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Elasticsearch与solr基本概念是什么

发表于：2024-11-11 作者：千家信息网编辑

千家信息网最后更新 2024年11月11日，这篇文章主要讲解了"Elasticsearch与solr基本概念是什么"，文中的讲解内容简单清晰，易于学习与理解，下面请大家跟着小编的思路慢慢深入，一起来研究和学习"Elasticsearch与sol

千家信息网最后更新 2024年11月11日Elasticsearch与solr基本概念是什么

这篇文章主要讲解了"Elasticsearch与solr基本概念是什么"，文中的讲解内容简单清晰，易于学习与理解，下面请大家跟着小编的思路慢慢深入，一起来研究和学习"Elasticsearch与solr基本概念是什么"吧！

一、安装

注意要保证环境变量JAVA_HOME正确设置。

安装完 Java，就可以跟着官方文档安装 Elastic。直接下载压缩包比较简单。

 $ wget https://artifacts.elastic.co/downloads/elasticsearch/elasticsearch-5.5.1.zip$ unzip elasticsearch-5.5.1.zip$ cd elasticsearch-5.5.1/

接着，进入解压后的目录，运行下面的命令，启动 Elastic。

 $ ./bin/elasticsearch

如果这时报错"max virtual memory areas vm.max_map_count [65530] is too low"，要运行下面的命令。

 $ sudo sysctl -w vm.max_map_count=262144

如果一切正常，Elastic 就会在默认的9200端口运行。这时，打开另一个命令行窗口，请求该端口，会得到说明信息。

 $ curl localhost:9200 {  "name" : "atntrTf",  "cluster_name" : "elasticsearch",  "cluster_uuid" : "tf9250XhQ6ee4h7YI11anA",  "version" : {    "number" : "5.5.1",    "build_hash" : "19c13d0",    "build_date" : "2017-07-18T20:44:24.823Z",    "build_snapshot" : false,    "lucene_version" : "6.6.0"  },  "tagline" : "You Know, for Search"}

上面代码中，请求9200端口，Elastic 返回一个 JSON 对象，包含当前节点、集群、版本等信息。

按下 Ctrl + C，Elastic 就会停止运行。

默认情况下，Elastic 只允许本机访问，如果需要远程访问，可以修改 Elastic 安装目录的config/elasticsearch.yml文件，去掉network.host的注释，将它的值改成0.0.0.0，然后重新启动 Elastic。

 network.host: 0.0.0.0

上面代码中，设成0.0.0.0让任何人都可以访问。线上服务不要这样设置，要设成具体的 IP。

二、基本概念

2.1 Node 与 Cluster

Elastic 本质上是一个分布式数据库，允许多台服务器协同工作，每台服务器可以运行多个 Elastic 实例。

单个 Elastic 实例称为一个节点（node）。一组节点构成一个集群（cluster）。

2.2 Index

Elastic 会索引所有字段，经过处理后写入一个反向索引（Inverted Index）。查找数据的时候，直接查找该索引。

所以，Elastic 数据管理的顶层单位就叫做 Index（索引）。它是单个数据库的同义词。每个 Index （即数据库）的名字必须是小写。

下面的命令可以查看当前节点的所有 Index。

 $ curl -X GET 'http://localhost:9200/_cat/indices?v'

2.3 Document

Index 里面单条的记录称为 Document（文档）。许多条 Document 构成了一个 Index。

Document 使用 JSON 格式表示，下面是一个例子。

 {  "user": "张三",  "title": "工程师",  "desc": "数据库管理"}

同一个 Index 里面的 Document，不要求有相同的结构（scheme），但是最好保持相同，这样有利于提高搜索效率。

2.4 Type

Document 可以分组，比如weather这个 Index 里面，可以按城市分组（北京和上海），也可以按气候分组（晴天和雨天）。这种分组就叫做 Type，它是虚拟的逻辑分组，用来过滤 Document。

不同的 Type 应该有相似的结构（schema），举例来说，id字段不能在这个组是字符串，在另一个组是数值。这是与关系型数据库的表的一个区别。性质完全不同的数据（比如products和logs）应该存成两个 Index，而不是一个 Index 里面的两个 Type（虽然可以做到）。

下面的命令可以列出每个 Index 所包含的 Type。

 $ curl 'localhost:9200/_mapping?pretty=true'

根据规划，Elastic 6.x 版只允许每个 Index 包含一个 Type，7.x 版将会彻底移除 Type。

三、新建和删除 Index

新建 Index，可以直接向 Elastic 服务器发出 PUT 请求。下面的例子是新建一个名叫weather的 Index。

 $ curl -X PUT 'localhost:9200/weather'

服务器返回一个 JSON 对象，里面的acknowledged字段表示操作成功。

 {  "acknowledged":true,  "shards_acknowledged":true}

然后，我们发出 DELETE 请求，删除这个 Index。

 $ curl -X DELETE 'localhost:9200/weather'

四、中文分词设置

首先，安装中文分词插件。这里使用的是 ik，也可以考虑其他插件（比如 smartcn）。

 $ ./bin/elasticsearch-plugin install https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases/download/v5.5.1/elasticsearch-analysis-ik-5.5.1.zip

