ストーリーを2つの部分に分けることにしました。最初の部分では、退屈なプロジェクトのセットアップと、1つのモデルの1つのフィールドでの簡単な検索です。 第二に、私たちは複雑さについて詳しく調べ、プラグインができることすべてについて話そうとします。 ちなみに、ソースコード（テキスト内のリンク）では、プロジェクトは2番目の部分で既に若干変更されていますが、問題は発生しません。
設置
2.0.2以上のRailsをインストールします
sphinx 0.9.8： www.sphinxsearch.com/downloads.htmlをダウンロードして自分で組み立てるか、ports / portages / <必要なものを挿入>を使用してください
$ sudo port install sphinx
SphinxはMySQLとPostgreSQLの2つのサブデータベースをサポートしていますが、どのデータベースのサポートも簡単に取得できます。
インストール後の検証：
Macintosh:sphinx-0.9.8 kronos$ searchd -h
Sphinx 0.9.8-release (r1371)
Copyright (c) 2001-2008, Andrew Aksyonoff
...
searchdおよびindexerへのパスは、環境変数のパスに含まれている必要があります。
Sphinxはいくつかのユーティリティで構成されており、その一部は次のとおりです。
searchd-検索デーモン
検索は、デバッグ/テスト検索用のsearchdに対応するコンソールです。
インデクサーはインデクサーです。
プロジェクトを作成します。
$ rails sphinxtest -d mysql
$ cd sphinxtest/
config / database.ymlを編集することを忘れないでください
便宜上、プラグインを使用してスフィンクスを操作します。
Railsには、 ultrasphinxとThinking Sphinxの 2つの適切なプラグインがあると思います （ちなみに、記事の執筆中にRailsCastが登場しました）。 後者は、内部命名のために別のプラグイン「redhill on rails」と競合するため、最初のプラグインを使用します。 しかし、おそらく2番目の方が優れています-自分で選択してください。 :)
プラグインのインストール：
$ script/plugin install git://github.com/fauna/ultrasphinx.git
カスタマイズ
$ mkdir config/ultrasphinx
cp vendor/plugins/ultrasphinx/examples/default.base config/ultrasphinx/
default.base-sphinx構成ファイルの場合は空白。 最初の部分では、単にログ/ pid /インデックスへのパスを設定します：
# ...
searchd
{
# ...
log = /opt/local/var/db/sphinx/log/searchd.log
query_log = /opt/local/var/db/sphinx/log/query.log
pid_file = /opt/local/var/db/sphinx/log/searchd.pid
# ...
}
# ...
index
{
#
path = /opt/local/var/db/sphinx/
# ...
}
# ...
コードを書く
簡単にするために、ajaxを使用して...アーティストを名前で検索するフォームを持つコントローラーを1つ作成します。 アーティストのモデルは1つのフィールドで構成されます-タイトル：
$ script/generate controller home index search
$ script/generate model artist
移行コード、アーティストにタイトルフィールドが1つだけあるようにします（db / migrate /..._ create_artists.rb）：
クラスCreateArtists <ActiveRecord ::移行
def self.up
create_table：アーティストは| t |
t.string：title ,: null => false
t.timestamps
終わり
終わり
def self.down
drop_table：アーティスト
終わり
終わり
ここで、1つのフィールド（app / models / artist.rb）で検索することをスフィンクスに伝えます：
class Artist < ActiveRecord::Base
is_indexed :fields => ['title']
end
エントリ「is_indexed：fields => ['title']」は、1つのフィールドでインデックス作成が行われることを意味します。
さて、データベースを作成し、移行を実行します。
$ rake db:create
$ rake db:migrate
config / routes.rbファイルでルートを設定することも価値があります。
map.root :controller => 'home'
map.search 'search', :conditions => {:method => :get}, :controller => 'home', :action => 'search'
コントローラーコード（app / controllers / home_controller.rb）：
クラスHomeController <ApplicationController
defインデックス
終わり
def検索
query = params [：query] .split（/ '（[^'] +） '| "（[^"] +） "| \ s + | \ + /）。reject {| x | x.empty？}。マップ{| x | x.inspect} * '&&'
@artists = Ultrasphinx :: Search.new（：query => query、
：sort_mode => 'relevance'、
：class_names => ["アーティスト"]）
@ Artists.run
respond_to do |形式|
format.js＃search.js.erb
終わり
終わり
終わり
最初の正規表現では、検索クエリを解析し、単語をスペースに分割し、空の単語（たとえば、、、）を無視し、すべての単語に引用符を追加します。 操作&&は、クエリなどの単語のセットのみを意味します
「ブリードアウト」=>「ブリード」&&「it」&&「out」は、エントリ「Sell it out」（3つのうち2つの単語が一致）に対応します。 &&は必要な単語のリストを指示するのではなく、単にそれらをリストします（すべての単語の必須の存在が必要な場合は、ANDを使用する必要がありますが、第2部ではそれ以上です）。
パラメーターについて簡単に説明します。
：query-検索クエリ
：sort_mode-ソート結果のタイプ
：class_names-検索の結果として作成されるモデルクラス名の配列。 Sphinxは、各ドキュメントをフィールドとその値のセットとして内部的に保存します。 Railsでは、このような表現を使用することは便利ではありませんが、既製のモデルオブジェクトを使用する方がはるかに便利です。 Ultrasphinxは、見つかったドキュメントが属するモデルを判別し、そのインスタンスを作成します。そのため、検索自体はArtist.find（...）またはArtist.paginateと同じです（はい、検索結果はwill_paginateと互換性があります）。
@ Artists.runチームがリクエストを実行します。 リクエストは非常に高速です。 700万分の1ベース-1000分の1秒。
完成したプロジェクトでビュー（テンプレート）を表示できます
これで、データベースに何かを追加できます。
$ script/console
>> Artist.create(:title => 'Tiesto')
>> Artist.create(:title => 'Armin')
>> Artist.create(:title => 'ATB')
>> exit
プラグインが機能するために必要な準備をしましょう（is_indexed記述のモデルで何かを変更するたびにこれを行う必要があります）：
$ rake ultrasphinx:configure
$ rake ultrasphinx:index
$ rake ultrasphinx:daemon:start ( restart )
開始してテスト）
$ mongrel_rails -p 3001 -d
小さいけれど
データベース内のデータを個別にインデックスします。 データベースにインデックスを削除/変更/追加すると、インデックスは変更されません。 ベースの変更がインデックスに影響を与えるために、ベースの完全なインデックス再作成：
$ rake ultrasphinx:index
もちろん、これはあまり良くありません。 しかし、問題の解決策が存在し、デルタインデックスと呼ばれることを保証できます。 次のパートでそれについて。
まとめ
スフィンクスは非常にクールなものです:)。 オープンソースの無料のスマートな検索とインデックス。 持っている必要があります！
アナログ
acts_as_ferretはアナログとして言及できますが、小規模なプロジェクトには理想的です（たとえば、 Hackfest Ramblerで使用しました）が、大量のデータの場合はそれほど重要ではない振る舞いをします。
post-tsearch2 tsearch2には、一見悪くないプラグインがあります。tsearch として機能し 、戦闘では使用しませんでした、わかりません。 Acts_as_solrがまだあります