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Elasticsearch与Solr

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
1.    Elasticsearch是分布式的。不需要其他组件,分发是实时的,被叫做”Push replication”。
2.    Elasticsearch 完全支持 Apache Lucene 的接近实时的搜索。
3.    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。
4.    Elasticsearch 采用 Gateway 的概念,使得完备份更加简单。
5.    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
1.    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)
2.    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
1.    Solr有一个更大、更成熟的用户、开发和贡献者社区。
2.    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。
3.    Solr比较成熟、稳定。
4.    不考虑建索引的同时进行搜索,速度更快。
缺点
1.    建立索引时,搜索效率下降,实时索引搜索效率不高。


ElasticsearchSolr的比较
1.当单纯的对已有数据进行搜索时,Solr更快。
2.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。
3.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。


Elasticsearch 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。



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