目前市面上流行的搜索引擎軟件，主流的就兩款：Elasticsearch 和 Solr,這兩款都是基于 Lucene 搭建的，可以獨立部署啟動的搜索引擎服務軟件。由于內核相同，所以兩者除了服務器安裝、部署、管理、集群以外，對于數據的操作 修改、添加、保存、查詢等等都十分類似。 <br/> :-: **Elasticsearch與Solr對比** | 特征 | Solr/SolrCloud | Elasticsearch | | --- | --- | --- | | 社區與開發者 | Apache軟件基金和社區支持 | 單一商業實體及其員工 | | 節點發現 | Apache Zookeeper，在大量項目中成熟且經過實戰測試 | Zen內置于Elasticsearch本身，需要專用的主節點才能| | 碎片放置 | 本質上是靜態，需要手動工作來遷移分片，從Solr 7開始- AutoscalingAPI允許一-些動態操作 | 動態，可以根據群集狀態按需移動分片 | | 高速緩存 | 全局， 每個段更改無效 |每段，更適合動態更改數據 | | 分析弓|擎性能 | 非常適合精確計算的靜態數據 | 結果的準確性取決于數據放置 | | 全文搜承功能 | 基于Lucene的語言分析，多建議，拼寫檢查,豐富的高亮顯示支持 | 基于Lucene的語言分析，單一建議API實現，高亮顯示重新計算 | | DevOps支持 | 尚未完全，但即將到來 | 非常好的API | | 非平面數據處理 | 嵌套文檔和父子支持 | 嵌套和對象類型的自然支持允許幾乎無限的嵌套和父-子支持 | | 查詢DSL | JSON (有限)，XML (有限)或URL參數 | JSON | | 索引/收集領導控制 | 領導者安置控制和領導者重新平衡甚至可以節點上的負載 | 不可能 | | 機器學習 | 內置-在流聚合之上，專注于邏輯回歸和學習排名貢獻模塊 | 商業功能，專注于異常和異常值以及時間序列數據 | <br/> **Elasticsearch與Solr如何選擇** Elasticsearch 和 Solr 都是開源搜索引擎，那么我們在使用時該如何選擇呢？ * Google 搜索趨勢結果表明，與 Solr 相比，Elasticsearch 具有很大的吸引力，但這并不意味著 Apache Solr 已經死亡。雖然有些人可能不這么認為，但 Solr 仍然是最受歡迎的搜索引擎之一，擁有強大的社區和開源支持。 * 與 Solr 相比，Elasticsearch 易于安裝且非常輕巧。此外，你可以在幾分鐘內安裝并運行Elasticsearch。但是，如果 Elasticsearch 管理不當，這種易于部署和使用可能會成為一個問題。基于 JSON 的配置很簡單，但如果要為文件中的每個配置指定注釋，那么它不適合您。總的來說，如果你的應用使用的是 JSON，那么 Elasticsearch 是一個更好的選擇。否則，請使用 Solr，因為它的 schema.xml 和 solrconfig.xml 都有很好的文檔記錄。 * Solr 擁有更大，更成熟的用戶，開發者和貢獻者社區。ES 雖擁有的規模較小但活躍的用戶社區以及不斷增長的貢獻者社區。Solr 貢獻者和提交者來自許多不同的組織，而 Elasticsearch 提交者來自單個公司。 * Solr 更成熟，但 ES 增長迅速，更穩定。 * Solr 是一個非常有據可查的產品，具有清晰的示例和 API 用例場景。 Elasticsearch 的 文檔組織良好，但它缺乏好的示例和清晰的配置說明。 那么，到底是 Solr 還是 Elasticsearch？有時很難找到明確的答案。無論您選擇 Solr 還是 Elasticsearch，首先需要了解正確的用例和未來需求。總結他們的每個屬性。 * 由于易于使用，Elasticsearch 在新開發者中更受歡迎。一個下載和一個命令就可以啟動一切。 * 如果除了搜索文本之外還需要它來處理分析查詢，Elasticsearch 是更好的選擇。 * 如果需要分布式索引，則需要選擇 Elasticsearch。對于需要良好可伸縮性和以及性能分布式環境，Elasticsearch 是更好的選擇。 * Elasticsearch 在開源日志管理用例中占據主導地位，許多組織在 Elasticsearch 中索引它們的日志以使其可搜索。 * 如果你喜歡監控和指標，那么請使用 Elasticsearch，因為相對于 Solr，Elasticsearch 暴露了更多的關鍵指標。 **Elasticsearch 應用案例：** * GitHub: 2013 年初，拋棄了 Solr，采取 Elasticsearch 來做 PB 級的搜索。“GitHub 使用Elasticsearch 搜索 20TB 的數據，包括 13 億文件和 1300 億行代碼”。 ? 維基百科：啟動以 Elasticsearch 為基礎的核心搜索架構 * SoundCloud：“SoundCloud 使用 Elasticsearch 為 1.8 億用戶提供即時而精準的音樂搜索服務”。 * 百度：目前廣泛使用 Elasticsearch 作為文本數據分析，采集百度所有服務器上的各類指標數據及用戶自定義數據，通過對各種數據進行多維分析展示，輔助定位分析實例異常或業務層面異常。目前覆蓋百度內部 20 多個業務線（包括云分析、網盟、預測、文庫、直達號、錢包、風控等），單集群最大 100 臺機器，200 個 ES 節點，每天導入30TB+數據。 * 新浪：使用 Elasticsearch 分析處理 32 億條實時日志。 * 阿里：使用 Elasticsearch 構建日志采集和分析體系。 * Stack Overflow：解決 Bug 問題的網站，全英文，編程人員交流的網站。