用 Sphinx 搭了一个全文检索。虽说 Sphinx 本身已经实现了很多功能，简单应用基本只需要配置就行用，不需要做很多开发。但我做的玩意不简单，所以还是碰到了不少麻烦事。

一个是分布式索引更新问题。文档里说是分布式索引也支持更新。但我搭了一个两层的索引，第一层是 remote 的，第二层是 local 的，结果就返回0（失败）。后来咨询了一下，再试验了一下，发现单层的分布索引没问题，两层 remote 或者两层 local 也没问题，就是混用不行…… 不清楚这么设计的意图是啥。

Sphinx 出于搜索性能考虑，并没有直接实现增量索引功能，需要自己实现。一般是先为增量部分单独建一个小索引，然后合并回原来的索引。虽然会引起两倍于原索引的IO，但速度还挺快。

配置文件不灵活也是个缺点。Sphinx 的配置文件不支持 include 。每个不同的 searchd 实例需要加载不同的配置文件。如果不同的配置文件里有不少重复的部分，每个 copy 一份维护就麻烦。只好用模版程序生成了。我用的 coreseek 的版本。其中加入了一个 python 数据源。我用它包装了一个 json pipe 数据源。然后需要配置一个命令行命令。然后发现，所有能用的配置项都写死在了程序里。只有这些配置项能用。想增加新的配置项只有去改源代码。为了避免以后维护补丁的麻烦，就只好复用原来的 xmlpipe_command 了。好歹是个 command……

Sphinx 还是不够成熟，但对于小型网站来说足够简单易用，功能很丰富，性能也很好，并且有许多语言的绑定。但是在可扩展性和二次开发上还是不够。

做豆瓣的使用调研时，我们发现，豆瓣成员们在挑选书、电影、唱片时，对“评分”的关注度很高。我们为每一个条目增加了 “豆瓣评分”（在评价分布图上方）。

“豆瓣评分”是海量豆瓣用户评价数据的平均值，通过算法的调校滤掉了恶意评价对数据的影响。更客观准确地反映一部电影、一本书、一张唱片的真正价值。并且其形式更为直观（平均的评星数及一个折算后的分值），今后你会在更多地方看到它。

以电影为例，点击评分下方 XXX人评价 ，你将会看到一张最近3个月内参这部电影评价数的趋势图。

与此同时，我们对影片的介绍区进行了一些小改动（图1），将分布在各处的操作集中在一起，便于你使用。（如果你是一个豆瓣收藏狂人，可能会出现短期的排异反应，需要花一点时间来适应: ）