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sphinx不能直接支持mongodb的。我们之前是用python来建立sphinx和mongodb之间的数据接口。sphinx索引完成之后，搜索动作时在sphinx自身的索引文件上完成的，不涉及的对数据库的搜索了。
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北上广多少公司都说要求开发人员做出的程序能承担并发达到百万千万的。我现在问你们，搞到一万日ip没有。
利用mongodb+node.js完成一个搜索的功能：用mongodb做模糊搜索是作死。hash结构对于模糊查询无能为力，除非你搜索特定的词，然后做相关索引可以增加效率，但是收益还是小，建议上Lucence或者Sphinx来配合mongodb来做搜索。
通过官方API调用Sphinx（以PHP为例）在sphinx安装目录有一个API目录，里面有三个PHP文件：test.php，testphp和sphinxapi.php。
你好，试试这个 $mongo_db-like(name，维达)； 如果我的回答没能帮助您，请继续追问。 您也可以向我们团队发出请求，会有更专业的人来为您解答。
使用 MySQL 通常需要借助驱动层或代理层完成这类需求。而 MongoDB 内建了多种数据分片的特性，可以很好地适应大数据量的需求。基于位置的数据查询 MongoDB 支持二维空间索引，因此可以快速及精确地从指定位置获取数据。
1、数据库系统的核心是数据库管理系统。用于建立、使用和维护数据库，简称DBMS。它对数据库进行统一的管理和控制，以保证数据库的安全性和完整性。用户通过DBMS访问数据库中的数据，数据库管理员也通过DBMS进行数据库的维护工作。
2、数据库系统的核心是数据库管理系统。数据库系统一般由数据库、数据库管理系（DBMS）、应用系统、数据库管理员和用户构成。DBMS是数据库系统的基础和核心。数据库是“按照数据结构来组织、存储和管理数据的仓库”。
3、数据库系统的核心是数据库管理系统。数据库系统一般由数据库、数据库管理系（DBMS）、应用系统、数据库管理员和用户构成。DBMS是数据库系统的基础和核心。
经过这样的优化，mysql到了百万级分页是个极限！但有这样的成绩已经很不错，如果你是用sqlserver肯定卡死！而 160万的数据用 id in (str) 很快，基本还是0秒。如果这样，千万级的数据，mysql应该也很容易应付。
MySql 这个数据库绝对是适合dba级的高手去玩的，一般做一点1万篇新闻的小型系统怎么写都可以，用xx框架可以实现快速开发。
offset+limit方式的分页查询，当数据表超过100w条记录，性能会很差。主要原因是offset limit的分页方式是从头开始查询，然后舍弃前offset个记录，所以offset偏移量越大，查询速度越慢。
mysql数据库，一张百万级别的大表，一般来说是很快的，但需要进行优化。同时，mysql在数据量大的情况下分页起点越大查询速度越慢，100万条起的查询速度已经需要7秒钟。
优化前：原理：mysql会先查询出10000010（一千万零一十）条数据，然后丢弃前10000000（一千万）条数据，返回最后10（十）条数据，所以偏移量越大，性能就越差。