Sphinx 2.1 == начали в 2012, выкатили в 2013
Sphinx 2.2 == начали в 2013, выкатим в 2013
~50 новых фич в 2.1
~40 новых фич в 2.2
Но фича, это может быть много…

5. Галопом по вершкам
• Линейка 2.1.x
• Встроенный адаптивный HA/LB
• Качество поиска
• Сигналы ранжирования, RU морфология, wordbreaker
• Начальная поддержка JSON
• Инструментирование (профайлинг на стероидах)
• Оптимизации!
• Бета в марте, релиз в октябре

6. Галопом по вершкам
• Линейка 2.2.x
• Манипуляции индексами, ALTER, ATTACH
• Качество поиска
• Сигналы + UDF v2, EN/DE/CN морфология, local_df
• Полная поддержка JSON
• Cпецфункции, GROUP <N> BY, табличные функции
• Оптимизации!
• Бета в октябре, релиз... принимаю ставки!

7. 1. Про встроенный HA/LB
• Виды кластеров?
•
•
•
•
1 шард, N реплик
=> HAProxy
M шардов, 1 реплика
=> HAProxy (+бэкапы!)
M шардов, N реплик
=> HAProxy 
M шардов, N реплик, выбросы/гетерогено => HA/LB
• Читать про agent_mirror, ha_strategy, и т.д.
• Говорят, подробнее в следующем докладе

8. 2. Про качество поиска
• Качество поиска это НЕ ранжирование!

12. 2. Про качество поиска
• Качество поиска это НЕ ранжирование
• Токенизация, морфология, обработка при индексации
• Анализ и переписывание запросов при поиске
• Кворум, коррекция транслита/опечаток, расширения, и т.д.
• 1 поиск => 1…3+ запроса к серверу
• Ассессорские оценки качества
• Формула ранжирования
• Shameless plug: звоните, проконсультируем!!!

13. 2. Про качество поиска: морфология
• stem_ar
• lemmatize_ru, _en, _de
• stem(BUSY) == BUSI, stem(BUSINESS) == BUSI
• lemma(BUSY) == BUSY, lemma(BUSINESS) == BUSINESS
• lemmatize_ru_all, _en_all, _de_all
• lemma(LEFT) == [LEAVE, LEFT]
• “He left us. Make a left turn.”
• “Поручик, это у вас что?!”

14. 2. Про качество поиска: обработка
• $ echo lordofthering expertsexchange.com
| bin/wordbreaker --dict dict.txt split
lord of the rings
experts exchange
• regexp_filter
• wordforms = postmorph.txt:
~run > walk
# maps all of run, runs, running

15. 2. Про качество поиска: ранжирование
• index_field_lengths, BM25A(), BM25F()
• global_idf, local_df, OPTION idf=plain, normalized, etc
• lccs, wlccs, exact_order, min_gaps, atc,
min_idf, max_idf, sum_idf
• PACKEDFACTORS()
• sphinx_get_XXX_factors()

16. 2. Про качество поиска: ранжирование
• … WHERE MATCH(’depeche mode’) /* no i_f_l */
| id
| weight() | title
|
+-------+----------+------------------------------------------------------+
| 12659 |
2695 | eMOTIVe
|
| 69856 |
2695 | Random Thoughts
|
| 42194 |
2673 | Campus Invasion tour at FIU
|
| 3146 |
2642 |
|
| 6054 |
2642 | Когда я не нахожу себе места...
|
| 7142 |
2642 | ....
|
| 16695 |
2642 | приветствие)))
|
| 17325 |
2642 | DM и Cesaria Evora
|
| 18713 |
2642 | Музыка mp3
|
| 23891 |
2642 | Messages
|

17. 2. Про качество поиска: ранжирование
• … OPTION ranker=expr('1000000*(sum(lcs)+bm25a(1.2,0.7))')
| id
| weight() | title
|
+-------+----------+------------------------------------+
| 3146 | 2716617 |
|
| 16695 | 2709227 | приветствие)))
| 12659 | 2698512 | eMOTIVe
|
| 69856 | 2682182 | Random Thoughts
|
| 24204 | 2680355 | he never told me his name
|
| 17325 | 2663691 | DM и Cesaria Evora
|
| 42781 | 2657857 | Handle Your Scandal
|
| 84337 | 2651555 |
|
| 23891 | 2648728 | Messages
|
| 40876 | 2646811 | Ganking from bob....... once again |

