开源搜索引擎Lucene、Solr、Sphinx等优劣势比较

开源搜索引擎Lucene、Solr、Sphinx等优劣势比较-mikechen的互联网架构

以下重点介绍最常用的开源搜素引擎:

1.Lucene

2.Solr

3.Elasticsearch

4.Sphinx

5.各自的特点和优劣势选型比较

 

开源搜索引擎分类

主要分为两类:Java开发和C++开发

1.java开发(Lucene系),包括:

  •  Lucene
  •  Solr
  •  Elasticsearch
  •  Katta
  • Compass
  • 以上都是基于Lucene封装。

你可以想象Lucene系搜索引擎有多强大!

2.c++开发:Sphinx搜素引擎。

下面我就先从Lucene开始介绍。

 

Lucene

开源搜索引擎Lucene、Solr、Sphinx等优劣势比较-mikechen的互联网架构

1.Lucene简介

Lucene的开发语言是Java,也是Java家族中最为出名的一个开源搜索引擎,在Java世界中已经是标准的全文检索程序,它提供了完整的查询引擎和索引引擎,没有中文分词引擎,需要自己去实现,因此用Lucene去做一个搜素引擎需要自己去架构,另外它不支持实时搜索。但是solr和elasticsearch都是基于Lucene封装。

2.Lucene的优劣势

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

 

Apache Solr

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1.Slor简介

Solr是一个高性能,采用Java开发,基于Lucene的全文搜索服务器。

文档通过Http利用XML加到一个搜索集合中。

查询该集合也是通过 http收到一个XML/JSON响应来实现。它的主要特性包括:高效、灵活的缓存功能,垂直搜索功能,高亮显示搜索结果,通过索引复制来提高可用性,提 供一套强大Data Schema来定义字段,类型和设置文本分析,提供基于Web的管理界面等。

2.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。
  2.  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。
  3.  Solr比较成熟、稳定。
  4.  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。

 

Elastic Search

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1.ElasticSearch简介

ElasticSearch是一个基于Lucene构建的开源,分布式,RESTful搜索引擎。设计用于云计算中,能够达到实时搜索,稳定,可靠,快速,安装使用方便。支持通过HTTP使用JSON进行数据索引。

2.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”。
  2.  Elasticsearch 完全支持 Apache Lucene 的接近实时的搜索。
  3.  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。
  4.  Elasticsearch 采用 Gateway 的概念,使得完备份更加简单。
  5.  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.  还不够自动(不适合当前新的Index Warmup API)

3.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。

总之,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。

 

Sphinx

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1.Sphinx简介

Sphinx一个基于SQL的全文检索引擎,特别为一些脚本语言(PHP,Python,Perl,Ruby)设计搜索API接口。

Sphinx是一个用C++语言写的开源搜索引擎,也是现在比较主流的搜索引擎之一,在建立索引的事件方面比Lucene快50%,但是索引文件比Lucene要大一倍,因此Sphinx在索引的建立方面是空间换取事件的策略,在检索速度上,和lucene相差不大,但检索精准度方面Lucene要优于Sphinx,另外在加入中文分词引擎难度方面,Lucene要优于Sphinx.其中Sphinx支持实时搜索,使用起来比较简单方便.

Sphinx可以非常容易的与SQL数据库和脚本语言集成。当前系统内置MySQL和PostgreSQL 数据库数据源的支持,也支持从标准输入读取特定格式 的XML数据。通过修改源代码,用户可以自行增加新的数据源(例如:其他类型的DBMS 的原生支持)

2.Sphinx的特点

  •  高速的建立索引(在当代CPU上,峰值性能可达到10 MB/秒);
  •  高性能的搜索(在2 – 4GB 的文本数据上,平均每次检索响应时间小于0.1秒);
  •  可处理海量数据(目前已知可以处理超过100 GB的文本数据, 在单一CPU的系统上可 处理100 M 文档);
  •  提供了优秀的相关度算法,基于短语相似度和统计(BM25)的复合Ranking方法;
  •  支持分布式搜索;
  •  支持短语搜索
  •  提供文档摘要生成
  •  可作为MySQL的存储引擎提供搜索服务;
  •  支持布尔、短语、词语相似度等多种检索模式;
  •  文档支持多个全文检索字段(最大不超过32个);
  •  文档支持多个额外的属性信息(例如:分组信息,时间戳等);
  •  支持断词;

以上!

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作者:陈睿|mikechen 10+年大厂架构经验,曾任职阿里、淘宝、百度,分享十余年BAT架构经验以及面试心得!

官网: mikechen的互联网架构(https://mikechen.cc)

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