一文带你了解Elasticsearch与Solr优缺点

　　一文带你了解Elasticsearch与Solr优缺点

　　Elasticsearch简介

　　Elasticsearch是一个构建在 Apache Lucene 基础上的实时的分布式搜索和剖析引擎，是基于Lucene实现的、当今最先进，最高效的全功能开源搜索引擎框架。

　　Elasticsearch使用Lucene作为内部索引引擎，而实际使用中，我们只须要使用统一开发好的API即可，而不需要理解其背后复杂的Lucene工作原理。

　　

　　Elasticsearch并不仅仅是基于Lucene实现全文搜索功能。同时，还具有以下特点:

　　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。

　　Elasticsearch的使用很简单。初学者只要简单配置以一些参数，其他均使用默认值即可。而且安装也比较简单，安装好启动就可使用，可以很大幅度的降低学习成本。

　　如果你研究的够深入，你会发觉Elasticsearch还有更多的中级功能，它可以太灵活地进行配置。可以依照自己的需求，灵活的来订制自己的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。

　　Goldman Sachs每晚使用ES，来对大概5TB数据创建索引；而且好多投行也使用它来做股票市场剖析。

　　但是Elasticsearch并不是只有大企业能够够使用上去，像DataDog、Klout等这样的创业公司，也对ES进行了功能的扩充，以满足自己独到的业务需求。

　　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

　　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、命中标识、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是高度可扩充的，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 还降低了NoSQL支持。

　　Solr是用Java编撰、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强悍的外部配置功能促使无需进行Java编码，便可对 其进行调整以适应多种类型的应用程序。Solr有一个插件构架，以支持更多的中级订制。

　　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做实现的。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!

　　比较.png

　　当单纯的对已有数据进行搜索时，Solr更快

　　当实时构建索引时, Solr会形成io阻塞，查询性能较差 。

　　

　　实时构建索引 Elasticsearch具有显著的优势

　　随着数据量的降低，Solr的搜索效率会显得更低，而Elasticsearch却没有显著的变化。

　　

　　随数据量的降低 搜索效率会显得更低

　　综上所述，solr的构架不适宜实时搜索的应用。

　　实际生产环境测试

　　下图为将搜索引擎从solr转入Elasticsearch之后的平均查询速率有了50倍的提高。

　　

　　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](http://www.blog2019.net/tag/%E7%AC%AC%E4%B8%89%E6%96%B9%E6%8F%92%E4%BB%B6?tagId=5)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。

　　在实际生成环境中，我们可以按照三者时间优缺点整合使用，如下图：

　　

　　使用Elasticsearch做实时搜索，其他类型搜索使用solr做 为搜索引擎。