在本节中我会介绍Sphinx在构建索引之前做的一些事情，主要是从mysql拉取数据保存，然后分词排序保存到内存等等一系列的操作。下面是几个相关指令
sql_query = \
SELECT id, group_id, UNIX_TIMESTAMP(date_added) AS date_added, \
title, content \
FROM documents
sql_query_range = SELECT MIN(id),MAX(id) FROM documents
sql_range_step = 1000
其中sql_query是sphinx每次从mysql拉取数据的sql，而sql_query_range则是取得需要从mysql拉取的数据条目，而sql_rang_step则是表示每次从mysql拉取多少数据。sql_rang_range执行分两种情况，第一种是第一次拉取数据的时候，第二种是当当前的range数据读取完毕之后。
首先来看CSphSource_SQL::NextDocument函数，这个函数的主要作用是从mysql读取数据然后切分保存，首先我们来看读取数据这一部分，这里步骤很简单，就是执行对应的sql，然后判断当前range的数据是否读取完毕，如果读取完毕则继续执行sql_query_rang(RunQueryStep)。这里要注意的是，sphinx读取数据是一条一条的读取然后执行的.
do
{
// try to get next row
bool bGotRow = SqlFetchRow ();
// when the party's over...
while ( !bGotRow )
{
// is that an error?
if ( SqlIsError() )
{
sError.SetSprintf ( "sql_fetch_row: %s", SqlError() );
m_tDocInfo.m_uDocID = 1; // 0 means legal eof
return NULL;
}
// maybe we can do next step yet?
if ( !RunQueryStep ( m_tParams.m_sQuery.cstr(), sError ) )
{
// if there's a message, there's an error
// otherwise, we're just over
if ( !sError.IsEmpty() )
{
m_tDocInfo.m_uDocID = 1; // 0 means legal eof
return NULL;
}
} else
{
// step went fine; try to fetch
bGotRow = SqlFetchRow ();
continue;
}
SqlDismissResult ();
// ok, we're over
ARRAY_FOREACH ( i, m_tParams.m_dQueryPost )
{
if ( !SqlQuery ( m_tParams.m_dQueryPost[i].cstr() ) )
{
sphWarn ( "sql_query_post[%d]: error=%s, query=%s",
i, SqlError(), m_tParams.m_dQueryPost[i].cstr() );
break;
}
SqlDismissResult ();
}
m_tDocInfo.m_uDocID = 0; // 0 means legal eof
return NULL;
}
// get him!
m_tDocInfo.m_uDocID = VerifyID ( sphToDocid ( SqlColumn(0) ) );
m_uMaxFetchedID = Max ( m_uMaxFetchedID, m_tDocInfo.m_uDocID );
} while ( !m_tDocInfo.m_uDocID );
上面的代码我们可以看到一个很关键的字段m_uDocID,这个字段表示当前doc的id(因此数据库的表设计必须有这个id字段).
读取完毕数据之后，开始处理读取的数据，这里会按照字段来切分，主要是将对应的数据库字段保存到索引fielld
// split columns into fields and attrs
for ( int i=0; i<m_iPlainFieldsLength; i++ )
{
// get that field
#if USE_ZLIB
if ( m_dUnpack[i]!=SPH_UNPACK_NONE )
{
DWORD uUnpackedLen = 0;
m_dFields[i] = (BYTE*) SqlUnpackColumn ( i, uUnpackedLen, m_dUnpack[i] );
m_dFieldLengths[i] = (int)uUnpackedLen;
continue;
}
#endif
m_dFields[i] = (BYTE*) SqlColumn ( m_tSchema.m_dFields[i].m_iIndex );
m_dFieldLengths[i] = SqlColumnLength ( m_tSchema.m_dFields[i].m_iIndex );
}
紧接着就是处理attribute，后续我们会详细介绍attribute，现在我们只需要知道它是一个类似二级索引的东西(不进入全文索引).
switch ( tAttr.m_eAttrType )
{
case SPH_ATTR_STRING:
case SPH_ATTR_JSON:
// memorize string, fixup NULLs
m_dStrAttrs[i] = SqlColumn ( tAttr.m_iIndex );
if ( !m_dStrAttrs[i].cstr() )
m_dStrAttrs[i] = "";
m_tDocInfo.SetAttr ( tAttr.m_tLocator, 0 );
break;
..................................
default:
// just store as uint by default
m_tDocInfo.SetAttr ( tAttr.m_tLocator, sphToDword ( SqlColumn ( tAttr.m_iIndex ) ) ); // FIXME? report conversion errors maybe?
break;
}
然后我们来看Sphinx如何处理得到的数据,核心代码在 RtIndex_t::AddDocument中，这个函数主要是用来分词(IterateHits中)然后保存数据到对应的数据结构,而核心的数据结构是RtAccum_t，也就是最终sphinx在写索引到文件之前，会将数据保存到这个数据结构，这里要注意一般来说sphinx会保存很多数据，然后最后一次性提交给索引引擎来处理.而索引引擎中处理的就是这个数据结构.因此最终会调用RtAccum_t::AddDocument.
