Таблица реального времени — это основной тип таблицы в Manticore. Она позволяет добавлять, обновлять и удалять документы, и вы можете видеть эти изменения сразу. Вы можете настроить таблицу реального времени в конфигурационном файле или использовать команды, такие как CREATE, UPDATE, DELETE или ALTER.

Внутренне таблица реального времени состоит из одной или нескольких обычных таблиц, называемых чанками. Существует два вида чанков:

• несколько дисковых чанков — они сохраняются на диске и структурированы как обычная таблица.
• один оперативный чанк — он хранится в памяти и собирает все изменения.

Размер оперативного чанка контролируется настройкой rt_mem_limit. Как только этот лимит достигается, оперативный чанк переносится на диск в качестве дискового чанка. Если дисковых чанков становится слишком много, Manticore объединяет некоторые из них для повышения производительности.

Вы можете создать новую таблицу реального времени двумя способами: с помощью команды CREATE TABLE или через _mapping endpoint HTTP JSON API.

CREATE TABLE products(title text, price float) morphology='stem_en';

POST /cli -d "CREATE TABLE products(title text, price float)  morphology='stem_en'"

$index = new \Manticoresearch\Index($client);
$index->setName('products');
$index->create([
    'title'=>['type'=>'text'],
    'price'=>['type'=>'float'],
]);

utilsApi.sql('CREATE TABLE forum(title text, price float)')

await utilsApi.sql('CREATE TABLE forum(title text, price float)')

res = await utilsApi.sql('CREATE TABLE forum(title text, price float)');

utilsApi.sql("CREATE TABLE forum(title text, price float)");

utilsApi.Sql("CREATE TABLE forum(title text, price float)");

utils_api.sql("CREATE TABLE forum(title text, price float)", Some(true)).await;

res = await utilsApi.sql('CREATE TABLE forum(title text, price float)');

utilsAPI.Sql(context.Background()).Body("CREATE TABLE forum(title text, price float)").Execute()

table products {
  type = rt
  path = tbl
  rt_field = title
  rt_attr_uint = price
  stored_fields = title
}

Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)

{
"total":0,
"error":"",
"warning":""
}

ПРИМЕЧАНИЕ: API _mapping требует наличия Manticore Buddy. Если оно не работает, убедитесь, что Buddy установлен.

"properties"
{
  "FIELD_NAME_1":
  {
    "type": "FIELD_TYPE_1"
  },
  "FIELD_NAME_2":
  {
    "type": "FIELD_TYPE_2"
  },
  ...
  "FIELD_NAME_N":
  {
    "type": "FIELD_TYPE_M"
  }
}

POST /your_table_name/_mapping -d '
{
  "properties": {
    "price": {
        "type": "float"
    },
    "title": {
        "type": "text"
    }
  }
}
'

{
"total":0,
"error":"",
"warning":""
}

CREATE TABLE [IF NOT EXISTS] table_name LIKE old_table_name [WITH DATA]

create table products LIKE old_products;

create table products LIKE old_products WITH DATA;

• Добавлять документы.
• Обновлять атрибуты и полнотекстовые поля с помощью процесса Update.
• Удалять документы.
• Очищать таблицу.
• Изменять схему онлайн с помощью команды ALTER, как описано в Изменение схемы онлайн.
• Определять таблицу в конфигурационном файле, как подробно описано в Определение таблицы.
• Использовать функцию UUID для автоматического назначения ID.

• Загружать данные с помощью функции indexer.
• Подключать её к источникам для удобного индексирования из внешнего хранилища.
• Обновлять killlist_target, так как он автоматически управляется таблицей реального времени.

В следующей таблице приведены различные расширения файлов и их описание в таблице реального времени:

Для получения дополнительной информации о структуре дисковых чанков смотрите структуру файлов обычной таблицы.

Plain table — это базовый элемент для поиска без percolate. Он может быть определён только в конфигурационном файле с использованием Plain mode и не поддерживается в RT mode. Обычно используется совместно с source для обработки данных из внешнего хранилища и может позднее быть присоединён к real-time table.

