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Solr vs. Elasticsearch谁是开源搜索引擎王者

当前是云计算和数据快速增长的时代,今天的应用程序正以PB级和ZB级的速度生产数据,但人们依然在不停的追求更高更快的性能需求。随着数据的堆积,如何快速有效的搜索这些数据,成为对后端服务的挑战。本文,我们将比较业界两个最流行的开源搜索引擎,Solr和ElasticSearch。两者都建立在Apache Lucene开源平台之上,它们的主要功能非常相似,但是在部署的易用性,可扩展性和其他功能方面也存在巨大差异。

关于Apache Solr

Apache Solr基于业界大名鼎鼎的java开源搜索引擎Lucene,Lucene更多的是一个软件包,还不能称之为搜索引擎,而solr则完成对lucene的封装,是一个真正意义上的搜索引擎框架。在过去的十年里,solr发展壮大,拥有广泛的用户群体。solr提供分布式索引、分片、副本集、负载均衡和自动故障转移和恢复功能。如果正确部署,良好管理,solr就能够成为一个高可靠、可扩展和高容错的搜索引擎。不少互联网巨头,如Netflix,eBay,Instagram和Amazon(CloudSearch)均使用Solr。

solr的主要特点:

  • 全文索引
  • 高亮
  • 分面搜索
  • 实时索引
  • 动态聚类
  • 数据库集成
  • NoSQL特性和丰富的文档处理(例如Word和PDF文件)

关于Elasticsearch

与solr一样,Elasticsearch构建在Apache Lucene库之上,同是开源搜索引擎。Elasticsearch在Solr推出几年后才面世的,通过REST和schema-free(不需要预先定义 Schema,solr是需要预先定义的)的JSON文档提供分布式、多租户全文搜索引擎。并且官方提供Java,Groovy,PHP,Ruby,Perl,Python,.NET和Javascript客户端。

分布式搜索引擎包含可以华为为分片(shard)的索引,每一个分片可以有多个副本(replicas)。每个Elasticsearch节点可以有一个或多个分片,其引擎既同时作为协调器(coordinator ),将操作转发给正确的分片。

Elasticsearch可扩展为准实时搜索引擎。其中一个关键特性是多租户功能,可根据不同的用途分索引,可以同时操作多个索引。

Elasticsearch主要特性:

  • 分布式搜索
  • 多租户
  • 查询统计分析
  • 分组和聚合

热度对比

在开始比较前,我们可以查看两者在google中的搜索热度,可以看出在2013年后,Elasticsearch与Solr相比具有很大的吸引力,但这并不意味着Apache Solr已经死了。虽然不少人不认可,但Solr仍然是最流行的搜索引擎之一,具有强大的开源社区支持。

安装与配置

相对来说,Elasticsearch更易于安装,与Solr相比非常轻量级。 Solr的分发软件包大小的当前版本(6.4.2)大约为150 MB,而Elasticsearch分发软件包大小的当前版本(5.2.2)仅为32.2MB。

但是,如果Elasticsearch管理不好,这种易于部署和使用可能会成为一个问题。基于JSON的配置很容易,但如果你想为文件中的每个配置指定注释,那么它不适合你。Solr也提供了Rest API,可以通过集合API创建自定义分片集合,记录聚类算法和执行自定义分片。

总的来说,如果你的应用程序使用JSON,那么Elasticsearch是一个更好的选择。否则,使用Solr,因为它的schema.xml和solrconfig.xml有很好的文档。

索引和搜索

数据源

Solr接受来自不同来源的数据,包括XML文件,逗号分隔符(CSV)文件和从数据库中的表提取的数据以及常见的文件格式(如Microsoft Word和PDF)。

Elasticsearch还支持其他来源的数据,例如ActiveMQ,AWS SQS,DynamoDB(Amazon NoSQL),FileSystem,Git,JDBC,JMS,Kafka,LDAP,MongoDB,neo4j,RabbitMQ,Redis,Solr和Twitter。还有各种插件可用。

