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Elasticsearch与Solr搜索引擎区别 - 博客频道 - CSDN.NET

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搜索引擎选择: Elasticsearch与Solr 搜索引擎选型调研文档 Elasticsearch简介* Elasticsearch是一个实时的分布式搜索和分析引擎。它可以帮助你用前所未有的速度去处理大规模数据。 它可以用于全文搜索,结构化搜索以及分析,当然你也可以将这三者进行组合。 Elasticsearch是一个建立在全文搜索引擎 Apache Lucene™ 基础上的搜索引擎,可以说Lucene是当今最先进,最高效的全功能开源搜索引擎框架。 但是Lucene只是一个框架,要充分利用它的功能,需要使用JAVA,并且在程序中集成Lucene。需要很多的学习了解,才能明白它是如何运行的,Lucene确实非常复杂。 Elasticsearch使用Lucene作为内部引擎,但是在使用它做全文搜索时,只需要使用统一开发好的API即可,而不需要了解其背后复杂的Lucene的运行原理。 当然Elasticsearch并不仅仅是Lucene这么简单,它不但包括了全文搜索功能,还可以进行以下工作: 分布式实时文件存储,并将每一个字段都编入索引,使其可以被搜索。 实时分析的分布式搜索引擎。 可以扩展到上百台服务器,处理PB级别的结构化或非结构化数据。 这么多的功能被集成到一台服务器上,你可以轻松地通过客户端或者任何你喜欢的程序语言与ES的RESTful API进行交流。 Elasticsearch的上手是非常简单的。它附带了很多非常合理的默认值,这让初学者很好地避免一上手就要面对复杂的理论, 它安装好了就可以使用了,用很小的学习成本就可以变得很有生产力。 随着越学越深入,还可以利用Elasticsearch更多高级的功能,整个引擎可以很灵活地进行配置。可以根据自身需求来定制属于自己的Elasticsearch。 使用案例: 维基百科使用Elasticsearch来进行全文搜做并高亮显示关键词,以及提供search-as-you-type、did-you-mean等搜索建议功能。 英国卫报使用Elasticsearch来处理访客日志,以便能将公众对不同文章的反应实时地反馈给各位编辑。 StackOverflow将全文搜索与地理位置和相关信息进行结合,以提供more-like-this相关问题的展现。 GitHub使用Elasticsearch来检索超过1300亿行代码。 每天,Goldman Sachs使用它来处理5TB数据的索引,还有很多投行使用它来分析股票市场的变动。 但是Elasticsearch并不只是面向大型企业的,它还帮助了很多类似DataDog以及Klout的创业公司进行了功能的扩展。 Elasticsearch的优缺点**: 优点 Elasticsearch是分布式的。不需要其他组件,分发是实时的,被叫做”Push replication”。 Elasticsearch 完全支持 Apache Lucene 的接近实时的搜索。 处理多租户(multitenancy)不需要特殊配置,而Solr则需要更多的高级设置。 Elasticsearch 采用 Gateway 的概念,使得完备份更加简单。 各节点组成对等的网络结构,某些节点出现故障时会自动分配其他节点代替其进行工作。 缺点 只有一名开发者(当前Elasticsearch GitHub组织已经不只如此,已经有了相当活跃的维护者) 还不够自动(不适合当前新的Index Warmup API) Solr简介* Solr(读作“solar”)是Apache Lucene项目的开源企业搜索平台。其主要功能包括全文检索、命中标示、分面搜索、动态聚类、数据库集成,以及富文本(如Word、PDF)的处理。Solr是高度可扩展的,并提供了分布式搜索和索引复制。Solr是最流行的企业级搜索引擎,Solr4 还增加了NoSQL支持。 Solr是用Java编写、运行在Servlet容器(如 Apache Tomcat 或Jetty)的一个独立的全文搜索服务器。 Solr采用了 Lucene Java 搜索库为核心的全文索引和搜索,并具有类似REST的HTTP/XML和JSON的API。Solr强大的外部配置功能使得无需进行Java编码,便可对其进行调整以适应多种类型的应用程序。Solr有一个插件架构,以支持更多的高级定制。 因为2010年 Apache Lucene 和 Apache Solr 项目合并,两个项目

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http://www.ideagrace.com/sf/web-crawler/