Чтобы создать plain table, необходимо определить его в конфигурационном файле. Команда CREATE TABLE его не поддерживает.

source source {
  type             = mysql
  sql_host         = localhost
  sql_user         = myuser
  sql_pass         = mypass
  sql_db           = mydb
  sql_query        = SELECT id, title, description, category_id  from mytable
  sql_attr_uint    = category_id
  sql_field_string = title
 }
table tbl {
  type   = plain
  source = source
  path   = /path/to/table
 }

• Строить из внешнего хранилища с использованием source и indexer
• Выполнять обновление на месте целочисленных, плавающих, строковых атрибутов и MVA
• Обновлять killlist_target

• Вставлять дополнительные данные после построения таблицы
• Удалять данные из таблицы
• Создавать, удалять или изменять схему таблицы онлайн
• Использовать UUID для автоматической генерации ID (данные из внешнего хранилища должны содержать уникальный идентификатор)

Числовые атрибуты, включая MVA, — единственные элементы, которые могут обновляться в plain table. Все остальные данные в таблице неизменяемы. Если требуются обновления или новые записи, таблицу нужно перестроить. В процессе перестройки существующая таблица остаётся доступной для обслуживания запросов, а когда новая версия готова, выполняется процесс ротации, переводящий её в онлайн и отбрасывающий старую версию.

Скорость индексации plain table зависит от нескольких факторов, включая:

• Скорость получения данных из источника
• Настройки токенизации
• Аппаратные характеристики (например, CPU, RAM и производительность диска)

Для небольших наборов данных самый простой вариант — использовать одну plain table, полностью перестраиваемую по мере необходимости. Такой подход приемлем, когда:

• Данные в таблице менее свежие, чем данные в источнике
• Время построения таблицы увеличивается с ростом объёма данных

Для больших наборов данных можно использовать plain table вместо Real-Time. Сценарий main+delta включает:

• Создание меньшей таблицы для инкрементальной индексации
• Объединение двух таблиц с помощью распределённой таблицы

Этот подход позволяет реже перестраивать большую таблицу и чаще обрабатывать обновления из источника. Меньшую таблицу можно перестраивать чаще (например, каждую минуту или даже каждые несколько секунд).

Однако со временем продолжительность индексации меньшей таблицы станет слишком большой, что потребует перестройки большой таблицы и очистки меньшей.

Схема main+delta подробно описана в этом интерактивном курсе.

Механизм kill list и директива killlist_target используются для обеспечения приоритета документов текущей таблицы над документами другой таблицы.

Более подробно на эту тему можно почитать здесь.

В следующей таблице приведены различные расширения файлов, используемых в plain table, и их описания:

table <table_name>[:<parent table name>] {
...
}

table <table name> {
  type = plain
  path = /path/to/table
  source = <source_name>
  source = <another source_name>
  [stored_fields = <comma separated list of full-text fields that should be stored, all are stored by default, can be empty>]
}

table <table name> {
  type = rt
  path = /path/to/table
  rt_field = <full-text field name>
  rt_field = <another full-text field name>
  [rt_attr_uint = <integer field name>]
  [rt_attr_uint = <another integer field name, limit by N bits>:N]
  [rt_attr_bigint = <bigint field name>]
  [rt_attr_bigint = <another bigint field name>]
  [rt_attr_multi = <multi-integer (MVA) field name>]
  [rt_attr_multi = <another multi-integer (MVA) field name>]
  [rt_attr_multi_64 = <multi-bigint (MVA) field name>]
  [rt_attr_multi_64 = <another multi-bigint (MVA) field name>]
  [rt_attr_float = <float field name>]
  [rt_attr_float = <another float field name>]
  [rt_attr_float_vector = <float vector field name>]
  [rt_attr_float_vector = <another float vector field name>]
  [rt_attr_bool = <boolean field name>]
  [rt_attr_bool = <another boolean field name>]
  [rt_attr_string = <string field name>]
  [rt_attr_string = <another string field name>]
  [rt_attr_json = <json field name>]
  [rt_attr_json = <another json field name>]
  [rt_attr_timestamp = <timestamp field name>]
  [rt_attr_timestamp = <another timestamp field name>]
  [stored_fields = <comma separated list of full-text fields that should be stored, all are stored by default, can be empty>]
  [rt_mem_limit = <RAM chunk max size, default 128M>]
  [optimize_cutoff = <max number of RT table disk chunks>]
}

type = plain
type = rt

Тип таблицы: "plain" (обычная) или "rt" (реального времени)

Значение: plain (по умолчанию), rt

path = path/to/table

Путь к месту хранения или расположения таблицы, абсолютный или относительный, без расширения.