18. 2. Про качество поиска: ранжирование
mysql> select id, packedfactors() from lj where match('the i')
limit 1 option ranker=expr('1')
id: 14
packedfactors(): bm25=487, bm25a=0.482982, field_mask=2,
doc_word_count=2,
field1=(lcs=1, hit_count=4, word_count=2, tf_idf=-0.045190,
min_idf=-0.012686, max_idf=-0.007131, sum_idf=-0.019817,
min_hit_pos=254, min_best_span_pos=254, exact_hit=0,
max_window_hits=1, min_gaps=1, exact_order=1, lccs=1,
wlccs=-0.012686, atc=0.000063),
word0=(tf=1, idf=-0.007131),
word1=(tf=3, idf=-0.012686)

19. 2. Про качество поиска: ранжирование
• PACKEDFACTORS()
=> много циииферок!
+ данные ассессорских оценок (еще циииферки!)
=> машинное обучение
=> модель в UDF, sphinx_get_XXX_factors()
=> вложенные SELECT для переранжирования
= элитный поиск!!!
• NDCG boost = ?

21. 19692003

22. 2007+

23. 3. Про JSON
•
•
•
•
NoSQL это модно! Даешь optionally schemaless! ©
2.1: частичная поддержка, { toplevel: “value” }
2.2: полная поддержка, массивы, подобъекты
Умеренно эффективный внутренний формат
• Блум-фильтр ключей, типизированные массивы
• sql_attr_json, rt_attr_json
• json_autoconv_numbers, json_autoconv_keynames

24. 3. Про JSON: что можно?
•
•
•
•
•
SELECT j.key1, BIGINT(j.abc.def*3+*x+456+)…
... WHERE j.key1=123
… ORDER BY j.key1*3+ ASC, … GROUP BY j.key1*3+
INSERT INTO rt (id, j) VALUES (123, '{x:[3,7,40]}')
SELECT id, ANY(t=3 FOR t IN j.x) FROM rt
• ALL(), ANY(), INDEXOF()
• UPDATE rt SET j.scalar=123 WHERE id=456

25. 3. Про JSON: что (пока) нельзя?
• 2.1 поддерживает только { toplevel: ”value” }
• Нужно пользоваться 2.2
• Лимит в 4 GB JSON и строк на индекс
• Нужно шардить
• UPDATE не может добавлять, удалять ключи
• UPDATE не может менять тип, длину значений
• Нужно пользоваться REPLACE

26. 3. Про JSON: скорость
• Алярм! По умолчанию значение это строка!!!
• 0.566 sec, SELECT * FROM lj ORDER BY j.c
• 0.038 sec, SELECT id, INTEGER(j.c) cc, title FROM lj
ORDER BY cc ASC
• 0.032 sec, SELECT id, c, title FROM lj ORDER BY c ASC
• Разница от 18% до 18 раз
• Знаешь тип => помоги движку!

27. 4. Про более динамические индексы
• ALTER TABLE diskindex ADD COLUMN moo INTEGER
• ALTER TABLE rtindex ADD COLUMN moo INTEGER
• Пока нету ALTER TABLE rtindex DROP COLUMN moo
• ATTACH INDEX megabatch TO RTINDEX myrtindex
• myrtindex теперь может быть НЕ пустым!
• OPTIMIZE INDEX myrtindex

28. 5. Про три спец-функции
•
•
•
•
Номер 1, механизм табличных функций
Можно полностью поменять result set
Пока только одна и встроенная, REMOVE_REPEATS
Планирую добавить UDF интерфейс
• Или сразу уже пора скрипты?!
• Голосуем, лес рук!!!!

29. 5. Про три спец-функции
•
•
•
•
Номер 2, сделали GROUP <N> BY
Сделали группировку по нескольким ключам
Сделали поддержку HAVING
GROUP <N> BY aaa, bbb, ccc
WITHIN GROUP ORDER BY ddd ASC, eee DESC
HAVING fff
• И все это вроде как работает!!!