上面代码安装的是5.5.1版的插件，与 Elastic 5.5.1 配合使用。

接着，重新启动 Elastic，就会自动加载这个新安装的插件。

然后，新建一个 Index，指定需要分词的字段。这一步根据数据结构而异，下面的命令只针对本文。基本上，凡是需要搜索的中文字段，都要单独设置一下。

 $ curl -X PUT 'localhost:9200/accounts' -d '{  "mappings": {    "person": {      "properties": {        "user": {          "type": "text",          "analyzer": "ik_max_word",          "search_analyzer": "ik_max_word"        },        "title": {          "type": "text",          "analyzer": "ik_max_word",          "search_analyzer": "ik_max_word"        },        "desc": {          "type": "text",          "analyzer": "ik_max_word",          "search_analyzer": "ik_max_word"        }      }    }  }}'

上面代码中，首先新建一个名称为accounts的 Index，里面有一个名称为person的 Type。person有三个字段。

user
title
desc

这三个字段都是中文，而且类型都是文本（text），所以需要指定中文分词器，不能使用默认的英文分词器。

Elastic 的分词器称为 analyzer。我们对每个字段指定分词器。

 "user": {  "type": "text",  "analyzer": "ik_max_word",  "search_analyzer": "ik_max_word"}

上面代码中，analyzer是字段文本的分词器，search_analyzer是搜索词的分词器。ik_max_word分词器是插件ik提供的，可以对文本进行最大数量的分词。

五、数据操作

5.1 新增记录

向指定的 /Index/Type 发送 PUT 请求，就可以在 Index 里面新增一条记录。比如，向/accounts/person发送请求，就可以新增一条人员记录。

 $ curl -X PUT 'localhost:9200/accounts/person/1' -d '{  "user": "张三",  "title": "工程师",  "desc": "数据库管理"}'

服务器返回的 JSON 对象，会给出 Index、Type、Id、Version 等信息。

 {  "_index":"accounts",  "_type":"person",  "_id":"1",  "_version":1,  "result":"created",  "_shards":{"total":2,"successful":1,"failed":0},  "created":true}

如果你仔细看，会发现请求路径是/accounts/person/1，最后的1是该条记录的 Id。它不一定是数字，任意字符串（比如abc）都可以。

新增记录的时候，也可以不指定 Id，这时要改成 POST 请求。

 $ curl -X POST 'localhost:9200/accounts/person' -d '{  "user": "李四",  "title": "工程师",  "desc": "系统管理"}'

上面代码中，向/accounts/person发出一个 POST 请求，添加一个记录。这时，服务器返回的 JSON 对象里面，_id字段就是一个随机字符串。

 {  "_index":"accounts",  "_type":"person",  "_id":"AV3qGfrC6jMbsbXb6k1p",  "_version":1,  "result":"created",  "_shards":{"total":2,"successful":1,"failed":0},  "created":true}

注意，如果没有先创建 Index（这个例子是accounts），直接执行上面的命令，Elastic 也不会报错，而是直接生成指定的 Index。所以，打字的时候要小心，不要写错 Index 的名称。

5.2 查看记录

向/Index/Type/Id发出 GET 请求，就可以查看这条记录。

 $ curl 'localhost:9200/accounts/person/1?pretty=true'

上面代码请求查看/accounts/person/1这条记录，URL 的参数pretty=true表示以易读的格式返回。

返回的数据中，found字段表示查询成功，_source字段返回原始记录。

 {  "_index" : "accounts",  "_type" : "person",  "_id" : "1",  "_version" : 1,  "found" : true,  "_source" : {    "user" : "张三",    "title" : "工程师",    "desc" : "数据库管理"  }}

如果 Id 不正确，就查不到数据，found字段就是false。

 $ curl 'localhost:9200/weather/beijing/abc?pretty=true' {  "_index" : "accounts",  "_type" : "person",  "_id" : "abc",  "found" : false}

5.3 删除记录

删除记录就是发出 DELETE 请求。

 $ curl -X DELETE 'localhost:9200/accounts/person/1'

这里先不要删除这条记录，后面还要用到。

5.4 更新记录

更新记录就是使用 PUT 请求，重新发送一次数据。

 $ curl -X PUT 'localhost:9200/accounts/person/1' -d '{    "user" : "张三",    "title" : "工程师",    "desc" : "数据库管理，软件开发"}'  {  "_index":"accounts",  "_type":"person",  "_id":"1",  "_version":2,  "result":"updated",  "_shards":{"total":2,"successful":1,"failed":0},  "created":false}

上面代码中，我们将原始数据从"数据库管理"改成"数据库管理，软件开发"。返回结果里面，有几个字段发生了变化。

 "_version" : 2,"result" : "updated","created" : false

可以看到，记录的 Id 没变，但是版本（version）从1变成2，操作类型（result）从created变成updated，created字段变成false，因为这次不是新建记录。

