3.2.属性

属性是附加在每个文档上的额外的信息（值），可以在搜索的时候用于过滤和排序。

搜索结果通常不仅仅是进行文档的匹配和相关度的排序，经常还需要根据其他与文档相关联的值，对结果进行额外的处理。例如，用户可能需要对新闻检索结 果依次按日期和相关度排序，检索特定价格范围内的产品，检索某些特定用户的blog日志，或者将检索结果按月分组。为了高效地完成上述工作，Sphinx 允许给文档附加一些额外的属性，并把这些值存储在全文索引中，以便在对全文匹配结果进行过滤、排序或分组时使用。

属性与字段不同，不会被全文索引。他们仅仅是被存储在索引中，属性进行全文检索式不可能的。如果要对属性进行全文检索，系统将会返回一个错误。

例如，如果column被设置为属性，就不能使用扩展表达式@column 1去匹配column为1的文档；如果数字字段按照普通的方式被索引，那么就可以这样来匹配。

属性可用于过滤，或者限制返回的数据，以及排序或者结果分组; 也有可能是完全基于属性排序的结果, 而没有任何搜索相关功能的参与. 此外, 属性直接从搜索服务程序返回信息, 而被索引的文本内容则没有返回.

论坛帖子表是一个很好的例子。假设只有帖子的标题和内容这两个字段需要全文检索，但是有时检索结果需要被限制在某个特定的作者的帖子或者属于某个子 论坛的帖子中（也就是说，只检索在SQL表的author_id和forum_id这两个列上有特定值的那些行），或者需要按post_date列对匹配 的结果排序，或者根据post_date列对帖子按月份分组，并对每组中的帖子计数。

为实现这些功能，可以将上述各列（除了标题和内容列）作为属性做索引，之后即可使用API调用来设置过滤、排序和分组。以下是一个例子：

示例： sphinx.conf 片段:

...
sql_query = SELECT id, title, content, \
author_id, forum_id, post_date FROM my_forum_posts
sql_attr_uint = author_id
sql_attr_uint = forum_id
sql_attr_timestamp = post_date
...

示例： 应用程序代码 (PHP):

// only search posts by author whose ID is 123
$cl->SetFilter ( "author_id", array ( 123 ) );
// only search posts in sub-forums 1, 3 and 7
$cl->SetFilter ( "forum_id", array ( 1,3,7 ) );
// sort found posts by posting date in descending order
$cl->SetSortMode ( SPH_SORT_ATTR_DESC, "post_date" );

可以通过名字来指示特定的属性，并且这个名字是大小写无关的（注意：直到目前为止，Sphinx还不支持中文作为属性的名称）。属性并不会被全文索引，他们只是按原封不动的存储在索引文件中。目前支持的属性类型如下：

• 无符号整数（1-32位宽）;
• UNIX 时间戳（timestamps）;
• 浮点值（32位，IEEE 754单精度）;
• 字符串序列 (尤其是计算出的整数值);
• 多值属性 MVA( multi-value attributes ) (32位无符号整型值的变长序列).

由各个文档的全部的属性信息构成了一个集合，它也被称为文档信息docinfo. 文档信息可以按如下两种方式之一存储：

•  与全文索引数据分开存储（“外部存储”，在.spa文件中存储）, 或者
•  在全文索引数据中，每出现一次文档ID 就出现相应的文档信息（“内联存储”，在.spd文件中存储）

当采用外部存储方式时，searchd总是在RAM中保持一份.spa文件的拷贝（该文件包含所有文档的所有文档信息）。这是主要是为了提高性能，因为磁盘的随机访问太慢了。相反，内联存储并不需要任何额外的RAM，但代价是索引文件的体积大大地增加了；请注意，全部属性值在文档ID出现的每一处都被复制了一份，而文档ID出现的次数恰是文档中不同关键字的数目。仅当有一个很小的属性集、庞大的文本数据集和受限的RAM时，内联存储才是一个可考虑的选择。在大多数情况下，外部存储可令建立索引和检索的效率都大幅提高。

检索时，采用外部存储方式产生的的内存需求为 (1+number_of_attrs)*number_of_docs*4字节，也就是说，带有两个属性和一个时间戳的1千万篇文档会消耗(1+2+1)*10M*4 = 160 MB的RAM。这是每个检索的守护进程（PER DAEMON）消耗的量，而不是每次查询，searchd仅在启动时分配160MB的内存，读入数据并在不同的查询之间保持这些数据。子进程并不会对这些数据做额外的拷贝。