Schematic 表

　　Schematic 表将把零件与部件和车型版本绑定在一起。因此，将使用 Schematic 表来查找组装 1979 J Class 敞篷车引擎的所有零件。Schematic 表中的每行都有一个惟一 ID，一个引用 Inventory 表行的外键，一个标识部件的外键，以及用于引用 Model 表中特定型号和版本的另一个键。各行如清单 4 所示：

　　清单 4. Schematic 表

CREATE TABLE Schematic (
id int(10) unsigned NOT NULL auto_increment,
partno_id int(10) unsigned NOT NULL,
assembly_id int(10) unsigned NOT NULL,
model_id int(10) unsigned NOT NULL,
PRIMARY KEY (id),
KEY partno_index USING BTREE (partno_id),
KEY assembly_index USING BTREE (assembly_id),
KEY model_index USING BTREE (model_id),
FOREIGN KEY (partno_id) REFERENCES Inventory(id),
FOREIGN KEY (assembly_id) REFERENCES Assembly(id),
FOREIGN KEY (model_id) REFERENCES Model(id)
) ENGINE=InnoDB;

　　为了强化表的意图，下面是 Schematic 中的一张小型行列表：

INSERT INTO `Schematic`
(`id`, `partno_id`, `assembly_id`, `model_id`)
VALUES
(1,6,5,1),
(2,8,5,1),
(3,1,3,1),
(4,5,3,1),
(5,8,5,7),
(6,6,5,7),
(7,4,7,3),
(8,9,5,3);

　　搜索表

　　定义了这些表后，就可以轻松地响应很多搜索：

　　·显示特定型号的所有版本
　　·列出装配特殊型号和版本所需的所有部件
　　·显示构成特定型号和版本的特殊部件的所有零件

　　但是很多搜索代价较大：

　　·查找所有模型和版本中出现零件号开头为 “WIN” 的所有零件
　　·查找描述中有 “lacquer” 或 “paint” 的那些零件
　　·查找描述中有 “black leather” 的所有零件
　　·查找描述中有 “paint” 的所有 2002 J 系列零件

　　这些搜索中的每个搜索都要求使用长篇的 JOIN 子句或代价高昂的 LIKE 子句，尤其是在 Inventory 表和 Schematic 表十分大时更是如此。而且，复杂的文本搜索完全超出了 MySQL 的能力。要搜索大量文本数据，请考虑构建和使用 Sphinx 索引。

　　集成 Sphinx 软件

　　要应用 Sphinx 来解决问题，您必须定义一个或多个数据源以及一个或多个索引。

　　source 将标识数据库来建立索引，提供验证信息，并且定义查询用以构造每行。数据源可以随意地标识一列或多列作为过滤器，Sphinx 将之称为组。您将使用组来过滤结果。例如，单词描述可能得到 900 个匹配。如果只对特定型号的汽车匹配感兴趣，则可以进一步使用型号组进行过滤。

　　index 将要求获得数据源（即一组数据行）并定义应当如何为已从数据源中提取出来的数据编目。

　　您将在 sphinx.conf 文件中定义数据源和索引。Body Parts 的数据源是 MySQL 数据库。清单 5 显示了名为 catalog 的数据源的部分定义 —— 指定连接的数据库以及如何建立连接（主机、套接字、用户和密码）的代码片段。

　　清单 5. 用于访问 MySQL 数据库的设置

source catalog
{
type = mysql

sql_host = localhost
sql_user = reaper
sql_pass = s3cr3t
sql_db = body_parts
sql_sock = /var/run/mysqld/mysqld.sock
sql_port = 3306 

　　接下来，创建一个查询以生成要被索引的行。通常，将创建 SELECT 子句，可