Значение: Путь к таблице, обязательный параметр

stored_fields = title, content

CREATE TABLE products(title text, content text stored indexed, name text indexed, price float)

POST /cli -d "
CREATE TABLE products(title text, content text stored indexed, name text indexed, price float)"

$params = [
    'body' => [
        'columns' => [
            'title'=>['type'=>'text'],
            'content'=>['type'=>'text', 'options' => ['indexed', 'stored']],
            'name'=>['type'=>'text', 'options' => ['indexed']],
            'price'=>['type'=>'float']
        ]
    ],
    'table' => 'products'
];
$index = new \Manticoresearch\Index($client);
$index->create($params);

utilsApi.sql('CREATE TABLE products(title text, content text stored indexed, name text indexed, price float)')

await utilsApi.sql('CREATE TABLE products(title text, content text stored indexed, name text indexed, price float)')

res = await utilsApi.sql('CREATE TABLE products(title text, content text stored indexed, name text indexed, price float)');

utilsApi.sql("CREATE TABLE products(title text, content text stored indexed, name text indexed, price float)");

utilsApi.Sql("CREATE TABLE products(title text, content text stored indexed, name text indexed, price float)");

utils_api.sql("CREATE TABLE products(title text, content text stored indexed, name text indexed, price float)", Some(true)).await;

res = await utilsApi.sql('CREATE TABLE products(title text, content text stored indexed, name text indexed, price float)');

utilsAPI.Sql(context.Background()).Body("CREATE TABLE products(title text, content text stored indexed, name text indexed, price float)").Execute()

table products {
  stored_fields = title, content # we want to store only "title" and "content", "name" shouldn't be stored
  type = rt
  path = tbl
  rt_field = title
  rt_field = content
  rt_field = name
  rt_attr_uint = price
}

stored_only_fields = title,content

Используйте stored_only_fields, когда вы хотите, чтобы Manticore хранил некоторые поля обычной таблицы или таблицы реального времени только на диске, но не индексировал их. Эти поля не будут доступны для поиска с помощью полнотекстовых запросов, но вы всё равно сможете получать их значения в результатах поиска.

Например, это полезно, если вы хотите хранить данные, такие как JSON-документы, которые должны возвращаться с каждым результатом, но не нуждаются в поиске, фильтрации или группировке. В этом случае хранение их только на диске — без индексации — экономит память и повышает производительность.

Вы можете сделать это двумя способами:

• В режиме plain в конфигурации таблицы используйте настройку stored_only_fields.
• В SQL-интерфейсе (режим RT) используйте свойство stored при определении текстового поля (вместо indexed или indexed stored). В SQL вам не нужно включать stored_only_fields — эта опция не поддерживается в операторах CREATE TABLE.

Значение stored_only_fields — это список имён полей, разделённых запятыми. По умолчанию список пуст. Если вы используете таблицу реального времени, каждое поле, перечисленное в stored_only_fields, также должно быть объявлено как rt_field.

Примечание: вам не нужно перечислять атрибуты в stored_only_fields, поскольку их исходные значения и так сохраняются.

Сравнение полей только для хранения со строковыми атрибутами:

• Поле только для хранения (stored-only field):

  • Хранится только на диске
  • Сжатый формат
  • Может только извлекаться (не используется для фильтрации, сортировки и т.д.)

• Строковый атрибут (string attribute):

  • Хранится на диске и в памяти
  • Несжатый формат (если вы не используете колоночное хранилище)
  • Может использоваться для сортировки, фильтрации, группировки и т.д.

Если вы хотите, чтобы Manticore хранил текстовые данные для вас только на диске (например, JSON-данные, которые возвращаются с каждым результатом), а не в памяти, и чтобы они не были доступны для поиска/фильтрации/группировки, используйте stored_only_fields или свойство stored для вашего текстового поля.

При создании таблиц с помощью SQL-интерфейса помечайте ваше текстовое поле как stored (а не indexed или indexed stored). Вам не понадобится опция stored_only_fields в вашем операторе CREATE TABLE; её включение может привести к неудачному выполнению запроса.

json_secondary_indexes = json_attr

CREATE TABLE products(title text, j json secondary_index='1')

POST /cli -d "
CREATE TABLE products(title text, j json secondary_index='1')"

$params = [
    'body' => [
        'columns' => [
            'title'=>['type'=>'text'],
            'j'=>['type'=>'json', 'options' => ['secondary_index' => 1]]
        ]
    ],
    'table' => 'products'
];
$index = new \Manticoresearch\Index($client);
$index->create($params);

utilsApi.sql('CREATE TABLE products(title text, j json secondary_index='1')')

await utilsApi.sql('CREATE TABLE products(title text, j json secondary_index='1')')

res = await utilsApi.sql('CREATE TABLE products(title text, j json secondary_index=\'1\')');

utilsApi.sql("CREATE TABLE products(title text, j json secondary_index='1')");

utilsApi.Sql("CREATE TABLE products(title text, j json secondary_index='1')");

utils_api.sql("CREATE TABLE products(title text, j json secondary_index='1')", Some(true)).await;

res = await utilsApi.sql('CREATE TABLE products(title text, j json secondary_index=\'1\')');

utilsAPI.Sql(context.Background()).Body("CREATE TABLE products(title text, j json secondary_index='1')").Execute()

table products {
  json_secondary_indexes = j
  type = rt
  path = tbl
  rt_field = title
  rt_attr_json = j
}

diskchunk_flush_search_timeout = 10s

Таймаут для предотвращения автоматической сброса RAM-чанка, если в таблице нет поисковых запросов. Подробнее здесь.

diskchunk_flush_write_timeout = 60s

Таймаут для автоматической сброса RAM-чанка, если в него не производится запись. Подробнее здесь.

