Question

我目前正在寻找其他搜索方法，而不是拥有庞大的SQL查询。我最近看到了elasticsearch并使用了whoosh（搜索引擎的Python实现）。

你能说明你的选择理由吗？

Answer 1

作为ElasticSearch的创建者，也许我可以给你一些推理，为什么我一开始就创造它：）。

使用纯Lucene具有挑战性。如果你希望它真正表现良好，你需要注意很多事情，还有它的库，所以没有分布式支持，它只是你需要维护的嵌入式Java库。

就Lucene的可用性而言，（当时差不多6年），我创建了Compass。它的目的是简化Lucene的使用，使每天的Lucene更简单。我一次又一次遇到的是要求能够分发Compass。我开始在Compass内部开展工作，通过与GigaSpaces，Coherence和Terracotta等数据网格解决方案集成，但这还不够。

核心是分布式Lucene解决方案需要分片。此外，随着HTTP和JSON作为无处不在的API的发展，它意味着可以轻松使用具有不同语言的许多不同系统的解决方案。

这就是我继续创建ElasticSearch的原因。它具有非常先进的分布式模型，本地使用JSON，并公开了许多高级搜索功能，所有功能都通过JSON DSL无缝表达。

Solr也是通过HTTP公开索引/搜索服务器的解决方案，但我认为ElasticSearch提供了更优越的分布式模型和易用性（尽管目前缺少一些搜索功能，但不久，无论如何，计划是将所有 Compass 功能都放入ElasticSearch中。当然，我有偏见，因为我创建了ElasticSearch，所以你可能需要亲自检查一下。

至于Sphinx，我还没有用过它，所以我无法发表评论。我可以推荐你的是this thread at Sphinx forum，我认为它证明了ElasticSearch的优秀分布式模型。

当然，ElasticSearch除了分发之外还有许多其他功能。它实际上是以云计算而构建的。您可以查看网站上的功能列表。

Answer 2

我使用过Sphinx，Solr和Elasticsearch。 Solr / Elasticsearch建立在Lucene之上。它增加了许多常用功能：Web服务器api，分面，缓存等。

如果您想要一个简单的全文搜索设置，Sphinx是一个更好的选择。

如果您想自定义搜索，Elasticsearch和Solr是更好的选择。它们非常易于扩展：您可以编写自己的插件来调整结果评分。

一些示例用法：

狮身人面像：craigslist.org
Solr：Cnet，Netflix，digg.com
Elasticsearch：Foursquare，Github

Answer 3

我们经常使用Lucene索引和搜索数以千万计的文档。搜索速度很快，我们使用不采取的增量更新很长时间。它花了我们一些时间到这里来优点 Lucene是它的可扩展性，很大功能范围和活跃开发者社区。使用裸露 Lucene需要用Java编程。

如果你重新开始，Lucene系列中的工具是Solr，它比裸露的Lucene更容易设置，并且几乎具有Lucene的全部功能。它可以轻松导入数据库文档。 Solr是用Java编写的，因此Solr的任何修改都需要Java知识，但只需调整配置文件就可以做很多事情。

我也听说过关于Sphinx的好消息，特别是与MySQL数据库结合使用。但是没有用过它。

IMO，你应该根据：

选择

所需的功能 - 例如你需要一个法国制作器吗？ Lucene和Solr有一个，我不知道其他人。
熟练掌握实施语言 - 如果您不了解Java，请不要触及Java Lucene。您可能需要C ++才能使用Sphinx。 Lucene也被移植到other languages。如果您想扩展搜索引擎，这一点非常重要。
易于实验 - 我相信Solr在这方面是最好的。
与其他软件接口--Sphinx与MySQL有良好的接口。 Solr支持ruby，XML和JSON接口作为RESTful服务器。 Lucene只通过Java为您提供编程访问。 Compass和Hibernate Search是Lucene的包装器，它将它集成到更大的框架中。

