搜索概述
最近比较流行的段子是调侃搜狗CEO王小川，说他终于可以找女朋友了，因为之前王小川曾说过，搜狗不上市，就不找女朋友，搜狗终于宣布要赴美IPO了。
王小川最出名的是三级火箭理论，所谓的三级火箭，相信很多人都有所耳闻，依靠输入法的优势，提高浏览器的安装量，进而向用户推销自家的搜索引擎，然并卵，这个理论和绑定流氓软件的思路差不多。其实搜狗之所以能活下来，依靠的是腾讯的加持，包括QQ浏览器，以及移动端的微信一系列APP的流量导入。
不说搜狗，讲讲搜狗干的活，就提到了很有意思的东西，搜索。不得不说，这个东西牛逼，成就了互联网时代最伟大的公司Google，以及他国内的模仿者百度。
1、搜索能干什么
说到搜索，前面写过一篇《搜索简史》，讨论了搜索历史以来的几个阶段和未来的一个发展方向，结合AI，尤其是NLP是自然的选择，更智能的搜索是历史的选择。
除了Google，百度，搜狗这些公司搞的通用搜索之外，其实在企业内部还有大量的数据，专注企业内部数据的搜索，也是个非常大的市场，所以提供这块服务的企业也非常多。
2、国内搜索服务现状
提供企业搜索软件的企业也很多，不过现在都流行云了，就不讨论企业发行版本，本文只简单梳理下哪些云服务提供企业搜索服务，都有那些特点？
2.1、AWS
AWS诉求很简单，上层服务都是为了卖IAAS的资源，应对多个流行搜索软件的情况下，直接同时提供两种搜索服务，分别是：
- CloudSearch，基于solr ，具体可以看看https://aws.amazon.com/cn/cloudsearch/?nc2=h_m1。
- Elasticsearch Serivce，基于eleastic search，具体可以看看https://aws.amazon.com/cn/elasticsearch-service/?nc2=h_m1。
2.2、百度BES
百度是基于ES（https://cloud.baidu.com/product/bes.html），且对ES做了不少改进，主要优化点还是结合了数据库的能力，比较有意思：
- 增加分布式SQL查询层，兼容MySQL协议
- 增加权限管理系统
- 支持online schema change
- 引入DistributedLog解决脑裂和数据一致性问题
- 支持跨机房数据同步
- 支持多租户资源隔离
具体的可以看看网上搜一下百度的分享：Baidu对Elasticsearch的优化改进。
2.3、阿里：
阿里是从12年开始打造HA3引擎，当前的opensearch云服务也是基于内部自研的搜索，关于搜索的架构可以看这篇文章，总的来说和ES架构比较类似，可以看看这篇访谈：https://yq.aliyun.com/articles/7479?commentId=984，讲了个大概。
另外从ES中文社区中的阿里招聘帖以及和从据https://www.elastic.co公司的朋友介绍，阿里已经开始寻求elastic.co的服务支持。
2.4、腾讯
说到搜索，肯定要谈腾讯，应该说腾讯当年费了大力气，想搞搜索，结果最后还是搞不成，把业务并给搜狗，入股搜狗，也成就了王小川同学。
腾讯最近又开始投入云服务，上面也有一个服务叫腾讯云搜TCS，归属在AI领域（https://cloud.tencent.com/product/tcs）：
官网上号称继承soso的技术积累（见下面一段话），另外结合NLP技术（不知道真假哈，soso团队不都合并给别人了吗？）:
只有真正的理解用户输入的检索串，才能给出更好的搜索结果。腾讯云搜有专门的自然语言处理技术团队，并拥有“文智”中文语义开放平台。平台有60多个腾讯产品的成功应用经验和上千亿的互联网语料库积累，提供中文分词、智能纠错、同义词识别、意图识别等能力。腾讯云搜借助该能力，让搜索框智能识别用户的检索意图，对检索串进行理解与纠正，把好用户检索的第二关。
2.5、小结一下
总的来说，几家巨头各有特色，用开源软件的，用自己的也有。
- 用开源的，ES相对来说，火一点。
- 自研的也开始转向开源ES。
- 结合机器学习技术，是当前研究重点。
3、底层技术上：
搜索技术底层技术，大同小异。开源用的比较多的是solr和es，底层基于Lucene，大家可以去看看Lucene的介绍（https://baike.baidu.com/item/Lucene/6753302?fr=aladdin）。
讲到Lucene，就不得不提大牛Doug Cutting，不光是lucene之父，也是hadoop之父，现任cloudera首席架构师。大牛最近还亮相国内接受访谈，聊了聊hadoop十周年(http://news.yesky.com/263/105073263.shtml)。
说来说去，总结一句话，Hadoop是开源开放的，但是开源软件就没有特别好的商业模式，都不赚钱。神奇的逻辑！
4、solr/ES快速比较
4.1、下面简单比较下solr和ES，细节不谈，直接给结论：
- Solr/ElasticSearch（ES）均是基于Apache License 2.0的、基于lucene的、提供了较为完整的搜索引擎能力的开源项目。
- Solr与ES各有特点，但都比较成熟，对于一般的需求，两者都能很好的胜任。两者的能力也在逐
- 渐趋同。早几年ES更受欢迎，但最近Solr也已经补齐了短板。
- http://solr-vs-elasticsearch.com/列出了Solr5.3与ES2.0的较为详细的对比。
各方面对比一下：
(1)接口
•Solr支持SQL。两者均支持RESTAPI。ES有自定义的Query DSL
(2)性能
•两者性能相近，但如果做性能优化，两者均需要投入人力进行深入分析
(3)领域
•Solr：站内搜索
•ES：站内搜索、ELK、分析
(4)开源
•Solr：完全开源
•ES：开源，但掌控于一家公司
(5)Hadoop支持
•Solr：支持与HDFS深入结合，但仅支持MR
•ES：在YARN、HDFS、SPARK、HIVE、PIG等方面均有支持，但index on HDFS功能有限
(6)生态
•ES生态要好于Solr，至少从目前来看
(7)Learning to rank扩展
•两者均需要投入资源进行二次开发
4.2、总的来说：
- Solr/ES之间的区别不像很多其他开源组件（如HBASE与MongoDB，如SparkSQL与HIVE，如SparkSreaming与Flink）之间有明显的不同，导致各自有各自明确的使用场景。在绝大多数情况下，Solr能完成的任务，ES也一样，反之亦然，而且性能差距很小。这就像VI/Emacs的编辑器之争一样，每个都有很多拥簇。
- 统计数据表明，ES的增长要快于Solr，并且已经超越Solr成为最受欢迎的搜索引擎。
5、最后放点基础资料，希望对你有用：
- ES搭建原理和案例：http://wetest.qq.com/lab/view/300.html?from=content_qcloud
- 中文权威指南，对ES会入门理解非常有帮助:https://www.elastic.co/guide/cn/elasticsearch/guide/current/mapping-analysis.html
- 参考接口文档:https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/_cluster_health.html