一文带你了解Elasticsearch与Solr优缺点

十点数据 1年前 ⋅ 3934 阅读

Elasticsearch简介

Elasticsearch是一个建立在 Apache Lucene™ 基础上的实时的分布式搜索和分析引擎,是基于Lucene实现的、当今最先进,最高效的全功能开源搜索引擎框架。

Elasticsearch使用Lucene作为内部索引引擎,而实际使用中,我们只需要使用统一开发好的API即可,而不需要理解其背后复杂的Lucene工作原理。 ES架构.png

Elasticsearch并不仅仅是基于Lucene实现全文搜索功能。同时,还具有以下特性:

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。

Elasticsearch的使用很简单。初学者只要简单配置以一些参数,其他均使用默认值即可。而且安装也比较简单,安装好启动就可使用,可以很大幅度的减少学习成本。

如果你研究的够深入,你会发现Elasticsearch还有更多的高级功能,它可以很灵活地进行配置。可以根据自己的需求,灵活的来定制自己的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。

Goldman Sachs每天使用ES,来对大约5TB数据创建索引;而且很多投行也使用它来做股票市场分析。

但是Elasticsearch并不是只有大企业才能够使用起来,像DataDog、Klout等这样的创业公司,也对ES进行了功能的扩展,以满足自己独特的业务需求。

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

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!

比较.png

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 。

比较2.png

实时建立索引 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。

比较3.png

随数据量的增加 搜索效率会变得更低

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。

比较3.jpg

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](http://www.blog2019.net/tag/%E7%AC%AC%E4%B8%89%E6%96%B9%E6%8F%92%E4%BB%B6?tagId=5)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。

在实际生成环境中,我们可以根据二者时间优缺点整合使用,如下图: essolr.jpg

使用Elasticsearch做实时搜索,其他类型搜索使用solr做 为搜索引擎。

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