Sphinx是基于SQL的搜索引擎，可以结合mysql等数据库做全文搜索。它可提供比数据库更专业高效的搜索功能。Sphinx是SQL Phase Index的缩写。Sphinx的设计初衷，就是与SQL数据库可以有效结合。本文将会带你走进sphinx，了解极速搜索的sphinx！

Sphinx是一个基于SQL的全文检索引擎，可以结合MySQL,PostgreSQL做全文搜索，它可以提供比数据库本身更专业，更高效的搜索功能。
简单来说，sphinx相当于在数据库和用户之间加了一层。相比于用户直接从数据库中搜索数据，用户通过sphinx来访问搜索数据库更加高效。sphinx主要通过建立索引的方式，来提高搜索效率。

在建立索引之前，首先sphinx必须根据数据库生成自己的文档数据（source），每个文档包含文档的ID以及属性（属性用于搜索时删选，排序）， 然后sphinx指定source，建立index。

Sphinx运行时，为了解锁读写操作，Sphinx会在服务器开两个端口，一个用于用户搜索（读操作），另一个用于更新索引（写操作）。
Sphinx 单一索引最大可包含1亿条记录，在1千万条记录情况下的查询速度为0.x秒（毫秒级）。Sphinx创建索引的速度为：创建100万条记录的索引只需 3～4分钟，创建1000万条记录的索引可以在50分钟内完成，而只包含最新10万条记录的增量索引，重建一次只需几十秒。

Sphinx是建立在SQL之上的，并提供接口给业务调用，具体流程如下：

首先，我们有个数据库，里面存放着很多数据，这些数据需要支持快速搜索。我们在sphinx配置中指定该数据库，并让sphinx建立索引，运行sphinx，这时候sphinx变存储了我们想要搜索的内容。

然后，sphinx提供了多种语言的api，我们在业务中封装该api，通过api接口调用和sphinx服务器通讯，传想要搜索的值sphinx会返回唯一标志，和相关信息如数据库中的字段id等。

由于sphinx往往只存储有用的数据，而不会把所有db数据都存入进来，因此，一般情况下我们会通过数据库查询所有信息。最终，我们得到了想要的信息。

说到搜索引擎技术，目前主流的有两个：
1. lucene (solr, elasticsearch 都是基于它）
2. sphinx

Lucene是最为老牌的全文搜索引擎，建索引和搜索的效率也非常之高，创建1000万条数据的索引只需10分钟。Sphinx相较于Lucene，建索引的速度更快，索引1000万条数据仅需2分钟，而且配置比较简单，易于学习。

Sphinx索引和搜索性能优异。它拥有先进的索引工具，进行文本分析。同时其可以高效处理搜索结果集，通过表示式，WHERE, ORDER BY, GROUP BY对搜索结果排序过滤分组。实践证实可扩展支持数十亿文档记录，TB级别的数据，以及每秒数千次查询。易于集成SQL和XML等数据源，同时支持分布式搜索。

stackoverflow里面有一篇文章专门介绍了它和Lucene的对比。这里主要阐述下Sphinx的特点：

1. 结果相关度 是排序的默认条件。你也可以自行指定，也可以配置不同列的权重。
2. 由于直接跟数据库对话，它建立索引的速度超快，除非你的SQL语句非常复杂，或者某个列没有使用索引。我的项目中没遇到这些问题。
3. 搜索服务进程占用资源极小，你也可以指定内存大小的分配。
4. 易扩展，只需把一份索引COPY到多个服务器上，然后再跑多个搜索进程。从其他人那里了解的情况是：在高压高并发下，单极表现就足够好了！所以没必要考虑把它做成分布式。
5。 它不支持查询纠正（“你是不是想搜索OOXX”？）Sphinx 使用字典进行分词，所以driving 和 drive 返回的搜索结果是一样的。

就我个人经验而言，Sphinx的功能还是比较简单的，也正因为简单，安装、学习、线上使用等成本都比较低。

我推荐的使用场景是：

总之，Sphinx是用最简单的操作实现了非常用挑战的搜索，欢迎走进Sphinx的世界！