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搜索引擎选择 Elasticsearch与Solr

一、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: (1)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。 (2)实时分析的分布式搜索引擎。 (3)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。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) 二、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。 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。 三、Elasticsearch与Solr的比较 当单纯的对已有数据进行搜索时,Solr更快。

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    search(0)- 企业搜索,写在前面

    计划研究一下搜索search,然后写个学习过程系列博客。开动之前先说说学习搜索的目的:不是想开发个什么搜索引擎,而是想用现成的搜索引擎在传统信息系统中引进搜索的概念和方法。对我来说,传统的管理系统legacy i.t system已经走到了尽头。根本原因是信息在量上的爆发增长,传统数据管理方式已经无法兼顾了。在我看来,除了交易管理,传统的关系数据库方式在业务管理的其它方面,特别是业务相关的数据分析、决策支持等肯定是力不从心了,这些从持续多年我所经历的数据库红色锁标记就很有说服力了。无可否认,必须想办法在大数据、分布式计算方面寻找合适的解决方案。前两年已经完成了一系列分布式计算、分布式数据库,分布式流处理等博客,足够构建一个分布式大数据平台来实现对海量数据的存储、处理了。剩下最重要的问题是如何使用平台上的这些数据,即如何能轻松又高效的使用大数据,否则前面一切努力将化为乌有。现在最迫切的需求(我认为的)就是如何对这些大数据进行高效的分析、关联,组合然后产生全面、精准的业务决策或者系统使用的支持数据。也就是说可以通过搜索把大数据平台上的数据按照业务管理要求的信息内容、表现形式提供给前端系统。

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