sphinx 1.10推出了不少新特性：html
好比：实时索引，字符串属性，prefork 和 threads支持，及SphinxSE 中的option添加等mysql
详细请查阅原文：http://www.sphinxsearch.com/docs/manual-1.10.html#rel110sql
我的以为 sphinx 1.10-beta 两个最大的新特性：字符串索引和实时索引。对sphinx使用来讲是一个很大的飞跃数据库
字符串索引：能够很方便的存储，若是结合实时索引的话，就已经造成了貌似nosql同样的数据缓存层。并且，不少数据没必要二次在数据库中查询，天然对
程序开发和运维有很大的帮助。检索出来后直接使用其数据，不过这个和全部缓存数据同样，注意在数据更新操做的时候须要同步更新这里的sql_attr_string
或rt_attr_string缓存
实时索引(Real-time indexes)：
优势：
此功能是我的对sphinx的最大期待。在正式部署中，sphinx real-time 能够当成一个相似 memcache的数据存储插件，充分利用其查询、分布式
部署的便捷性，作到数据层次化管理。缓解数据库的压力。同时还支持事务操做，这个在不少nosql中是所缺乏的。这，简直就是sql和nosql的混合体啊^_^并发
不足：
今天特别对实时索引进行了功能性的测试。虽然此功能很新颖且实用。但现阶段，若部署在生产环境下可能会遇到如下几个问题：运维
a、数据插入问题：Real-time的功能采起的是相似 标准sql的语句执行数据存储。如：nosql
insert into(id,gid,title,content) values(1,234,’hello sphinx ‘,’I am superman!’);分布式
这里的id必须人工计算：不能像mysql的auto_increment对主键进行自动累加。
另外，不能使用标准sql 的函数 max获取最大值，如：select max(id) from testrt,(sphinxQL中提示可使用函数，但我在尝试过，系统提示语法错误，可能暂时只针对 非实时索引sphinxSE方式)
若是数据多的话，并且并发量比较大的话，在程序端实现起来天然会出现异常。函数
我这里暂时采用了一个办法处理这个问题：
查询 最大的id，并每次进行累加
select * from testrt order by id desc limit 1;
获取结果集的 id即为最大，至关于mysql中的auto_increment 变量。而后再对每次数据插入进行累加。具体作法能够参照前一篇的程序代码
b、数据删除：只能使用惟一的语句 delete from testrt where id=123; 若是数据量大的话，必须在逻辑层循环删除。并且不支持 in操做，不过文档中已提到，in操做已经在
计划中了，期待着。 另外，不能所有清空数据，不能像 数据库操做的 truncate table那样便捷。若索引很大并想重建索引的话，那就。。。等着抓狂吧
c、索引数据更新：sphinx没有提供标准sql的update操做(其实也不必)，而是采起了相似mysql 的replace 语法。
实例：repalce into(id,gid,title,content) values(1,234,’hello sphinx ‘,’I am superwomen!’); 不过遗憾的是不能进行条件更新
d、查询：Real-time的sql查询仍是很方便，或者很健全，好比：对字段查询、属性过滤、分组聚合、排序、评分等。彻底知足一个搜索引擎的查询需求。但此版本仍是缺乏支持一些
数据库的经常使用函数。正如刚才提到的max、min等；以及对字段的较复杂的操做。
好比：select count(gid) as amount from testrt;就会报语法错误，这个例子能够采起变通的方式处理
select * from testrt group by gid;
其结果集中存在 @groupby @count变量值
文档中有说起在sphinxSE中可使用函数，不过在这里暂时用不了，仍是期待！
综上所述：sphinx的实时索引特性，暂时在生产部署上功能可能欠缺一些，必须采用其余办法变通，故，生产需谨慎，仍是期待正式版吧！
以上便是对sphinx 1.10的2个新特性的体验报告^_^。固然以上的结论只是因我的在工做中可能会遇到的问题而提出的，我不能指望sphinx彻底取代数据库 可是，sphinx小弟弟，你能帮就多帮帮你大哥mysql吧，你看他天天累得cpu冒汗，还分布式的累，不容易啊！