搜索引擎选择: Elasticsearch与Solr(转)

 

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。它能够帮助你用史无前例的速度去处理大规模数据。git

它能够用于全文搜索,结构化搜索以及分析,固然你也能够将这三者进行组合。github

Elasticsearch是一个创建在全文搜索引擎 Apache Lucene™ 基础上的搜索引擎,能够说Lucene是当今最早进,最高效的全功能开源搜索引擎框架。web

可是Lucene只是一个框架,要充分利用它的功能,须要使用JAVA,而且在程序中集成Lucene。须要不少的学习了解,才能明白它是如何运行的,Lucene确实很是复杂。算法

Elasticsearch使用Lucene做为内部引擎,可是在使用它作全文搜索时,只须要使用统一开发好的API便可,而不须要了解其背后复杂的Lucene的运行原理。数据库

固然Elasticsearch并不只仅是Lucene这么简单,它不但包括了全文搜索功能,还能够进行如下工做:apache

  • 分布式实时文件存储,并将每个字段都编入索引,使其能够被搜索。json

  • 实时分析的分布式搜索引擎。服务器

  • 能够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。网络

这么多的功能被集成到一台服务器上,你能够轻松地经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。架构

Elasticsearch的上手是很是简单的。它附带了不少很是合理的默认值,这让初学者很好地避免一上手就要面对复杂的理论,

它安装好了就可使用了,用很小的学习成本就能够变得颇有生产力。

随着越学越深刻,还能够利用Elasticsearch更多高级的功能,整个引擎能够很灵活地进行配置。能够根据自身需求来定制属于本身的Elasticsearch。

使用案例:

  • 维基百科使用Elasticsearch来进行全文搜作并高亮显示关键词,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,以便能将公众对不一样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相关问题的展示。

  • GitHub使用Elasticsearch来检索超过1300亿行代码。

  • 天天,Goldman Sachs使用它来处理5TB数据的索引,还有不少投行使用它来分析股票市场的变更。

可是Elasticsearch并不仅是面向大型企业的,它还帮助了不少相似DataDog以及Klout的创业公司进行了功能的扩展。

Elasticsearch的优缺点**:

优势

  1. Elasticsearch是分布式的。不须要其余组件,分发是实时的,被叫作”Push replication”。
  2. Elasticsearch 彻底支持 Apache Lucene 的接近实时的搜索。
  3. 处理多租户(multitenancy)不须要特殊配置,而Solr则须要更多的高级设置。
  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余节点代替其进行工做。

缺点

  1. 只有一名开发者(当前Elasticsearch GitHub组织已经不仅如此,已经有了至关活跃的维护者)
  2. 还不够自动(不适合当前新的Index Warmup API)

Solr简介*

Solr(读做“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 还增长了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,并具备相似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,即可对 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。

由于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是同样的。

Solr的优缺点

优势

  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. 创建索引时,搜索效率降低,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。

当实时创建索引时, Solr会产生io阻塞,查询性能较差, Elasticsearch具备明显的优点。

随着数据量的增长,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。

实际生产环境测试*

下图为将搜索引擎从Solr转到Elasticsearch之后的平均查询速度有了50倍的提高。

Elasticsearch 与 Solr 的比较总结

  • 两者安装都很简单;
  • 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 自己更注重于核心功能,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。

其余基于Lucene的开源搜索引擎解决方案*

  1. 直接使用 Lucene

说明:Lucene 是一个 JAVA 搜索类库,它自己并非一个完整的解决方案,须要额外的开发工做。

优势:成熟的解决方案,有不少的成功案例。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:通过简单定制,就能够知足绝大部分常见的需求;通过优化,能够支持 10亿+ 量级的搜索。

缺点:须要额外的开发工做。全部的扩展,分布式,可靠性等都须要本身实现;非实时,从建索引到能够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

说明:基于 Lucene 的,支持分布式,可扩展,具备容错功能,准实时的搜索方案。

优势:开箱即用,能够与 Hadoop 配合实现分布式。具有扩展和容错机制。

缺点:只是搜索方案,建索引部分仍是须要本身实现。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。由于须要支持分布式,对于一些复杂的查询需求,定制的难度会比较大。

说明:Map/Reduce 模式的,分布式建索引方案,能够跟 Katta 配合使用。

优势:分布式建索引,具有可扩展性。

缺点:只是建索引方案,不包括搜索实现。工做在批处理模式,对实时搜索的支持不佳。

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

优势:通过验证的解决方案,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

说明:基于 Lucene,索引存在 cassandra 数据库中

优势:参考 cassandra 的优势

缺点:参考 cassandra 的缺点。另外,这只是一个 demo,没有通过大量验证

说明:基于 Lucene,索引存在 HBase 数据库中

优势:参考 HBase 的优势

缺点:参考 HBase 的缺点。另外,在实现中,lucene terms 是存成行,但每一个 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很是大

 

转载:http://blog.csdn.net/jameshadoop/article/details/44905643

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