Answer 4

我们在垂直搜索项目中使用Sphinx，其中包含10.000.000 +的MySql记录和10多个不同的数据库。它对MySQL有很好的支持和索引的高性能，研究速度快但可能比Lucene少一点。但是，如果您需要每天快速编制索引并使用MySQL数据库，那么它是正确的选择。

Answer 5

compare ElasticSearch and Solr

的实验

Answer 6

我的sphinx.conf

source post_source 
{
    type = mysql

    sql_host = localhost
    sql_user = ***
    sql_pass = ***
    sql_db =   ***
    sql_port = 3306

    sql_query_pre = SET NAMES utf8
    # query before fetching rows to index

    sql_query = SELECT *, id AS pid, CRC32(safetag) as safetag_crc32 FROM hb_posts


    sql_attr_uint = pid  
    # pid (as 'sql_attr_uint') is necessary for sphinx
    # this field must be unique

    # that is why I like sphinx
    # you can store custom string fields into indexes (memory) as well
    sql_field_string = title
    sql_field_string = slug
    sql_field_string = content
    sql_field_string = tags

    sql_attr_uint = category
    # integer fields must be defined as sql_attr_uint

    sql_attr_timestamp = date
    # timestamp fields must be defined as sql_attr_timestamp

    sql_query_info_pre = SET NAMES utf8
    # if you need unicode support for sql_field_string, you need to patch the source
    # this param. is not supported natively

    sql_query_info = SELECT * FROM my_posts WHERE id = $id
}

index posts 
{
    source = post_source
    # source above

    path = /var/data/posts
    # index location

    charset_type = utf-8
}

测试脚本：

<?php

    require "sphinxapi.php";

    $safetag = $_GET["my_post_slug"];
//  $safetag = preg_replace("/[^a-z0-9\-_]/i", "", $safetag);

    $conf = getMyConf();

    $cl = New SphinxClient();

    $cl->SetServer($conf["server"], $conf["port"]);
    $cl->SetConnectTimeout($conf["timeout"]);
    $cl->setMaxQueryTime($conf["max"]);

    # set search params
    $cl->SetMatchMode(SPH_MATCH_FULLSCAN);
    $cl->SetArrayResult(TRUE);

    $cl->setLimits(0, 1, 1); 
    # looking for the post (not searching a keyword)

    $cl->SetFilter("safetag_crc32", array(crc32($safetag)));

    # fetch results
    $post = $cl->Query(null, "post_1");

    echo "<pre>";
    var_dump($post);
    echo "</pre>";
    exit("done");
?>

示例结果：

[array] => 
  "id" => 123,
  "title" => "My post title.",
  "content" => "My <p>post</p> content.",
   ...
   [ and other fields ]

Sphinx查询时间：

0.001 sec.

Sphinx查询时间（1k并发）：

=> 0.346 sec. (average)
=> 0.340 sec. (average of last 10 query)

MySQL查询时间：

"SELECT * FROM hb_posts WHERE id = 123;"
=> 0.001 sec.

MySQL查询时间（1k并发）：

"SELECT * FROM my_posts WHERE id = 123;" 
=> 1.612 sec. (average)
=> 1.920 sec. (average of last 10 query)

Answer 7

到目前为止我能找到的唯一弹性搜索与solr性能比较是：

Solr vs elasticsearch Deathmatch!

Answer 8

Lucene很好，但他们的停止词设置很糟糕。我不得不手动向StopAnalyzer.ENGLISH_STOP_WORDS_SET添加大量停用词，以使其随处可用。

我没有使用过狮身人面像，但我知道人们发誓它的速度和近乎神奇的“易于设置到令人敬畏”的比例。

Answer 9

尝试indextank。

作为弹性搜索的例子，它被认为比lucene / solr更容易使用。它还包括非常灵活的评分系统，可以在不重新编制索引的情况下进行调整。

ElasticSearch，Sphinx，Lucene，Solr，Xapian。哪种适合哪种用途？

9 个答案: