后端技术杂谈4:Elasticsearch与solr入门实践

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后端技术杂谈4:Elasticsearch与solr入门实践

黄小斜 2018-07-10 23:34:14 浏览1092
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阮一峰:全文搜索引擎 Elasticsearch 入门教程

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2017-08-23
原文链接:www.ruanyifeng.com

全文搜索属于最常见的需求,开源的 Elasticsearch (以下简称 Elastic)是目前全文搜索引擎的首选。

它可以快速地储存、搜索和分析海量数据。维基百科、Stack Overflow、Github 都采用它。

Elastic 的底层是开源库 Lucene。但是,你没法直接用 Lucene,必须自己写代码去调用它的接口。Elastic 是 Lucene 的封装,提供了 REST API 的操作接口,开箱即用。

本文从零开始,讲解如何使用 Elastic 搭建自己的全文搜索引擎。每一步都有详细的说明,大家跟着做就能学会。

一、安装

Elastic 需要 Java 8 环境。如果你的机器还没安装 Java,可以参考这篇文章,注意要保证环境变量JAVA_HOME正确设置。

安装完 Java,就可以跟着官方文档安装 Elastic。直接下载压缩包比较简单。


$ wget https://artifacts.elastic.co/downloads/elasticsearch/elasticsearch-5.5.1.zip
$ unzip elasticsearch-5.5.1.zip
$ cd elasticsearch-5.5.1/ 

接着,进入解压后的目录,运行下面的命令,启动 Elastic。


$ ./bin/elasticsearch

如果这时报错"max virtual memory areas vm.maxmapcount [65530] is too low",要运行下面的命令。


$ sudo sysctl -w vm.max_map_count=262144

如果一切正常,Elastic 就会在默认的9200端口运行。这时,打开另一个命令行窗口,请求该端口,会得到说明信息。


$ curl localhost:9200

{
  "name" : "atntrTf",
  "cluster_name" : "elasticsearch",
  "cluster_uuid" : "tf9250XhQ6ee4h7YI11anA",
  "version" : {
    "number" : "5.5.1",
    "build_hash" : "19c13d0",
    "build_date" : "2017-07-18T20:44:24.823Z",
    "build_snapshot" : false,
    "lucene_version" : "6.6.0"
  },
  "tagline" : "You Know, for Search"
}

上面代码中,请求9200端口,Elastic 返回一个 JSON 对象,包含当前节点、集群、版本等信息。

按下 Ctrl + C,Elastic 就会停止运行。

默认情况下,Elastic 只允许本机访问,如果需要远程访问,可以修改 Elastic 安装目录的config/elasticsearch.yml文件,去掉network.host的注释,将它的值改成0.0.0.0,然后重新启动 Elastic。


network.host: 0.0.0.0

上面代码中,设成0.0.0.0让任何人都可以访问。线上服务不要这样设置,要设成具体的 IP。

二、基本概念

2.1 Node 与 Cluster

Elastic 本质上是一个分布式数据库,允许多台服务器协同工作,每台服务器可以运行多个 Elastic 实例。

单个 Elastic 实例称为一个节点(node)。一组节点构成一个集群(cluster)。

2.2 Index

Elastic 会索引所有字段,经过处理后写入一个反向索引(Inverted Index)。查找数据的时候,直接查找该索引。

所以,Elastic 数据管理的顶层单位就叫做 Index(索引)。它是单个数据库的同义词。每个 Index (即数据库)的名字必须是小写。

下面的命令可以查看当前节点的所有 Index。


$ curl -X GET 'http://localhost:9200/_cat/indices?v'

2.3 Document

Index 里面单条的记录称为 Document(文档)。许多条 Document 构成了一个 Index。

Document 使用 JSON 格式表示,下面是一个例子。


{
  "user": "张三",
  "title": "工程师",
  "desc": "数据库管理"
}

同一个 Index 里面的 Document,不要求有相同的结构(scheme),但是最好保持相同,这样有利于提高搜索效率。

2.4 Type

Document 可以分组,比如weather这个 Index 里面,可以按城市分组(北京和上海),也可以按气候分组(晴天和雨天)。这种分组就叫做 Type,它是虚拟的逻辑分组,用来过滤 Document。

