搜索引擎选择: Elasticsearch 与 Solr
搜索引擎选型调研文档
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
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)
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
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*
当单纯的对已有数据进行搜索时,Solr 更快。
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。
综上所述,Solr 的架构不适合实时搜索的应用。
Elasticsearch 与 Solr 的比较总结
- 本文地址:AIQ - Solr 与 ES(ElasticSearch)的对比
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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。其他基于 Lucene 的开源搜索引擎解决方案
直接使用 Lucene
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。
优点:成熟的解决方案,有很多的成功案例。apache 顶级项目,正在持续快速的进步。庞大而活跃的开发社区,大量的开发人员。它只是一个类库,有足够的定制和优化空间:经过简单定制,就可以满足绝大部分常见的需求;经过优化,可以支持 10 亿 + 量级的搜索。
缺点:需要额外的开发工作。所有的扩展,分布式,可靠性等都需要自己实现;非实时,从建索引到可以搜索中间有一个时间延迟,而当前的“近实时”(Lucene Near Real Time search)搜索方案的可扩展性有待进一步完善
Katta
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。
Hadoop contrib/index
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。
LinkedIn 的开源方案
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
Lucandra
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
HBasene
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
转自:Solr 与 ES(Elasticsearch)的对比 - CSDN 博客 https://blog.csdn.net/u013703963/article/details/56489172
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