Es gibt keine Begrenzungen für Feldnamen in Zend_Search_Lucene. Trotzdem ist es eine gute Idee die 'id' und 'score' Namen nicht zu verwenden um Doppeldeutigkeiten in den Namen der QueryHit Eigenschaften zu verhindern. Die Zend_Search_Lucene_Search_QueryHit id und score Eigenschaften referieren immer zur internen Lucene Dokumenten Id und Treffer- Anzahl. Wenn ein indiziertes Dokument die gleichen Felder gespeichert hat, muß die getDocument() Methode verwendet werden um auf Sie zuzugreifen: find($query); foreach ($hits as $hit) { // Das 'title' Dokumentfeld erhalten $title = $hit->title; // Das 'contents' Dokumentfeld erhalten $contents = $hit->contents; // Die interne Lucene Dokument ID erhalten $id = $hit->id; // Die Anzahl der Abfragetreffer erhalten $score = $hit->score; // Das 'id' Dokumentfeld erhalten $docId = $hit->getDocument()->id; // Das 'score' Dokumentfeld erhalten $docId = $hit->getDocument()->score; // Ein anderer Weg um das 'title' Dokumentfeld zu erhalten $title = $hit->getDocument()->title; } ]]> Die Geschwindigkeit von Indezes ist ein Kompromiss zwischen verwendeten Ressourcen, der Zeit für das Indizieren und die Qualität des Index. Die Qualität des Index wird komplett eruiert durch die Anzahl an Indexsegmenten. Jedes Indexsegment ist ein komplett unabhängiger Teil von Daten. Deshalb benötigt ein Index der mehr Segmente hat, auch mehr Speicher und mehr Zeit für das Suchen. Indexoptimierung ist ein Prozess der mehrere Segmente in ein neues zusammenfügt. Ein komplett optimierter Index enthält nur ein Segment. Komplette Indexoptimierung kann mit der optimize() Methode durchgeführt werden: optimize(); ]]> Index Optimierung arbeitet mit Daten Streams und benötigt nicht viel Speicher dafür aber Prozessorzessourcen und Zeit. Lucene Index Segmente sind nicht aktualisierbar durch Ihre Natur (eine Aktualisierung erfordert das die Segment Datei komplett neu geschrieben wird). Deshalb erzeugt das Hinzufügen neuer Dokumente zu einem Index auch immer ein neues Segment. Das verkleinert natürlich die Qualität des Index. Der automatische Optimierungsprozess des Index wird nach jeder Erstellung eines Segments durchgeführt und besteht darin das Teilsegmente zusammengeführt werden. Es gibt drei Optionen um das Verhalten der automatischen Optimierung zu beeinflussen (siehe das Kapitel Index Optimierung): MaxBufferedDocs ist die Anzahl an Dokumenten die im Speicher gepuffert werden bevor ein neues Segment erstellt und auf die Festplatte geschrieben wird. MaxMergeDocs ist die maximale Anzahl an Dokumenten die durch den automatischen Optimierungsprozess in ein neues Segment zusamengeführt werden. MergeFactor ermittelt wie oft die automatische Optimierung durchgeführt wird. Alle diese Optionen sind Objekteigenschaften von Zend_Search_Lucene, aber keine Indexeigenschaften. Sie beeinflussen nur das Verhalten des aktuellen Zend_Search_Lucene Objekts und können sich für verschiedene Skripte unterscheiden. MaxBufferedDocs hat keinen Effekt wenn nur ein Dokument pro Skriptausführung indiziert wird. Auf der anderen Seite ist das sehr wichtig für die Indizierung per Batch. Größere Werte erhöhen die Geschwindigkeit des Indizierens, benötigen aber auch mehr Speicher. Es gibt einfach keinen Weg um den besten Wert für den MaxBufferedDocs Parameter zu berechnen weil es von der durchschnittlichen Größe des Dokuments abhängt, dem verwendeten