Elasticsearch简介

Elasticsearch是一个实时分布式搜索和分析引擎。它让你以前所未有的速度处理大数据成为可能。
它用于全文搜索、结构化搜索、分析以及将这三者混合使用:
维基百科使用Elasticsearch提供全文搜索并高亮关键字,以及输入实时搜索(search-asyou-type)和搜索纠错(did-you-mean)等搜索建议功能。
英国卫报使用Elasticsearch结合用户日志和社交网络数据提供给他们的编辑以实时的反馈,以便及时了解公众对新发表的文章的回应。
StackOverflow结合全文搜索与地理位置查询,以及more-like-this功能来找到相关的问题和答案。
Github使用Elasticsearch检索1300亿行的代码。
但是Elasticsearch不仅用于大型企业,它还让像DataDog以及Klout这样的创业公司将最初的想法变成可扩展的解决方案。Elasticsearch可以在你的笔记本上运行,也可以在数以百计的服务器上处理PB级别的数据 。

Elasticsearch是一个基于Apache Lucene(TM)的开源搜索引擎。无论在开源还是专有领域,Lucene可以被认为是迄今为止最先进、性能最好的、功能最全的搜索引擎库。
但是,Lucene只是一个库。想要使用它,你必须使用Java来作为开发语言并将其直接集成到你的应用中,更糟糕的是,Lucene非常复杂,你需要深入了解检索的相关知识来理解它是如何工作的。
Elasticsearch也使用Java开发并使用Lucene作为其核心来实现所有索引和搜索的功能,但是它的目的是通过简单的 RESTful API 来隐藏Lucene的复杂性,从而让全文搜索变得简单。

Solr简介

Solr 是Apache下的一个顶级开源项目,采用Java开发,它是基于Lucene的全文搜索服务器。Solr提供了比Lucene更为丰富的查询语言,同时实现了可配置、可扩展,并对索引、搜索性能进行了优化

Solr可以独立运行,运行在Jetty、Tomcat等这些Servlet容器中,Solr 索引的实现方法很简单,用 POST 方法向 Solr 服务器发送一个描述 Field 及其内容的 XML 文档,Solr根据xml文档添加、删除、更新索引 。Solr 搜索只需要发送 HTTP GET 请求,然后对 Solr 返回Xml、json等格式的查询结果进行解析,组织页面布局。Solr不提供构建UI的功能,Solr提供了一个管理界面,通过管理界面可以查询Solr的配置和运行情况。

solr是基于lucene开发企业级搜索服务器,实际上就是封装了lucene。

Solr是一个独立的企业级搜索应用服务器,它对外提供类似于Web-service的API接口。用户可以通过http请求,向搜索引擎服务器提交一定格式的文件,生成索引;也可以通过提出查找请求,并得到返回结果。

Lucene简介

Lucene是apache软件基金会4 jakarta项目组的一个子项目,是一个开放源代码的全文检索引擎工具包,但它不是一个完整的全文检索引擎,而是一个全文检索引擎的架构,提供了完整的查询引擎和索引引擎,部分文本分析引擎(英文与德文两种西方语言)。Lucene的目的是为软件开发人员提供一个简单易用的工具包,以方便的在目标系统中实现全文检索的功能,或者是以此为基础建立起完整的全文检索引擎。Lucene是一套用于全文检索和搜寻的开源程式库,由Apache软件基金会支持和提供。Lucene提供了一个简单却强大的应用程式接口,能够做全文索引和搜寻。在Java开发环境里Lucene是一个成熟的免费开源工具。就其本身而言,Lucene是当前以及最近几年最受欢迎的免费Java信息检索程序库。人们经常提到信息检索程序库,虽然与搜索引擎有关,但不应该将信息检索程序库与搜索引擎相混淆。

Lucene是一个全文检索引擎的架构。那什么是全文搜索引擎?

全文搜索引擎是名副其实的搜索引擎,国外具代表性的有Google、Fast/AllTheWeb、AltaVista、Inktomi、Teoma、WiseNut等,国内著名的有百度(Baidu)。它们都是通过从互联网上提取的各个网站的信息(以网页文字为主)而建立的数据库中,检索与用户查询条件匹配的相关记录,然后按一定的排列顺序将结果返回给用户,因此他们是真正的搜索引擎。

从搜索结果来源的角度,全文搜索引擎又可细分为两种,一种是拥有自己的检索程序(Indexer),俗称“蜘蛛”(Spider)程序或“机器人”(Robot)程序,并自建网页数据库,搜索结果直接从自身的数据库中调用,如上面提到的7家引擎;另一种则是租用其他引擎的数据库,并按自定的格式排列搜索结果,如Lycos引擎。

Elasticsearch和Solr比较

ElasticSearch vs Solr 总结

  (1)es基本是开箱即用,非常简单。Solr安装略微复杂一丢丢,可关注(solr6.6教程-基础环境搭建(一)

  (2)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。

  (3)Solr 支持更多格式的数据,比如JSON、XML、CSV,而 Elasticsearch 仅支持json文件格式。

  (4)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,例如图形化界面需要kibana友好支撑

  (5)Solr 查询快,但更新索引时慢(即插入删除慢),用于电商等查询多的应用

      ES建立索引快(即查询慢),即实时性查询快,用于facebook新浪等搜索。

       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。

  (6)Solr比较成熟,有一个更大,更成熟的用户、开发和贡献者社区,而 Elasticsearch相对开发维护者较少,更新太快,学习使用成本较高。

Hermes

在整理solr和es资料的时候意外发现了一篇文章Hermes与开源的Solr、ElasticSearch的不同,中提到了hermes和他们两者的对比,于是摘抄了下面的部分文字,由于首次见到没有什么了解,今摘抄下了给广大读者有兴趣的朋友吧1

Solr\ES :偏重于为小规模的数据提供全文检索服务;Hermes:则更倾向于为大规模的数据仓库提供索引支持,为大规模数据仓库提供即席分析的解决方案,并降低数据仓库的成本,Hermes数据量更“大”。

Solr、ES的使用特点如下:

1. 源自搜索引擎,侧重搜索与全文检索。 
2. 数据规模从几百万到千万不等,数据量过亿的集群特别少。

Hermes:的使用特点如下:

1. 一个基于大索引技术的海量数据实时检索分析平台。侧重数据分析。 
2. 数据规模从几亿到万亿不等。最小的表也是千万级别。在腾讯17 台TS5机器,就可以处理每天450亿的数据(每条数据1kb左右),数据可以保存一个月之久。

转:https://www.cnblogs.com/blueskyli/p/8326229.html

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