Максимальное количество дисковых чанков для RT-таблицы. Подробнее здесь.

rt_field = subject

Это объявление поля определяет полнотекстовые поля, которые будут проиндексированы. Имена полей должны быть уникальными, и их порядок сохраняется. При вставке данных значения полей должны быть в том же порядке, что и указано в конфигурации.

Это многозначное, необязательное поле.

rt_attr_uint = gid

Это объявление определяет атрибут беззнакового целого числа.

Значение: имя поля или field_name:N (где N — максимальное количество бит для сохранения).

rt_attr_bigint = gid

Это объявление определяет атрибут BIGINT.

Значение: имя поля, допускается несколько записей.

rt_attr_multi = tags

Объявляет многозначный атрибут (MVA) со значениями беззнаковых 32-битных целых чисел.

Значение: имя поля. Допускается несколько записей.

rt_attr_multi_64 = wide_tags

Объявляет многозначный атрибут (MVA) со значениями знаковых 64-битных BIGINT.

Значение: имя поля. Допускается несколько записей.

rt_attr_float = lat
rt_attr_float = lon

Объявляет атрибуты с плавающей точкой одинарной точности, формат IEEE 754 32-бит.

Значение: имя поля. Допускается несколько записей.

rt_attr_float_vector = image_vector
rt_attr_float_vector = text_vector

Объявляет вектор значений с плавающей точкой для хранения эмбеддингов и включения поиска по ближайшим соседям (KNN) по векторам.

Значение: имя поля. Допускается несколько записей.

Каждый векторный атрибут хранит массив чисел с плавающей точкой, которые представляют данные (такие как текст, изображения или другой контент) в виде высокоразмерных векторов. Эти векторы обычно генерируются моделями машинного обучения и могут использоваться для поиска по сходству, рекомендаций, семантического поиска и других функций на основе ИИ.

Важно: Атрибуты векторов с плавающей точкой требуют дополнительной конфигурации KNN для включения возможностей векторного поиска.

Чтобы включить поиск KNN по атрибутам векторов с плавающей точкой, необходимо добавить конфигурацию knn, которая определяет параметры индексации. Вы можете настроить KNN двумя способами:

1. Ручная вставка векторов (вы предоставляете предварительно вычисленные векторы):

rt_attr_float_vector = image_vector
rt_attr_float_vector = text_vector
knn = {"attrs":[{"name":"image_vector","type":"hnsw","dims":768,"hnsw_similarity":"COSINE","hnsw_m":16,"hnsw_ef_construction":200},{"name":"text_vector","type":"hnsw","dims":768,"hnsw_similarity":"COSINE","hnsw_m":16,"hnsw_ef_construction":200}]}

2. Автоматические эмбеддинги (Manticore автоматически генерирует векторы из текста):

rt_attr_float_vector = embedding_vector
rt_field = title
rt_field = description
knn = {"attrs":[{"name":"embedding_vector","type":"hnsw","hnsw_similarity":"L2","hnsw_m":16,"hnsw_ef_construction":200,"model_name":"sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2","from":"title"}]}

Обязательные параметры KNN:

• name: Имя векторного атрибута (должно совпадать с именем rt_attr_float_vector)
• type: Тип индекса, в настоящее время поддерживается только "hnsw"
• dims: Количество измерений в векторах. Требуется для ручной вставки векторов, должно быть опущено при использовании model_name (модель определяет размерности автоматически)
• hnsw_similarity: Функция расстояния - "L2", "IP" (скалярное произведение) или "COSINE"

Необязательные параметры KNN:

• hnsw_m: Максимальное количество соединений в графе (по умолчанию: 16)
• hnsw_ef_construction: Компромисс между временем построения и точностью (по умолчанию: 200)

Параметры автоматических эмбеддингов (при использовании model_name):

• model_name: Модель эмбеддингов для использования (например, "sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2", "openai/text-embedding-ada-002"). При указании dims должно быть опущено, так как модель автоматически определяет размерности.
• from: Список имен полей, разделенных запятыми, для использования при генерации эмбеддингов, или пустая строка "" для использования всех текстовых/строковых полей. Этот параметр обязателен при указании model_name.
• api_key: API-ключ для моделей на основе API (OpenAI, Voyage, Jina). Требуется только для сервисов эмбеддингов на основе API.
• cache_path: Необязательный путь для кэширования загруженных моделей (для моделей sentence-transformers).
• use_gpu: Необязательный булевый флаг для включения ускорения на GPU, если доступно.