不同的 Type 应该有相似的结构(schema),举例来说,id字段不能在这个组是字符串,在另一个组是数值。这是与关系型数据库的表的一个区别。性质完全不同的数据(比如productslogs)应该存成两个 Index,而不是一个 Index 里面的两个 Type(虽然可以做到)。

下面的命令可以列出每个 Index 所包含的 Type。


$ curl 'localhost:9200/_mapping?pretty=true'

根据规划,Elastic 6.x 版只允许每个 Index 包含一个 Type,7.x 版将会彻底移除 Type。

三、新建和删除 Index

新建 Index,可以直接向 Elastic 服务器发出 PUT 请求。下面的例子是新建一个名叫weather的 Index。


$ curl -X PUT 'localhost:9200/weather'

服务器返回一个 JSON 对象,里面的acknowledged字段表示操作成功。


{
  "acknowledged":true,
  "shards_acknowledged":true
}

然后,我们发出 DELETE 请求,删除这个 Index。


$ curl -X DELETE 'localhost:9200/weather'

四、中文分词设置

首先,安装中文分词插件。这里使用的是 ik,也可以考虑其他插件(比如 smartcn)。


$ ./bin/elasticsearch-plugin install https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases/download/v5.5.1/elasticsearch-analysis-ik-5.5.1.zip

上面代码安装的是5.5.1版的插件,与 Elastic 5.5.1 配合使用。

接着,重新启动 Elastic,就会自动加载这个新安装的插件。

然后,新建一个 Index,指定需要分词的字段。这一步根据数据结构而异,下面的命令只针对本文。基本上,凡是需要搜索的中文字段,都要单独设置一下。


$ curl -X PUT 'localhost:9200/accounts' -d '
{
  "mappings": {
    "person": {
      "properties": {
        "user": {
          "type": "text",
          "analyzer": "ik_max_word",
          "search_analyzer": "ik_max_word"
        },
        "title": {
          "type": "text",
          "analyzer": "ik_max_word",
          "search_analyzer": "ik_max_word"
        },
        "desc": {
          "type": "text",
          "analyzer": "ik_max_word",
          "search_analyzer": "ik_max_word"
        }
      }
    }
  }
}'

上面代码中,首先新建一个名称为accounts的 Index,里面有一个名称为person的 Type。person有三个字段。

  • user
  • title
  • desc

这三个字段都是中文,而且类型都是文本(text),所以需要指定中文分词器,不能使用默认的英文分词器。

Elastic 的分词器称为 analyzer。我们对每个字段指定分词器。


"user": {
  "type": "text",
  "analyzer": "ik_max_word",
  "search_analyzer": "ik_max_word"
}

上面代码中,analyzer是字段文本的分词器,search_analyzer是搜索词的分词器。ik_max_word分词器是插件ik提供的,可以对文本进行最大数量的分词。

五、数据操作

5.1 新增记录

向指定的 /Index/Type 发送 PUT 请求,就可以在 Index 里面新增一条记录。比如,向/accounts/person发送请求,就可以新增一条人员记录。


$ curl -X PUT 'localhost:9200/accounts/person/1' -d '
{
  "user": "张三",
  "title": "工程师",
  "desc": "数据库管理"
}' 

服务器返回的 JSON 对象,会给出 Index、Type、Id、Version 等信息。


{
  "_index":"accounts",
  "_type":"person",
  "_id":"1",
  "_version":1,
  "result":"created",
  "_shards":{"total":2,"successful":1,"failed":0},
  "created":true
}

如果你仔细看,会发现请求路径是/accounts/person/1,最后的1是该条记录的 Id。它不一定是数字,任意字符串(比如abc)都可以。

新增记录的时候,也可以不指定 Id,这时要改成 POST 请求。


$ curl -X POST 'localhost:9200/accounts/person' -d '
{
  "user": "李四",
  "title": "工程师",
  "desc": "系统管理"
}'