是由同一个Apache软件基金会开发团队制作实现的。提到技术或产品时,Lucene/Solr或Solr/Lucene是一样的。 Solr的优缺点 优点 Solr有一个更大、更成熟的用户、开发和贡献者社区。 支持添加多种格式的索引,如:HTML、PDF、微软 Office 系列软件格式以及 JSON、XML、CSV 等纯文本格式。 Solr比较成熟、稳定。 不考虑建索引的同时进行搜索,速度更快。 缺点 建立索引时,搜索效率下降,实时索引搜索效率不高。 Elasticsearch与Solr的比较* 当单纯的对已有数据进行搜索时,Solr更快。 当实时建立索引时, Solr会产生io阻塞,查询性能较差, Elasticsearch具有明显的优势。 随着数据量的增加,Solr的搜索效率会变得更低,而Elasticsearch却没有明显的变化。 综上所述,Solr的架构不适合实时搜索的应用。 实际生产环境测试* 下图为将搜索引擎从Solr转到Elasticsearch以后的平均查询速度有了50倍的提升。 Elasticsearch 与 Solr 的比较总结 二者安装都很简单; Solr 利用 Zookeeper 进行分布式管理,而 Elasticsearch 自身带有分布式协调管理功能; Solr 支持更多格式的数据,而 Elasticsearch 仅支持json文件格式; Solr 官方提供的功能更多,而 Elasticsearch 本身更注重于核心功能,高级功能多有第三方插件提供; Solr 在传统的搜索应用中表现好于 Elasticsearch,但在处理实时搜索应用时效率明显低于 Elasticsearch。 Solr 是传统搜索应用的有力解决方案,但 Elasticsearch 更适用于新兴的实时搜索应用。 其他基于Lucene的开源搜索引擎解决方案* 直接使用 Lucene 说明:Lucene 是一个 JAVA 搜索类库,它本身并不是一个完整的解决方案,需要额外的开发工作。 优点:成熟的解决方案,有很多的成功案例。apache 顶级项目,正在持续快速的进步。庞大而活跃的开发社区,大量的开发人员。它只是一个类库,有足够的定制和优化空间:经过简单定制,就可以满足绝大部分常见的需求;经过优化,可以支持 10亿+ 量级的搜索。 缺点:需要额外的开发工作。所有的扩展,分布式,可靠性等都需要自己实现;非实时,从建索引到可以搜索中间有一个时间延迟,而当前的“近实时”(Lucene Near Real Time search)搜索方案的可扩展性有待进一步完善 Katta 说明:基于 Lucene 的,支持分布式,可扩展,具有容错功能,准实时的搜索方案。 优点:开箱即用,可以与 Hadoop 配合实现分布式。具备扩展和容错机制。 缺点:只是搜索方案,建索引部分还是需要自己实现。在搜索功能上,只实现了最基本的需求。成功案例较少,项目的成熟度稍微差一些。因为需要支持分布式,对于一些复杂的查询需求,定制的难度会比较大。 Hadoop contrib/index 说明:Map/Reduce 模式的,分布式建索引方案,可以跟 Katta 配合使用。 优点:分布式建索引,具备可扩展性。 缺点:只是建索引方案,不包括搜索实现。工作在批处理模式,对实时搜索的支持不佳。 LinkedIn 的开源方案 说明:基于 Lucene 的一系列解决方案,包括 准实时搜索 zoie ,facet 搜索实现 bobo ,机器学习算法 decomposer ,摘要存储库 krati ,数据库模式包装 sensei 等等 优点:经过验证的解决方案,支持分布式,可扩展,丰富的功能实现 缺点:与 linkedin 公司的联系太紧密,可定制性比较差 Lucandra 说明:基于 Lucene,索引存在 cassandra 数据库中 优点:参考 cassandra 的优点 缺点:参考 cassandra 的缺点。另外,这只是一个 demo,没有经过大量验证 HBasene 说明:基于 Lucene,索引存在 HBase 数据库中 优点:参考 HBase 的优点 缺点:参考 HBase 的缺点。另外,在实现中,lucene terms 是存成行,但每个 term 对应的 posting lists 是以列的方式存储的。随着单个 term 的 posting lists 的增大,查询时的速度受到的影响会非常大

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搜索引擎选择: Elasticsearch与Solr 搜索引擎选型调研文档 Elasticsearch简介* Elasticsearch是一个实时的分布式搜索和分析引擎。它可以帮助你用前所未有的速度去处理大规模数据。 它可以用于

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