Важно: Нельзя указывать одновременно dims и model_name в одной конфигурации — они взаимоисключающие. Используйте dims для ручной вставки векторов или model_name для автоматических эмбеддингов. Используйте dims для ручной вставки векторов или model_name для автоматических эмбеддингов.

Для получения более подробной информации о векторном поиске KNN и автоматических эмбеддингах см. документацию KNN.

rt_attr_bool = available

Объявляет булевый атрибут со значениями беззнаковых целых чисел размером 1 бит.

Значение: имя поля.

rt_attr_string = title

Объявление строкового атрибута.

Значение: имя поля.

rt_attr_json = properties

Объявляет атрибут JSON.

Значение: имя поля.

rt_attr_timestamp = date_added

Объявляет атрибут временной метки.

Значение: имя поля.

rt_mem_limit = 512M

Ограничение памяти для RAM-чанка таблицы. Необязательно, по умолчанию 128M.

RT-таблицы хранят часть данных в памяти, известную как "RAM-чанк", а также поддерживают ряд таблиц на диске, называемых "дисковыми чанками". Эта директива позволяет контролировать размер RAM-чанка. Когда данных слишком много, чтобы хранить их в памяти, RT-таблицы сбрасывают их на диск, активируют вновь созданный дисковый чанк и сбрасывают RAM-чанк.

Обратите внимание, что ограничение является строгим, и RT-таблицы никогда не выделят больше памяти, чем указано в rt_mem_limit. Кроме того, память не предварительно выделяется, поэтому указание лимита 512 МБ и вставка только 3 МБ данных приведет к выделению только 3 МБ, а не 512 МБ.

rt_mem_limit никогда не превышается, но фактический размер RAM-чанка может быть значительно ниже этого лимита. RT-таблицы адаптируются к темпу вставки данных и динамически корректируют фактический лимит, чтобы минимизировать использование памяти и максимизировать скорость записи данных. Вот как это работает:

• По умолчанию размер RAM-чанка составляет 50% от rt_mem_limit, что называется "лимитом rt_mem_limit".
• Как только RAM-чанк накапливает данные, эквивалентные rt_mem_limit * rate (по умолчанию 50% от rt_mem_limit), Manticore начинает сохранять RAM-чанк как новый дисковый чанк.
• Пока новый дисковый чанк сохраняется, Manticore оценивает количество новых/обновленных документов.
• После сохранения нового дискового чанка обновляется значение rate для rt_mem_limit.
• Значение rate сбрасывается до 50% при каждом перезапуске searchd.

Например, если 90 МБ данных сохраняется в дисковый чанк, и дополнительные 10 МБ данных поступают во время сохранения, то rate составит 90%. В следующий раз RT-таблица будет накапливать до 90% от rt_mem_limit перед сбросом данных. Чем выше темп вставки, тем ниже значение rate для rt_mem_limit. rate варьируется от 33,3% до 95%. Текущее значение rate для таблицы можно посмотреть с помощью команды SHOW TABLE STATUS.

В режиме реального времени можно настроить лимит размера RAM-чанков и максимальное количество дисковых чанков с помощью оператора ALTER TABLE. Чтобы установить rt_mem_limit в 1 гигабайт для таблицы "t", выполните следующий запрос: ALTER TABLE t rt_mem_limit='1G'. Чтобы изменить максимальное количество дисковых чанков, выполните запрос: ALTER TABLE t optimize_cutoff='5'.

В plain-режиме можно изменить значения rt_mem_limit и optimize_cutoff, обновив конфигурацию таблицы или выполнив команду ALTER TABLE <table_name> RECONFIGURE