上面代码中,向/accounts/person发出一个 POST 请求,添加一个记录。这时,服务器返回的 JSON 对象里面,_id字段就是一个随机字符串。


{
  "_index":"accounts",
  "_type":"person",
  "_id":"AV3qGfrC6jMbsbXb6k1p",
  "_version":1,
  "result":"created",
  "_shards":{"total":2,"successful":1,"failed":0},
  "created":true
}

注意,如果没有先创建 Index(这个例子是accounts),直接执行上面的命令,Elastic 也不会报错,而是直接生成指定的 Index。所以,打字的时候要小心,不要写错 Index 的名称。

5.2 查看记录

/Index/Type/Id发出 GET 请求,就可以查看这条记录。


$ curl 'localhost:9200/accounts/person/1?pretty=true'

上面代码请求查看/accounts/person/1这条记录,URL 的参数pretty=true表示以易读的格式返回。

返回的数据中,found字段表示查询成功,_source字段返回原始记录。


{
  "_index" : "accounts",
  "_type" : "person",
  "_id" : "1",
  "_version" : 1,
  "found" : true,
  "_source" : {
    "user" : "张三",
    "title" : "工程师",
    "desc" : "数据库管理"
  }
}

如果 Id 不正确,就查不到数据,found字段就是false


$ curl 'localhost:9200/weather/beijing/abc?pretty=true'

{
  "_index" : "accounts",
  "_type" : "person",
  "_id" : "abc",
  "found" : false
}

5.3 删除记录

删除记录就是发出 DELETE 请求。


$ curl -X DELETE 'localhost:9200/accounts/person/1'

这里先不要删除这条记录,后面还要用到。

5.4 更新记录

更新记录就是使用 PUT 请求,重新发送一次数据。


$ curl -X PUT 'localhost:9200/accounts/person/1' -d '
{
    "user" : "张三",
    "title" : "工程师",
    "desc" : "数据库管理,软件开发"
}' 

{
  "_index":"accounts",
  "_type":"person",
  "_id":"1",
  "_version":2,
  "result":"updated",
  "_shards":{"total":2,"successful":1,"failed":0},
  "created":false
}

上面代码中,我们将原始数据从"数据库管理"改成"数据库管理,软件开发"。 返回结果里面,有几个字段发生了变化。


"_version" : 2,
"result" : "updated",
"created" : false

可以看到,记录的 Id 没变,但是版本(version)从1变成2,操作类型(result)从created变成updatedcreated字段变成false,因为这次不是新建记录。

六、数据查询

6.1 返回所有记录

使用 GET 方法,直接请求/Index/Type/_search,就会返回所有记录。


$ curl 'localhost:9200/accounts/person/_search'

{
  "took":2,
  "timed_out":false,
  "_shards":{"total":5,"successful":5,"failed":0},
  "hits":{
    "total":2,
    "max_score":1.0,
    "hits":[
      {
        "_index":"accounts",
        "_type":"person",
        "_id":"AV3qGfrC6jMbsbXb6k1p",
        "_score":1.0,
        "_source": {
          "user": "李四",
          "title": "工程师",
          "desc": "系统管理"
        }
      },
      {
        "_index":"accounts",
        "_type":"person",
        "_id":"1",
        "_score":1.0,
        "_source": {
          "user" : "张三",
          "title" : "工程师",
          "desc" : "数据库管理,软件开发"
        }
      }
    ]
  }
}

上面代码中,返回结果的 took字段表示该操作的耗时(单位为毫秒),timed_out字段表示是否超时,hits字段表示命中的记录,里面子字段的含义如下。

  • total:返回记录数,本例是2条。
  • max_score:最高的匹配程度,本例是1.0
  • hits:返回的记录组成的数组。

返回的记录中,每条记录都有一个_score字段,表示匹配的程序,默认是按照这个字段降序排列。

6.2 全文搜索

Elastic 的查询非常特别,使用自己的查询语法,要求 GET 请求带有数据体。


$ curl 'localhost:9200/accounts/person/_search'  -d '
{
  "query" : { "match" : { "desc" : "软件" }}
}'