Analysator und dem erlaubten Speicher. Ein guter Weg um den richtigen Wert herauszufinden, ist die Durchführung von verschiedenen Tests mit den größten Dokumenten von denen man erwartet das Sie indiziert werden. memory_get_usage() und memory_get_peak_usage() können verwendet werden um die Verwendung des Speichers zu kontrollieren. Es ist eine gute Praxis nicht mehr als die Hälfte des erlaubten Speichers zu verwenden. MaxMergeDocs limitiert die Größe des Segments (in Dokumenten). Es begrenzt also die Zeit für die automatische Optimierung indem es garantiert das die addDocument() Methode nur eine bestimmte Anzahl oft ausgeführt wird. Das ist für interaktive Anwendungen sehr wichtig. Das Verkleinern des MaxMergeDocs Parameters kann auch die Geschwindigkeit des Batchinzieierens beeinflussen. Automatische Optimierung des Index ist ein iterativer Prozess und wird Schritt für Schritt durchgeführt. Kleine Segmente werden in größere zusammengeführt, und irgendwann werden Sie in sogar noch größere zusammengeführt und so weiter. Komplette Optimierung des Index wird durchgeführt wenn nur mehr ein großes Segment überbleibt. Kleinere Segmente verkleinern generell die Qualität des Index. Viele kleine Segmente können auch zu einem "Too many open files" Fehler führen, ausgelöst durch die Beschränkungen des Betriebsystems. Zend_Search_Lucene hält jedes Segment offen um die Geschwindigkeit des Suchens zu erhöhen. Generell sollte die Optimierung des Index für einen interaktiven Modus des Indizierens im Hintergrund durchgeführt werden und MaxMergeDocs sollte für die nicht zu klein für die Indizierung per Batch sein. MergeFactor beeinflußt die Frequenz der automatischen Optimierung. Kleinere Werte erhöhen die Qualität des nicht optimierten Index. Größere Werte erhöhen die Geschwindigkeit des Indizierens, aber auch die Anzahl an Segmenten. Das wiederum kann wieder zu einem "Too many open files" Fehler führen. MergeFactor gruppiert Indexsegmente anhand Ihrer Größe: Nicht größer als MaxBufferedDocs. Größer als MaxBufferedDocs, aber nicht größer als MaxBufferedDocs*MergeFactor. Größer als MaxBufferedDocs*MergeFactor, aber nicht größer als MaxBufferedDocs*MergeFactor*MergeFactor. ... Zend_Search_Lucene prüft wärend jedem Aufruf von addDocument() ob das Zusammenführen von Segmentgruppen dazu führt das neu erstellte Segmente in die nächste Gruppe verschoben werden. Wenn ja, wird das Zusammenführen durchgeführt. Also kann ein Index mit N Gruppen MaxBufferedDocs + (N-1)*MergeFactor Segmente und zumindest MaxBufferedDocs*MergeFactor(N-1) Dokumente enthalten. Das gibt eine gute Annäherung für die Anzahl an Segmenten im Index: NumberOfSegments <= MaxBufferedDocs + MergeFactor*log MergeFactor (NumberOfDocuments/MaxBufferedDocs) MaxBufferedDocs wird durch den erlaubten Speicher eruiert. Das erlaubt es dem gewünschten Faktor für das Zusammenführen eine erwünschte Anzahl an Segmenten zu erhalten. Das Tunen des MergeFactor Parameters ist effektiver für die Geschwindigkeit der Indizierens per Batch als MaxMergeDocs. Aber es ist auch gröber. Deshalb sollte die obige Annäherung für das Tunen des MergeFactor's verwendet werden und anschließend mit MaxMergeDocs herumgespielt werden um die beste Geschwindigkeit für die Indizieren per Batch zu erhalten. Die Zend_Search_Lucene Instanz führt einiges an Arbeit während des Herunterfahrens durch, wenn Dokumente zum