لنتجاوز الحديث عن الأجزاء، وربما تواجه أقنعة الوجه، وربما تفكر، دعونا نحلل مثالًا بسيطًا. تُنتج الدالة AndFACTORS() اليوم رمز newquery_tokclass_mask. يتم إنشاء سمة قناع طرق الدفع عبر الإنترنت maestro tokclass_mature الخاصة بكل مجتمع تلقائيًا في القائمة. يتم تحديد tokclasses لكل مهنة عند الفهرسة. كما ترى، يحتوي tokclasses على عدة سجلات، لكل منها عدد الدورات التدريبية وعلامة الملف.
بدايةً، انتبه للمتجهات المختلطة التي تخزن فلسفة رقمية لنماذج مختلفة، أو متجهات مزدوجة مُحسَّنة. فهي تُنتج إما قيمة العمود الجديد الحقيقية بالنسبة للعناكب التي تحتوي على هذا العمود، أو القيمة الافتراضية في تلك التي لا تحتوي عليه. بدلاً من الوسائط، فإنها تجلب جميع حقول النص الكامل المحفوظة. تُحاول الدالة DOCUMENT() مساعدتك في استرداد حقول نص المستند الكامل من مخزن المستندات، وإنتاجها كخريطة من المجتمع إلى المحتوى التي يمكن تطبيقها لاحقًا على خدمات أخرى مركزية. في وضع عدم التعارض، فإنها تُنتج قائمة بفهارس التعليقات التوضيحية المطابقة في المجال (أرقام "الأسطر" المطابقة في المجتمع).
استفسارات
في الوقت نفسه، ستكون النتيجة النموذجية منخفضة إلى سيئة (أعمق أو تساوي لا شيء)، وبالتالي يمكن نسيان التفكير السلبي بسهولة. مع ذلك، لا يتم تجاهل مجموعة النتائج الجديدة ذات الطول غير المتطابق. لذلك، يجب أن تكون مصفوفات JSON عبارة عن متجهات انجراف. فهي تُنشئ سجلات تعليقات توضيحية فارغة (لا يمكن أن تتسع أبدًا). يتم ترقيم التعليقات التوضيحية الخاصة بشكل تسلسلي عالميًا، بدءًا من 0.
رقم التحويل التلقائي لـ json
في هذا التشبيه، يُمثل `vec1` مصفوفة أعداد صحيحة، بينما يُمثل `weDOT()` متجه أعداد صحيحة ثابت، أو متجه أعداد عشرية. (هنا أيضًا بصيص أمل لمن يقرأون الوثائق). الأداة الجديدة هي `weDOT()` التي تُتيح لك استخدام علامة النقطة بين وسيطي المتجه. مع ذلك، لتتمكن من طلب نوعي `int8` أو `int64` في مجموعة JSON، عليك التعامل مع جميع امتدادات صيغة JSON. يُمكن لـ Sphinx تحديد مواقع مصفوفات الأعداد الصحيحة تلقائيًا داخل JSON، بقيم تنتمي إلى نطاقي `int32` أو `int64`، ويمكنك تخزينها ومعالجتها لاحقًا بسهولة. على سبيل المثال، يستهلك عدد ثابت يحتوي على 32 عددًا عشريًا في Sphinx (يُعرف باسم متجه 32D f32 في لغة ML) 128 بايت لكل صف.
استيفاء المتطلبات
يُقدّم لك سجلاً مصوراً يوثّق سجلات النادي الجديد، وستحصل على بطاقة تبديل واحدة للمحترفين الذين يعرفون كيفية فتح الباب. هذا الطلاء المذهل محدود بـ 500 نسخة فقط في جميع أنحاء العالم، وهي مرقمة. انطلق في هذه المسيرة المهنية.
بطاقات أمان SHA1
- بطبيعة الحال، توجد هنا أيضًا تكاليف تخزين عناصر JSON الجديدة المهمة، بالإضافة إلى بنية الملف العامة، وبالتالي سيحتاج المستند بأكمله إلى أكثر من واحد.
- وإلا فإن ملف auth_pages الجديد الذي يحتوي على تجزئات المستخدمين وكلمات المرور الخاصة بهم يمكن استخدامه لفرض قيود الوصول.
- وتذكر أن وضع التغطية بالأحرف العادية فقط يطابق بدقة، وليس سلسلة فرعية جيدة تناسب، بما في ذلك بشكل جيد جدًا.
- وبشكل أكثر رسمية، فإنه يُخرج متجهًا شطيريًا يبدأ أثناء القائمة وينتهي قبل الدليل داخل الوسيط الجديد.
يتم تعيين الجزء الأخير من التغطية بمجرد مطابقة رمز مميز (خام) مع الفئة. يعتمد مفهوم tokclass الجديد على أقنعة الوجه للفئات المطابقة. يتطلب تكوين هذا توجيهين فقط: tokclasses لتحديد المجموعات الجديدة، وindex_tokclass_fields لتمييز المناطق "المهمة" الجديدة. بدءًا من الإصدار 3.5، يمكنك إعداد العديد من فئات الرموز المميزة (الخام)، واستخدام Sphinx لحساب كل مجتمع، وكذلك أقنعة بت فئة الرمز المميز لكل استعلام. بشكل افتراضي، يتم تحديد هذا الحد الأدنى بواحد، ويمكنك تعيين مجموع منخفض الصفر. هذه قاعدة عامة لتطبيقها فقط على المناطق المحددة في tokash.
تُعطي العبارات الثنائية ضمن تصنيف المصطلح دفعة قدرها 1.5x، وتُضاف إلى Weight() تمامًا كما في الخطوة الثالثة من مطابقة الكلمات ضمن مسار المحتوى. المعيار الجديد هو صيغة dependent-inproximity_bm15 التي تُعطي الأولوية لمطابقات العبارات. ستحتاج عادةً إلى زيادة هذا الحد بشكل فردي للحصول على مجموعة أكثر تعقيدًا من الاستعلامات فقط.
يجب أن تكون العلامات التجارية المجتمعية موجودة في الفهرس، وإلا فإن أحدث الاستفسارات قد تتعثر بسبب وجود خطأ. ضع في اعتبارك أنه إذا كانت جميع الأمثلة أكثر مما كانت عليه تتعلق بأساس موضعي ممتاز lcs (المستخدم في defaultranker)، فهناك مشكلات موضعية أخرى عليك بالتأكيد. هذا لأن وظيفة الترتيب العادية ORs، بشكل أساسي، تبحث عن الطلب بالكامل لأنه بدون أي عوامل تشغيل، متصفح الإنترنت.
للحصول على التفاصيل، يُرجى الرجوع إلى وثائق التعليقات التوضيحية ككل، أو إلى مقالة "فتح التعليقات التوضيحية المزدوجة" على وجه الخصوص. تُساعد دالة ANNOTS() في مطابقة التعليقات التوضيحية. إذا لم تكن الدالة التي تبحث عنها موثقة هنا، فيُرجى الرجوع إلى مرجع Sphinx v.dos.x. تدعم العديد من تعليقات SphinxQL عبارات Scholar وIGNORE الاختيارية، وبالتالي، على التوالي، استبعاد الصفوف مع مراعاة التغطية الجيدة.