上面代码使用 Match 查询,指定的匹配条件是desc字段里面包含"软件"这个词。返回结果如下。


{
  "took":3,
  "timed_out":false,
  "_shards":{"total":5,"successful":5,"failed":0},
  "hits":{
    "total":1,
    "max_score":0.28582606,
    "hits":[
      {
        "_index":"accounts",
        "_type":"person",
        "_id":"1",
        "_score":0.28582606,
        "_source": {
          "user" : "张三",
          "title" : "工程师",
          "desc" : "数据库管理,软件开发"
        }
      }
    ]
  }
}

Elastic 默认一次返回10条结果,可以通过size字段改变这个设置。


$ curl 'localhost:9200/accounts/person/_search'  -d '
{
  "query" : { "match" : { "desc" : "管理" }},
  "size": 1
}'

上面代码指定,每次只返回一条结果。

还可以通过from字段,指定位移。


$ curl 'localhost:9200/accounts/person/_search'  -d '
{
  "query" : { "match" : { "desc" : "管理" }},
  "from": 1,
  "size": 1
}'

上面代码指定,从位置1开始(默认是从位置0开始),只返回一条结果。

6.3 逻辑运算

如果有多个搜索关键字, Elastic 认为它们是or关系。


$ curl 'localhost:9200/accounts/person/_search'  -d '
{
  "query" : { "match" : { "desc" : "软件 系统" }}
}'

上面代码搜索的是软件 or 系统

如果要执行多个关键词的and搜索,必须使用布尔查询


$ curl 'localhost:9200/accounts/person/_search'  -d '
{
  "query": {
    "bool": {
      "must": [
        { "match": { "desc": "软件" } },
        { "match": { "desc": "系统" } }
      ]
    }
  }
}'

七、参考链接

(完)


一、前言

在开发网站/App项目的时候,通常需要搭建搜索服务。比如,新闻类应用需要检索标题/内容,社区类应用需要检索用户/帖子。

对于简单的需求,可以使用数据库的 LIKE 模糊搜索,示例:

SELECT * FROM news WHERE title LIKE '%法拉利跑车%'

可以查询到所有标题含有 "法拉利跑车" 关键词的新闻,但是这种方式有明显的弊端:

1、模糊查询性能极低,当数据量庞大的时候,往往会使数据库服务中断;

2、无法查询相关的数据,只能严格在标题中匹配关键词。

因此,需要搭建专门提供搜索功能的服务,具备分词、全文检索等高级功能。 Solr 就是这样一款搜索引擎,可以让你快速搭建适用于自己业务的搜索服务。

二、安装

到官网 http://lucene.apache.org/solr/ 下载安装包,解压并进入 Solr 目录:

wget 'http://apache.website-solution.net/lucene/solr/6.2.0/solr-6.2.0.tgz'

tar xvf solr-6.2.0.tgz

cd solr-6.2.0

目录结构如下:

Solr 6.2 目录结构

启动 Solr 服务之前,确认已经安装 Java 1.8 :

查看 Java 版本

启动 Solr 服务:

./bin/solr start -m 1g

Solr 将默认监听 8983 端口,其中 -m 1g 指定分配给 JVM 的内存为 1 G。

在浏览器中访问 Solr 管理后台:

http://127.0.0.1:8983/solr/#/

Solr 管理后台

创建 Solr 应用:

./bin/solr create -c my_news

可以在 solr-6.2.0/server/solr 目录下生成 my_news 文件夹,结构如下:

my_news 目录结构

同时,可以在管理后台看到 my_news:

管理后台

三、创建索引

我们将从 MySQL 数据库中导入数据到 Solr 并建立索引。

首先,需要了解 Solr 中的两个概念: 字段(field) 和 字段类型(fieldType),配置示例如下:

schema.xml 示例

field 指定一个字段的名称、是否索引/存储和字段类型。

fieldType 指定一个字段类型的名称以及在查询/索引的时候可能用到的分词插件。

将 solr-6.2.0\server\solr\my_news\conf 目录下默认的配置文件 managed-schema 重命名为 schema.xml 并加入新的 fieldType:

分词类型

在 my_news 目录下创建 lib 目录,将用到的分词插件 ik-analyzer-solr5-5.x.jar 加到 lib 目录,结构如下:

my_news 目录结构

在 Solr 安装目录下重启服务:

