搜索引擎选择: Elasticsearch与Solr(转载)
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原文地址:http://www.cnblogs.com/chowmin/articles/4629220.html
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:
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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
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
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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