• Таблицы реального времени похожи на распределенные, состоящие из нескольких локальных таблиц, также известных как дисковые чанки.
• Каждый RAM-чанк состоит из нескольких сегментов, которые являются специальными таблицами, хранящимися только в оперативной памяти.
• В то время как дисковые чанки хранятся на диске, RAM-чанки хранятся в оперативной памяти.
• Каждая транзакция, выполненная с таблицей реального времени, создает новый сегмент, и сегменты RAM-чанка объединяются после каждого коммита транзакции. Более эффективно выполнять массовые вставки (INSERT) сотен или тысяч документов, а не несколько отдельных INSERT с одним документом, чтобы снизить накладные расходы на объединение сегментов RAM-чанка.
• Когда количество сегментов превышает 32, они будут объединены, чтобы сохранить количество ниже 32.
• Таблицы реального времени всегда имеют один RAM-чанк (который может быть пустым) и один или несколько дисковых чанков.
• Объединение больших сегментов занимает больше времени, поэтому лучше избегать очень большого RAM-чанка (и, следовательно, большого значения rt_mem_limit).
• Количество дисковых чанков зависит от данных в таблице и настройки rt_mem_limit.
• Searchd сбрасывает RAM-чанк на диск (как постоянный файл, а не как дисковый чанк) при завершении работы и периодически в соответствии с настройкой rt_flush_period. Сброс нескольких гигабайтов на диск может занять некоторое время.
• Большой RAM-чанк создает большую нагрузку на хранилище, как при сбросе на диск в файл .ram, так и когда RAM-чанк заполнен и сбрасывается на диск как дисковый чанк.
• RAM-чанк поддерживается бинарным логом до тех пор, пока он не будет сброшен на диск, и большее значение rt_mem_limit увеличит время, необходимое для воспроизведения бинарного лога и восстановления RAM-чанка.
• RAM-чанк может быть немного медленнее, чем дисковый чанк.
• Хотя сам RAM-чанк не занимает больше памяти, чем rt_mem_limit, Manticore может использовать больше памяти в некоторых случаях, например, когда вы начинаете транзакцию для вставки данных и не фиксируете ее в течение длительного времени. В этом случае данные, которые вы уже передали в рамках транзакции, останутся в памяти.

Помимо rt_mem_limit, на поведение сброса RAM-чанков также влияют следующие опции и условия:

• Замороженное состояние. Если таблица заморожена, сброс откладывается. Это постоянное правило; ничто не может его переопределить. Если условие rt_mem_limit достигнуто, пока таблица заморожена, все последующие вставки будут отложены до разморозки таблицы.

• diskchunk_flush_write_timeout: Эта опция определяет таймаут (в секундах) для автоматического сброса RAM-чанка, если в него не было записей. Если в течение этого времени не происходит записи, чанк будет сброшен на диск. Установка значения -1 отключает автоматический сброс на основе активности записи. Значение по умолчанию — 1 секунда.

• diskchunk_flush_search_timeout: Эта опция устанавливает таймаут (в секундах) для предотвращения автоматического сброса RAM-чанка, если в таблице не было поисковых запросов. Автоматический сброс произойдет только в том случае, если в течение этого времени был хотя бы один поисковый запрос. Значение по умолчанию — 30 секунд.

• выполняющаяся оптимизация: Если в данный момент выполняется процесс оптимизации и количество существующих дисковых чанков достигло или превысило настроенный внутренний порог cutoff, сброс, вызванный таймаутом diskchunk_flush_write_timeout или diskchunk_flush_search_timeout, будет пропущен.

• слишком мало документов в RAM-сегментах: Если количество документов во всех RAM-сегментах ниже минимального порога (8192), сброс, вызванный таймаутом diskchunk_flush_write_timeout или diskchunk_flush_search_timeout, будет пропущен, чтобы избежать создания очень маленьких дисковых чанков. Это помогает минимизировать ненужные операции записи на диск и фрагментацию чанков.

Эти таймауты работают совместно. RAM-чанк будет сброшен, если будет достигнут любой из таймаутов. Это гарантирует, что даже если нет операций записи, данные в конечном итоге будут сохранены на диск, и наоборот, даже если есть постоянные операции записи, но нет поисковых запросов, данные также будут сохранены. Эти настройки обеспечивают более детальный контроль над частотой сброса RAM-чанков, балансируя необходимость сохранности данных с соображениями производительности. Директивы для этих настроек на уровне таблицы имеют более высокий приоритет и переопределяют глобальные настройки экземпляра.

source = srcpart1
source = srcpart2
source = srcpart3

Поле source указывает источник, из которого документы будут получены во время индексирования текущей таблицы. Должен быть указан хотя бы один источник. Источники могут быть разных типов (например, один может быть MySQL, другой — PostgreSQL). Для получения дополнительной информации об индексировании из внешних хранилищ читайте здесь

Значение: Имя источника обязательно. Допускается несколько значений.

killlist_target = main:kl

Эта настройка определяет таблицу(ы), к которой будет применен kill-list. Совпадения в целевой таблице, которые обновлены или удалены в текущей таблице, будут подавлены. В режиме :kl документы для подавления берутся из kill-list. В режиме :id все идентификаторы документов из текущей таблицы подавляются в целевой. Если ни один режим не указан, будут действовать оба режима. Подробнее о kill-list здесь

Значение: не указано (по умолчанию), target_table_name:kl, target_table_name:id, target_table_name. Допускается несколько значений

columnar_attrs = *
columnar_attrs = id, attr1, attr2, attr3

Эта конфигурационная настройка определяет, какие атрибуты должны храниться в колоночном хранилище вместо построчного хранилища.