Index hinzugefügt aber nicht in ein neues Segment geschrieben wurden. Das kann auch einen automatischen Optimierungsprozess anwerfen. Das Indexobjekt wird automatisch geschlossen wenn es, und alle zurückgegebenen QueryHit Objekte, ausserhalb des Sichtbereichs sind. Wenn das Indexobjekt in einer globalen Variable gespeichert wird, wird es nur am Ende der Skriptausführung zerstört Das kann auch vorkommen wenn der Index oder die QueryHit Instanzen in zyklischen Datenstrukturen referenziert werden, weil PHP Objekte mit zyklischen Referenzen nur am Ende der Skriptausführung beseitigt. . Die Behandlung von PHP Ausnahmen ist aktuell auch ein Herunterfahren. Das beeinflußt den normalen Shutdown Prozess des Index nicht, kann aber eine akurate Diagnostik von Fehlern verhindern wenn ein Fehler wärend des herunterfahrens stattfindet. Es gibt zwei Wege mit denen dieses Problem verhindert werden kann. Der erste ist, das das Herausgehen aus dem Sichtbereich erzwungen wird: Und der zweite ist, das eine commit Operation vor dem Ausführungsende des Skripts durchgeführt wird: commit(); ]]> Diese Möglichkeit wird auch im Kapitel "Fortgeschrittene Verwendung von Indezes als statische Eigenschaften" beschrieben. Eine übliche Praxis ist es eindeutige Dokument Id's im Index zu speichern. Beispiele beinhalten URL, Pfad, Datenbank Id. Zend_Search_Lucene bietet eine termDocs() Methode um Dokumente zu empfangen die spezielle Terme enthalten. Das ist effizienter als die Verwendung der find() Methode: find($query); foreach ($hits as $hit) { $title = $hit->title; $contents = $hit->contents; ... } ... // Dokumente mit der find() Methode empfangen durch verwenden der Anfrage API $term = new Zend_Search_Lucene_Index_Term($docId, idFieldName); $query = new Zend_Search_Lucene_Search_Query_Term($term); $hits = $index->find($query); foreach ($hits as $hit) { $title = $hit->title; $contents = $hit->contents; ... } ... // Dokumente mit der termDocs() Methode empfangen $term = new Zend_Search_Lucene_Index_Term($docId, idFieldName); $docIds = $index->termDocs($term); foreach ($docIds as $id) { $doc = $index->getDocument($id); $title = $doc->title; $contents = $doc->contents; ... } ]]> Zend_Search_Lucene ist ein relativ speicherintensives Modul. Es verwendet Speicher um Informationen zu Cachen, das Suchen zu optimieren und das Indizieren zu beschleunigen. Der benötigte Speicher ist für unterschiedliche Modi verschieden. Der Verzeichnisindex der Ausdrücke wird während der Suche geladen. Das ist aktuelle jeder 128 te Ausdruck des kompletten Verzeichnisses. Das Lucene Dateiformat erlaubt es diese Zahl zu ändern, aber Zend_Search_Lucene bietet keine Möglichkeit das über seine API durchzuführen. Trotzdem gibt es die Möglichkeit diesen Wert zu ändern wenn er mit einer anderen Lucene Implementation vorbereitet wird. Deswegen ist der Speicherverbrauch erhöht wenn man eine große Anzahl an eindeutigen Ausdrücke hat. Das kann passieren wenn man ungeteilte Phrasen als Feld Werte verwendet, oder ein großes Volumen von nicht-textuellen Informationen hat. Ein nicht optimierter Index besteht aus verschiedenen Segmenten. Er erhöht auch den Speicherverbrauch. Segmente sind voneinander unabhängig, sodas jedes Segment sein eigenes Verzeichnis an Ausdrücken enthält und den Verzeichnisindex der Ausdrücke. Wenn der Index aus N Segmenten besteht kann der Speicherverbrauch im schlimmsten