30. 5. Про три спец-функции
mysql> SELECT id, channel_id FROM lj GROUP 2 BY channel_id
LIMIT 4;
+------+------------+
| id
| channel_id |
+------+------------+
|
1 |
1107024 |
|
2 |
1107024 |
|
5 |
1107004 |
|
6 |
1107004 |
+------+------------+

31. 5. Про три спец-функции
• Номер 3, сделали max_predicted_time
• predicted_time_costs =
doc=A, hit=B, skip=C, match=D # наносекунды
• predicted_time =
A*docs + B*hits + C*matches + D*skips
• OPTION max_predicted_time=100 # миллисекунды
• Стабильная терминация
• + Внезапно, аккаунтинг ресурсов!

32. 6. Про инструментирование
• Что такое инструментирование?
• Это как клининг-менеджер, да?

35. 6. Про инструментирование
• Профилирование, трассировка, счетчики, логи…
•
•
•
•
•
SET profiling=1
SHOW PROFILE
SHOW PLAN
SHOW INDEX myindex STATUS
iostats, cpustats, predict_counters in SHOW META

36. 6. Про инструментирование
mysql> SET profiling=1; SELECT * FROM lj WHERE MATCH(’the who’); SHOW PROFILE;
...
+--------------+----------+----------+---------+
| read_docs
| 0.000197 | 2
| 1.23
|
| Status
| Duration | Switches | Percent |
| read_hits
| 0.000347 | 22
| 2.16
|
+--------------+----------+----------+---------+
| get_docs
| 0.002969 | 151
| 18.48
|
| unknown
| 0.001153 | 6
| 7.18
|
| get_hits
| 0.003537 | 609
| 22.02
|
| net_read
| 0.000007 | 1
| 0.04
|
| filter
| 0.000276 | 147
| 1.72
|
| dist_connect | 0.000001 | 1
| 0.01
|
| rank
| 0.004032 | 748
| 25.10
|
| local_search | 0.000075 | 1
| 0.47
|
| sort
| 0.001183 | 33
| 7.36
|
| sql_parse
| 0.000275 | 1
| 1.71
|
| finalize
| 0.000694 | 1
| 4.32
|
| dict_setup
| 0.000002 | 1
| 0.01
|
| dist_wait
| 0.000002 | 1
| 0.01
|
| parse
| 0.000083 | 1
| 0.52
|
| aggregate
| 0.000069 | 1
| 0.43
|
| transforms
| 0.000003 | 1
| 0.02
|
| net_write
| 0.000034 | 1
| 0.21
|
| init
| 0.001014 | 3
| 6.31
|
| total
| 0.016065 | 1733
| 0
|
| open
| 0.000112 | 1
| 0.70
|
+--------------+----------+----------+---------+
...
22 rows in set (0.00 sec)

37. 6. Про инструментирование
mysql> SET profiling=1; SELECT ...; SHOW PROFILE;
+--------------+----------+----------+---------+
| Status
| Duration | Switches | Percent |
+--------------+----------+----------+---------+
| unknown
| 0.001153 | 6
| 7.18
|
...
| read_docs
| 0.000197 | 2
| 1.23
|
| read_hits
| 0.000347 | 22
| 2.16
|
| get_docs
| 0.002969 | 151
| 18.48
|
| get_hits
| 0.003537 | 609
| 22.02
|
| filter
| 0.000276 | 147
| 1.72
|
| rank
| 0.004032 | 748
| 25.10
|
| sort
| 0.001183 | 33
| 7.36
|
| finalize
| 0.000694 | 1
| 4.32
|
...

38. 6. Про инструментирование
mysql> SELECT * FROM test
WHERE MATCH('@title abc* @body hey') G
SHOW PLAN G
...
Variable: transformed_tree
Value: AND(
OR(fields=(title), KEYWORD(abcx, querypos=1,
expanded), KEYWORD(abcm, querypos=1, expanded)),
AND(fields=(body), KEYWORD(hey, querypos=2)))

39. 6. Про инструментирование
mysql> SHOW INDEX lj STATUS;
+-------------------+-----------+
| Variable_name
| Value
|
+-------------------+-----------+
| index_type
| disk
|
| indexed_documents | 99984
|
| indexed_bytes
| 129481542 |
| ram_bytes
| 11945925 |
| disk_bytes
| 89392682 |
+-------------------+-----------+
5 rows in set (0.00 sec)