Вы можете установить columnar_attrs = *, чтобы хранить все поддерживаемые типы данных в колоночном хранилище.

Кроме того, id является поддерживаемым атрибутом для хранения в колоночном хранилище.

columnar_strings_no_hash = attr1, attr2, attr3

По умолчанию все строковые атрибуты, хранящиеся в колоночном хранилище, сохраняют предварительно вычисленные хэши. Эти хэши используются для группировки и фильтрации. Однако они занимают дополнительное место, и если вам не нужно группировать по этому атрибуту, вы можете сэкономить место, отключив генерацию хэшей.

CREATE TABLE [IF NOT EXISTS] name ( <field name> <field data type> [data type options] [, ...]) [table_options]

CREATE TABLE products (title text, price float) morphology='stem_en'

CREATE TABLE products (title text indexed, description text stored, author text, price float)

create table ... engine='columnar';
create table ... engine='rowwise';

Настройка engine изменяет способ хранения атрибутов по умолчанию для всех атрибутов в таблице. Вы также можете указать engine отдельно для каждого атрибута.

Информацию о том, как включить колоночное хранение для обычной таблицы, смотрите в разделе columnar_attrs.

Значения:

• columnar - Включает колоночное хранение для всех атрибутов таблицы, кроме json
• rowwise (по умолчанию) - Ничего не меняет и использует традиционное построчное хранение для таблицы.

Следующие настройки применимы как к реальным, так и к обычным таблицам, независимо от того, указаны ли они в файле конфигурации или установлены онлайн с помощью команд CREATE или ALTER.

Manticore поддерживает два режима доступа для чтения данных таблицы: seek+read и mmap.

В режиме seek+read сервер использует системный вызов pread для чтения списков документов и позиций ключевых слов, представленных файлами *.spd и *.spp. Сервер использует внутренние буферы чтения для оптимизации процесса чтения, и размер этих буферов можно регулировать с помощью опций read_buffer_docs и read_buffer_hits. Также существует опция preopen, которая контролирует, как Manticore открывает файлы при запуске.

В режиме доступа mmap поисковый сервер отображает файл таблицы в память с помощью системного вызова mmap, а ОС кэширует содержимое файла. Опции read_buffer_docs и read_buffer_hits не оказывают влияния на соответствующие файлы в этом режиме. Читатель mmap также может заблокировать данные таблицы в памяти с помощью привилегированного вызова mlock, что предотвращает вытеснение кэшированных данных на диск ОС.

Для управления выбором режима доступа доступны опции access_plain_attrs, access_blob_attrs, access_doclists, access_hitlists и access_dict со следующими значениями:

Вот таблица, которая поможет вам выбрать желаемый режим:

• Для самого быстрого времени отклика поиска и наличия достаточного объёма памяти используйте построчные атрибуты и блокируйте их в памяти с помощью mlock. Кроме того, используйте mlock для списков документов/вхождений.
• Если для вас приоритетом является недопустимость снижения производительности после запуска, и вы готовы принять более долгое время старта, используйте опцию --force-preread. Если вы хотите более быстрого перезапуска searchd, придерживайтесь опции по умолчанию mmap_preread.
• Если вы хотите сэкономить память, но при этом у вас достаточно памяти для всех атрибутов, пропустите использование mlock. Операционная система будет определять, что следует хранить в памяти, на основе частоты чтения с диска.
• Если построчные атрибуты не помещаются в память, выберите колоночные атрибуты
• Если производительность полнотекстового поиска не является проблемой, и вы хотите сэкономить память, используйте access_doclists/access_hitlists=file

Режим по умолчанию предлагает баланс:

• mmap,
• Предварительное чтение неколоночных атрибутов,
• Поиск и чтение колоночных атрибутов без предварительного чтения,
• Поиск и чтение списков документов/вхождений без предварительного чтения.

Это обеспечивает достойную производительность поиска, оптимальное использование памяти и более быстрый перезапуск searchd в большинстве сценариев.

attr_update_reserve = 256k

Этот параметр резервирует дополнительное пространство для обновлений атрибутов-больших объектов (blob), таких как многозначные атрибуты (MVA), строки и JSON. Значение по умолчанию — 128k. При обновлении этих атрибутов их длина может измениться. Если обновлённая строка короче предыдущей, она перезапишет старые данные в файле *.spb. Если обновлённая строка длиннее, она будет записана в конец файла *.spb. Этот файл отображается в память, что делает его изменение размера потенциально медленной операцией, в зависимости от реализации отображения файлов в память в операционной системе. Чтобы избежать частого изменения размера, можно использовать этот параметр для резервирования дополнительного пространства в конце файла .spb.