Fall N mal so groß sein. Eine Optimierung des Index kann durchgeführt werden um alle Segmente in eines zusammenzuführen um diesen Speicherverbrauch zu verhindern . Indizierung verwendet den gleichen Speicher wie das Suchen und zusätzlich Speicher für das puffern von Dokumenten. Die Größe des Speichers der hierfür verwendet wird kann mit dem MaxBufferedDocs Parameter verwaltet werden. Index Optimierung (komplett oder teilweise) verwendet stream-artiges Bearbeiten von Daten und benötigt nicht viel Speicher. Zend_Search_Lucene arbeitet intern mit UTF-8 Strings. Das bedeutet also das alle von Zend_Search_Lucene zurückgegebenen Strings UTF-8 verschlüsselt sind. Man sollte sich keine Gedanken über Verschlüsselung machen solange man mit reinen ASCII Daten arbeitet, sollte aber vorsichtig sein wenn das nicht der Fall ist. Eine falsche Verschlüsselung kann Fehlernotizen wärend der Konvertierung oder den Verlust von Daten verursachen. Zend_Search_Lucene bietet einen breite Palette von Möglichkeiten für die Verschlüsselung von indizierten Dokumenten und analysierten Abfragen. Verschlüsselung kann explizit als optionaler Parameter bei den Felderstellung Methoden spezifiziert werden: addField(Zend_Search_Lucene_Field::Text('title', $title, 'iso-8859-1')); $doc->addField(Zend_Search_Lucene_Field::UnStored('contents', $contents, 'utf-8')); ]]> Das ist der beste Weg um Problemen bei der verwendeten Verschlüsselung vorzubeugen. Wenn der optionale Parameter der Verschlüsselung unterdrückt wird, wird das aktuelle Gebietsschema verwendet. Das aktuelle Gebietsschema kann Daten zur Zeichenverschlüsselung, zusätzlich zur Spezifikation der Sprache, enthalten. Der selbe Weg wird verwendet um die Verschlüsselung beim Abfragestring zu setzen. Wenn die Verschlüsselung nicht definiert wird, wird das aktuelle Gebietsschema verwendet um die Verschlüsselung zu ermitteln. Verschlüsselung kann als optionaler Parameter übergeben werden, wenn die Abfrage explizit vor der Suche geparsed wird: find($query); ... ]]> Die Standardverschlüsselung kann auch mit der setDefaultEncoding() Methode spezifiziert werden: find($queryStr); ... ]]> Ein leerer String impliziert das 'aktuelle Gebietsschema'. Wenn die richtige Verschlüsselung spezifiziert wurde, kann Sie vom Analysator richtig bearbeitet werden. Das aktuelle Verhalten hängt vom verwendeten Analysator ab. Siehe das Kapitel Zeichensatz der Dokumentation für Details. Es sollte klar sein das Zend_Search_Lucene, genauso wie jede andere Lucene Implementation, keine "Datenbank" ersetzt. Indizes sollten nicht als Datenspeicher verwendet werden. Sie bieten keine partiellen Backup/Wiederherstellungs Funktionen, Journal, Logging, Transactions und viele andere Features die mit Datenbank Management Systemen assoziiert werden. Trotzdem versucht Zend_Search_Lucene Indizes jederzeit in einem gültigen Status zu halten. Index Backup/Wiederherstellung sollte durch Kopieren des Inhalts des Index Verzeichnisses durechgeführt werden. Wenn der Index durch irgendeinen Grund beschädigt wird, sollte der beschädigte Index wiederhergestellt oder komplett neu gebaut werden. Es ist also eine gute Idee von großen Indizes ein Backup zu machen und ein Änderungslog zu speichern um manuelle Wiederherstellung + Roll-Forward Operationen durchzuführen wenn es notwendig ist. Diese Praxis reduziert die Wiederherstellungszeit des Index dramatisch.