40. 6. Про инструментирование
mysql> select * from lj where match('the who')
OPTION max_predicted_time=1000000; # also --iostats --cpustats
SHOW META;
...
+-------------------------+--------+
| fetched_docs
| 75190 |
| Variable_name
| Value |
| fetched_hits
| 262942 |
+-------------------------+--------+
| fetched_skips
| 148
|
| total
| 1000
|
| keyword[0]
| the
|
| total_found
| 16207 |
| docs[0]
| 58128 |
| time
| 0.013 |
| hits[0]
| 460421 |
| prediction_fetched_docs | 75190 |
| keyword[1]
| who
|
| prediction_fetched_hits | 262942 |
| docs[1]
| 17175 |
| prediction_skips
| 148
|
| hits[1]
| 32456 |
| predicted_time
| 18
|
+-------------------------+--------+
| dist_predicted_time
| 0
|
17 rows in set (0.00 sec)

43. 7. Про оптимизации
• Вкрации ™ стало быстрее!!!
• Местами В РАЗЫ
• Скиплисты, GEODIST, мегасхемы, JSON,
токенизация, индексация XML, биграммы,
сниппеты…

44. 7. Про оптимизации: что включить
• Скиплисты, [редкое частое], [the who]
• В среднем 1.7x раза (*) на тестовой коллекции LJ1M
• В пределе до 100x раз (*) на синтетических (?) тестах
• Как включить? Либо просто ребилд, либо --buildskips
• Биграммы, *“редкое любое”+, *“back to school”+
• => либо “back+to to+school” либо “back to+school”
• Как включить? bigram_freq_words, bigram_index

45. 7. Про оптимизации: что автоматом
• Быстрее токенизатор => индексация, сниппеты
• Индексация до 1.25x раз, сниппеты до 1.6x (*) раз
• Быстрее фильтрация => спецслучаи
• Спецкод для WHERE arg=value
• Спецкод для 2, 3 условий через AND
• Быстрее обработка схем в SELECT, UPDATE
• От 1.02x до 3.5x (!) раз на гигантских схемах

46. 7. Про оптимизации: что автоматом
• Быстрее доступ к JSON
• Спецкод для j.key1 случая, ~20%
• Начиная с 2.2 укладываем по порядку, ~20%
• Быстрее и едят СИЛЬНО меньше памяти сниппеты
• 32 MB док, было 970 MB, стало 50 MB
• Ведем работы про внедрение forward index cache
• Быстрее, умнее и точнее (!) GEODIST(a,b,c,d,
{in=deg, out=mi, method=adaptive})

47. 8. А что еще?
•
•
•
•
•
•
•
•
•
•
Поиск по маске, [t?st*]
Двойная буферизация RT (нет задержек INSERT)
POLY2D(), GEOPOLY2D(), CONTAINS()
Многопоточный опрос удаленных нод (агентов)
Поиск в любых списках, SELECT … FROM dist1,dist2,local3 …
Вложенные выборки, SELECT * FROM (SELECT …) ORDER BY …
Строки в UDF функциях, CREATE FUNCTION … RETURNS STRING
Оператор ZONESPAN:xxx, функция ZONESPANLIST()
Агрегатная функция GROUP_CONCAT()
...и еще всякие “мелочи” 

48. “Итоги подведем” © Гамлет
Чуть обсудили новости 2013: agent_mirror, ha_strategy,
stem_ar, lemmatize_ru, _en, _de, _all, RLP segmenter,
wordbreaker, regexp_filter, BM25F, global_idf, local_df,
index_field_lengths, wlccs, atc, PACKEDFACTORS,
rt_attr_json, ANY(), ALL(), ALTER TABLE, ATTACH INDEX,
OPTIMIZE INDEX, tablefuncs, GROUP <N> BY key1,key2
HAVING, SHOW PROFILE, SHOW PLAN, max_predicted_time,
SHOW INDEX STATUS, bigram_index, POLY2D, GEODIST, subSELECT, ZONESPAN, GROUP_CONCAT ...

49. “Итоги подведем” © Гамлет
• HA/LB, качество поиска, мега-оптимизации, JSON,
ALTER, ATTACH, GEODIST, wildcards, OPTIMIZE,
double INSERT buffer… многое стало лучше ;)
• А многое еще станет!!!
• Хотите еще подробнее? Кулуары, мастер-класс
• Хотите еще короче? Консультации ;)

51. Вопросы!
• shodan@sphinxsearch.com
• skype:shodanium
• http://slideshare.net/shodan/
• @shodanium #highload2013