Значение: размер, по умолчанию 128k.

docstore_block_size = 32k

Этот параметр управляет размером блоков, используемых хранилищем документов. Значение по умолчанию — 16kb. Когда исходный текст документа сохраняется с использованием stored_fields или stored_only_fields, он хранится внутри таблицы и сжимается для эффективности. Чтобы оптимизировать доступ к диску и степень сжатия для небольших документов, эти документы объединяются в блоки. Процесс индексации собирает документы до тех пор, пока их общий размер не достигнет порога, указанного этой опцией. В этот момент блок документов сжимается. Этот параметр можно настроить для достижения лучшей степени сжатия (увеличивая размер блока) или более быстрого доступа к тексту документа (уменьшая размер блока).

Значение: размер, по умолчанию 16k.

docstore_compression = lz4hc

Этот параметр определяет тип сжатия, используемого для сжатия блоков документов, хранящихся в хранилище документов. Если указаны stored_fields или stored_only_fields, хранилище документов сохраняет сжатые блоки документов. 'lz4' обеспечивает высокую скорость сжатия и распаковки, в то время как 'lz4hc' (высокое сжатие) жертвует некоторой скоростью сжатия для лучшей степени сжатия. 'none' полностью отключает сжатие.

Значения: lz4 (по умолчанию), lz4hc, none.

docstore_compression_level = 12

Уровень сжатия, используемый при применении сжатия 'lz4hc' в хранилище документов. Настраивая уровень сжатия, можно найти правильный баланс между производительностью и степенью сжатия при использовании сжатия 'lz4hc'. Обратите внимание, что эта опция не применима при использовании сжатия 'lz4'.

Значение: целое число от 1 до 12, по умолчанию 9.

preopen = 1

Этот параметр указывает, что searchd должен открывать все файлы таблицы при запуске или ротации и держать их открытыми во время работы. По умолчанию файлы не открываются заранее. Предварительно открытые таблицы требуют несколько файловых дескрипторов на таблицу, но они устраняют необходимость в вызовах open() для каждого запроса и защищены от состояний гонки, которые могут возникнуть во время ротации таблиц под высокой нагрузкой. Однако, если обслуживается много таблиц, всё же может быть эффективнее открывать их для каждого запроса, чтобы экономить файловые дескрипторы.

Значение: 0 (по умолчанию), или 1.

read_buffer_docs = 1M

Размер буфера для хранения списка документов на ключевое слово. Увеличение этого значения приведёт к большему использованию памяти во время выполнения запроса, но может сократить время ввода-вывода.

Значение: размер, по умолчанию 256k, минимальное значение — 8k.

read_buffer_hits = 1M

Размер буфера для хранения списка вхождений (hits) на ключевое слово. Увеличение этого значения приведёт к большему использованию памяти во время выполнения запроса, но может сократить время ввода-вывода.

Значение: размер, по умолчанию 256k, минимальное значение — 8k.

inplace_enable = {0|1}

table products {
  inplace_enable = 1
  path = products
  source = src_base
}

inplace_hit_gap = size

table products {
  inplace_hit_gap = 1M
  inplace_enable = 1
  path = products
  source = src_base
}

inplace_reloc_factor = 0.1

table products {
  inplace_reloc_factor = 0.1
  inplace_enable = 1
  path = products
  source = src_base
}

inplace_write_factor = 0.1

table products {
  inplace_write_factor = 0.1
  inplace_enable = 1
  path = products
  source = src_base
}

Поддерживаются следующие настройки. Все они описаны в разделе НЛП и токенизация.

• bigram_freq_words
• bigram_index
• blend_chars
• blend_mode
• charset_table
• dict
• embedded_limit
• exceptions
• expand_keywords
• global_idf
• hitless_words
• html_index_attrs
• html_remove_elements
• html_strip
• ignore_chars
• index_exact_words
• index_field_lengths
• index_sp
• index_token_filter
• index_zones
• infix_fields
• killlist_target
• max_substring_len
• min_infix_len
• min_prefix_len
• min_stemming_len
• min_word_len
• morphology
• morphology_skip_fields
• ngram_chars
• ngram_len
• overshort_step
• phrase_boundary
• phrase_boundary_step
• prefix_fields
• regexp_filter
• stopwords
• stopword_step
• stopwords_unstemmed
• stored_fields
• stored_only_fields
• wordforms