搜索

Solr专注于文本搜索,而Elasticsearch则常用于查询、过滤和分组分析统计,Elasticsearch背后的团队也努力让这些查询更为高效。因此当比较两者时,对那些不仅需要文本搜索,同时还需要复杂的时间序列搜索和聚合的应用程序而言,毫无疑问Elasticsearch是最佳选择。

索引

两者都支持使用停用词和同义词来匹配文档。

在Solr中,索引间进行join必须是单个分片和其他节点上的副本集进行关联来搜索文档间关系(例如SQL连接)。而Elasticsearch提供更高效的has_children和top_children查询来检索这样的相关文档。

可扩展性和分布式

搜索引擎需要处理数以百万级的文档,基于此搜索引擎应该是可复制的,模块化的和可扩展的,支持集群和分布式架构。

专为云而设计

Elasticsearch非常易于扩展,拥有足够多的需要大集群的使用案例。

Solr 基于Apache ZooKeeper也实现了类似ES的分布式部署模式。ZooKeeper是成熟和广泛使用的独立应用程序。

相对比,Elasticsearch有一个内置的类似ZooKeeper的名为Zen的组件,通过内部的协调机制来维护集群状态。

可以说Elasticsearch是转为云而设计,是分布式首选。

分片拆分和再平衡

shards是luence索引的分区单元,solr和elasticsearch均使用。你可以通过在集群中的不同计算机上运行shard来分发索引。随着SolrCloud的引入,Solr开始支持shard拆分,这允许您通过拆分现有shard来添加更多shard。相比之下,ElasticSearch仍然不支持这一点,事实上,实际上阻止了这种做法。ES通过向设置中添加更多计算机,可以使用自动碎片平衡功能。相比之下,Solr允许添加分片(使用隐式路由时)或分割(使用复合ID时),但不能删除分片。它允许您增加副本。在Elasticsearch中,默认情况下每个索引具有五个分片。它不允许您更改主分片的数量,但它允许您增加副本的数量。分片再平衡对于水平扩容非常有用。当添加新机器时,它将自动重新平衡不同机器中可用的分片。

社区

Solr有一个广泛的开源社区。任何人都可以贡献给Solr,新的Solr开发人员或代码提交者只能根据功能选择。 Elasticsearch在技术上是开源的,但不完全。所有贡献者都可以访问源代码,用户可以进行更改并提供。但最终的变化由Elastic(运行Elasticsearch和其他软件的公司)的员工确认和完成。因此,Elasticsearch更多地由单个公司驱动,而不是整个社区。

Solr贡献者和提交者跨越多个组织,而Elasticsearch提交者仅来自Elastic。还有人指出,Solr的强大社区有一个健康的项目管道和许多知名公司参与。这些成员还通过在整个开发和工程过程中做出贡献来投资该平台。

两者都有很好的用户群和丰富的开发人员社区,但ElasticSearch相较于Solr更新。 Solr已经存在了更长的时间,所以它的生态系统是发达的,拥有更大的用户群。

文档

Solr在这里得分很高。它是一个非常有据可查的产品,具有清晰的示例和API用例场景。 Elasticsearch的文档组织良好,但它缺乏好的示例和清晰的配置说明。

选Solr 还是 Elasticsearch?

通过上面的对比,很难确定谁是最终赢家。其实,无论选择Solr还是Elasticsearch,你首先需要了解您的用户场景和未来的需求。我们来总结一下:

请记住:

  • Elasticsearch由于其易用性而在较新的开发人员中更受欢迎
  • 但是如果你已经在使用solr了,请继续使用它,因为迁移到Elasticsearch并不会带来具体的优势
  • 如果您需要它来处理分析查询以及搜索文本,Elasticsearch是更好的选择,特别是收集日志,做分析处理(参考前面发的ELK 安装使用http://www.cnblogs.com/xiaoqi/p/elk-part1.html)

总之,两者都是功能丰富的搜索引擎,并且或多或少地给出相同的性能,只要它们被设计和实施得很好。

本文主要内容为翻译http://logz.io/blog/solr-vs-elasticsearch/,感谢作者,感谢谷歌翻译!

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