这里需要注意两个地方，第一个是m_dAccum这个域，这个域是一个vector，而这个vector里面保存了CSphWordHit这个结构，我们来看这个结构的定义
struct CSphWordHit
{
SphDocID_t m_uDocID; ///< document ID
SphWordID_t m_uWordID; ///< word ID in current dictionary
Hitpos_t m_uWordPos; ///< word position in current document
};
可以看到其实这个结构也就是保存了对应分词的信息.
然后我们来看核心代码，这里主要是便利刚才从mysql得到的数据，去重然后保存数据.
int iHits = 0;
if ( pHits && pHits->Length() )
{
CSphWordHit tLastHit;
tLastHit.m_uDocID = 0;
tLastHit.m_uWordID = 0;
tLastHit.m_uWordPos = 0;
iHits = pHits->Length();
m_dAccum.Reserve ( m_dAccum.GetLength()+iHits );
for ( const CSphWordHit * pHit = pHits->First(); pHit<=pHits->Last(); pHit++ )
{
// ignore duplicate hits
if ( pHit->m_uDocID==tLastHit.m_uDocID && pHit->m_uWordID==tLastHit.m_uWordID && pHit->m_uWordPos==tLastHit.m_uWordPos )
continue;
// update field lengths
if ( pFieldLens && HITMAN::GetField ( pHit->m_uWordPos )!=HITMAN::GetField ( tLastHit.m_uWordPos ) )
pFieldLens [ HITMAN::GetField ( tLastHit.m_uWordPos ) ] = HITMAN::GetPos ( tLastHit.m_uWordPos );
// accumulate
m_dAccum.Add ( *pHit );
tLastHit = *pHit;
}
if ( pFieldLens )
pFieldLens [ HITMAN::GetField ( tLastHit.m_uWordPos ) ] = HITMAN::GetPos ( tLastHit.m_uWordPos );
}
做完上面这些事情之后，就需要提交数据给索引处理引擎了，这里核心的代码都是在RtIndex_t::Commit中.
这个函数主要做两个事情，第一个提取出前面我们构造好的RtAccum_t,然后对于所有的doc进行排序，创建segment，也就是对应的索引块(ram chunk)，最后调用CommitReplayable来提交ram chunk到磁盘.
其实可以这么理解，保存在内存中的索引也就是segment,然后当内存的大小到达限制后就会刷新内存中的索引到磁盘.
void RtIndex_t::Commit ( int * pDeleted, ISphRtAccum * pAccExt )
{
assert ( g_bRTChangesAllowed );
MEMORY ( MEM_INDEX_RT );
RtAccum_t * pAcc = AcquireAccum ( NULL, pAccExt, true );
if ( !pAcc )
return;
...................................
pAcc->Sort();
RtSegment_t * pNewSeg = pAcc->CreateSegment ( m_tSchema.GetRowSize(), m_iWordsCheckpoint );
.............................................
// now on to the stuff that needs locking and recovery
CommitReplayable ( pNewSeg, pAcc->m_dAccumKlist, pDeleted );
......................................
}
然后我们来看RtAccum_t::CreateSegment函数，这个函数用来将分词好的数据保存到ram chunk，这里需要注意两个数据结构分别是RtDoc_t和RtWord_t,这两个数据结构分别表示doc信息和分词信息.
结构很简单，后面的注释都很详细
template < typename DOCID = SphDocID_t >
struct RtDoc_T
{
DOCID m_uDocID; ///< my document id
DWORD m_uDocFields; ///< fields mask
DWORD m_uHits; ///< hit count
DWORD m_uHit; ///< either index into segment hits, or the only hit itself (if hit count is 1)
};
template < typename WORDID=SphWordID_t >
struct RtWord_T
{
union
{
WORDID m_uWordID; ///< my keyword id
const BYTE * m_sWord;
};
DWORD m_uDocs; ///< document count (for stats and/or BM25)
DWORD m_uHits; ///< hit count (for stats and/or BM25)
DWORD m_uDoc; ///< index into segment docs
};
然后来看代码，首先是初始化对应的写结构,可以看到都是会写到我们创建好的segment中.
RtDocWriter_t tOutDoc ( pSeg );
RtWordWriter_t tOutWord ( pSeg, m_bKeywordDict, iWordsCheckpoint );
RtHitWriter_t tOutHit ( pSeg );
然后就是写数据了，这里主要是做一个聚合，也就是将相同的keyword对应的属性聚合起来.
ARRAY_FOREACH ( i, m_dAccum )
{
.......................................
// new keyword; flush current keyword
if ( tHit.m_uWordID!=tWord.m_uWordID )
{
tOutDoc.ZipRestart ();
if ( tWord.m_uWordID )
{
if ( m_bKeywordDict )
{
const BYTE * pPackedWord = pPacketBase + tWord.m_uWordID;
assert ( pPackedWord[0] && pPackedWord[0]+1<m_pDictRt->GetPackedLen() );
tWord.m_sWord = pPackedWord;
}
tOutWord.ZipWord ( tWord );
}
tWord.m_uWordID = tHit.m_uWordID;
tWord.m_uDocs = 0;
tWord.m_uHits = 0;
tWord.m_uDoc = tOutDoc.ZipDocPtr();
uPrevHit = EMPTY_HIT;
}
..................
}
这次就分析到这里，下次我们将会分析最核心的部分就是Sphinx如何刷新数据到磁盘.