./bin/solr restart

可以在管理后台看到新加的类型:

text_ik 类型

接下来创建和我们数据库字段对应的 field:title 和 content,类型选为 text_ik:

新建字段 title

将要导入数据的 MySQL 数据库表结构:

编辑 conf/solrconfig.xml 文件,加入类库和数据库配置:

类库
dataimport config

同时新建数据库连接配置文件 conf/db-mysql-config.xml ,内容如下:

数据库配置文件

将数据库连接组件 mysql-connector-java-5.1.39-bin.jar 放到 lib 目录下,重启 Solr,访问管理后台,执行全量导入数据: 

全量导入数据

创建定时更新脚本:

定时更新脚本

加入到定时任务,每5分钟增量更新一次索引:

定时任务

在 Solr 管理后台测试搜索结果:

分词搜索结果

至此,基本的搜索引擎搭建完毕,外部应用只需通过 http 协议提供查询参数,就可以获取搜索结果。

四、搜索干预

通常需要对搜索结果进行人工干预,比如编辑推荐、竞价排名或者屏蔽搜索结果。Solr 已经内置了 QueryElevationComponent 插件,可以从配置文件中获取搜索关键词对应的干预列表,并将干预结果排在搜索结果的前面。

在 solrconfig.xml 文件中,可以看到:

干预其请求配置

定义了搜索组件 elevator,应用在 /elevate 的搜索请求中,干预结果的配置文件在 solrconfig.xml 同目录下的 elevate.xml 中,干预配置示例:

重启 Solr ,当搜索 "关键词" 的时候,id 为 1和 4 的文档将出现在前面,同时 id = 3 的文档被排除在结果之外,可以看到,没有干预的时候,搜索结果为:

无干预结果

当有搜索干预的时候:

干预结果

通过配置文件干预搜索结果,虽然简单,但是每次更新都要重启 Solr 才能生效,稍显麻烦,我们可以仿照 QueryElevationComponent 类,开发自己的干预组件,例如:从 Redis 中读取干预配置。

五、中文分词

中文的搜索质量,和分词的效果息息相关,可以在 Solr 管理后台测试分词:

分词结果测试

上例可以看到,使用 IKAnalyzer 分词插件,对 “北京科技大学” 分词的测试结果。当用户搜索 “北京”、“科技大学”、“科技大”、“科技”、“大学” 这些关键词的时候,都会搜索到文本内容含 “北京科技大学” 的文档。

常用的中文分词插件有 IKAnalyzer、mmseg4j和 Solr 自带的 smartcn 等,分词效果各有优劣,具体选择哪个,可以根据自己的业务场景,分别测试效果再选择。

分词插件一般都有自己的默认词库和扩展词库,默认词库包含了绝大多数常用的中文词语。如果默认词库无法满足你的需求,比如某些专业领域的词汇,可以在扩展词库中手动添加,这样分词插件就能识别新词语了。

分词插件扩展词库配置示例

分词插件还可以指定停止词库,将某些无意义的词汇剔出分词结果,比如:“的”、“哼” 等,例如:

去除无意义的词


六、总结

以上介绍了 Solr 最常用的一些功能,Solr 本身还有很多其他丰富的功能,比如分布式部署。

希望对你有所帮助。

七、附录


1、参考资料:

https://wiki.apache.org/solr/

http://lucene.apache.org/solr/quickstart.html

https://cwiki.apache.org/confluence/display/solr/Apache+Solr+Reference+Guide


2、上述 Demo 中用到的所有配置文件、Jar 包:

https://github.com/Ceelog/OpenSchool/blob/master/my_news.zip


3、还有疑问?联系作者微博/微信 @Ceelog



搜索引擎选型整理:Elasticsearch vs Solr

本文首发于我的博客
原文链接:Elasticsearch 与 Solr 的比较

Elasticsearch简介*

Elasticsearch是一个实时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(TM) 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

  1. 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

  1. 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

  1. 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

  1. 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。

Search Fesh Index While Idle

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。

search_fresh_index_while_indexing

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。

search_fresh_index_while_indexing

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以后的平均查询速度有了50倍的提升。

average_execution_time

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*

  1. 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


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