六、数据查询

6.1 返回所有记录

使用 GET 方法，直接请求/Index/Type/_search，就会返回所有记录。

 $ curl 'localhost:9200/accounts/person/_search' {  "took":2,  "timed_out":false,  "_shards":{"total":5,"successful":5,"failed":0},  "hits":{    "total":2,    "max_score":1.0,    "hits":[      {        "_index":"accounts",        "_type":"person",        "_id":"AV3qGfrC6jMbsbXb6k1p",        "_score":1.0,        "_source": {          "user": "李四",          "title": "工程师",          "desc": "系统管理"        }      },      {        "_index":"accounts",        "_type":"person",        "_id":"1",        "_score":1.0,        "_source": {          "user" : "张三",          "title" : "工程师",          "desc" : "数据库管理，软件开发"        }      }    ]  }}

上面代码中，返回结果的 took字段表示该操作的耗时（单位为毫秒），timed_out字段表示是否超时，hits字段表示命中的记录，里面子字段的含义如下。

total：返回记录数，本例是2条。
max_score：最高的匹配程度，本例是1.0。
hits：返回的记录组成的数组。

返回的记录中，每条记录都有一个_score字段，表示匹配的程序，默认是按照这个字段降序排列。

6.2 全文搜索

Elastic 的查询非常特别，使用自己的查询语法，要求 GET 请求带有数据体。

 $ curl 'localhost:9200/accounts/person/_search'  -d '{  "query" : { "match" : { "desc" : "软件" }}}'

上面代码使用 Match 查询，指定的匹配条件是desc字段里面包含"软件"这个词。返回结果如下。

 {  "took":3,  "timed_out":false,  "_shards":{"total":5,"successful":5,"failed":0},  "hits":{    "total":1,    "max_score":0.28582606,    "hits":[      {        "_index":"accounts",        "_type":"person",        "_id":"1",        "_score":0.28582606,        "_source": {          "user" : "张三",          "title" : "工程师",          "desc" : "数据库管理，软件开发"        }      }    ]  }}

Elastic 默认一次返回10条结果，可以通过size字段改变这个设置。

 $ curl 'localhost:9200/accounts/person/_search'  -d '{  "query" : { "match" : { "desc" : "管理" }},  "size": 1}'

上面代码指定，每次只返回一条结果。

还可以通过from字段，指定位移。

 $ curl 'localhost:9200/accounts/person/_search'  -d '{  "query" : { "match" : { "desc" : "管理" }},  "from": 1,  "size": 1}'

上面代码指定，从位置1开始（默认是从位置0开始），只返回一条结果。

6.3 逻辑运算

如果有多个搜索关键字， Elastic 认为它们是or关系。

 $ curl 'localhost:9200/accounts/person/_search'  -d '{  "query" : { "match" : { "desc" : "软件 系统" }}}'

上面代码搜索的是软件 or 系统。

如果要执行多个关键词的and搜索，必须使用布尔查询。

 $ curl 'localhost:9200/accounts/person/_search'  -d '{  "query": {    "bool": {      "must": [        { "match": { "desc": "软件" } },        { "match": { "desc": "系统" } }      ]    }  }}'

七、参考链接

ElasticSearch 官方手册
A Practical Introduction to Elasticsearch

（完）

一、前言

在开发网站/App项目的时候，通常需要搭建搜索服务。比如，新闻类应用需要检索标题/内容，社区类应用需要检索用户/帖子。

对于简单的需求，可以使用数据库的 LIKE 模糊搜索，示例：

SELECT * FROM news WHERE title LIKE '%法拉利跑车%'

可以查询到所有标题含有 "法拉利跑车" 关键词的新闻，但是这种方式有明显的弊端：

1、模糊查询性能极低，当数据量庞大的时候，往往会使数据库服务中断；
2、无法查询相关的数据，只能严格在标题中匹配关键词。

因此，需要搭建专门提供搜索功能的服务，具备分词、全文检索等高级功能。 Solr 就是这样一款搜索引擎，可以让你快速搭建适用于自己业务的搜索服务。

二、安装

到官网 http://lucene.apache.org/solr/ 下载安装包，解压并进入 Solr 目录：

wget ' http://apache.website-solution.net/lucene/solr/6.2.0/solr-6.2.0.tgz'
tar xvf solr-6.2.0.tgz
cd solr-6.2.0

目录结构如下：

Solr 6.2 目录结构

启动 Solr 服务之前，确认已经安装 Java 1.8 ：

查看 Java 版本

启动 Solr 服务：

./bin/solr start -m 1g

Solr 将默认监听 8983 端口，其中 -m 1g 指定分配给 JVM 的内存为 1 G。

在浏览器中访问 Solr 管理后台：

http://127.0.0.1:8983/solr/#/

Solr 管理后台

创建 Solr 应用：

./bin/solr create -c my_news

可以在 solr-6.2.0/server/solr 目录下生成 my_news 文件夹，结构如下：

my_news 目录结构

同时，可以在管理后台看到 my_news：

管理后台

三、创建索引

我们将从 MySQL 数据库中导入数据到 Solr 并建立索引。

首先，需要了解 Solr 中的两个概念：字段(field) 和字段类型(fieldType)，配置示例如下：

schema.xml 示例

field 指定一个字段的名称、是否索引/存储和字段类型。

fieldType 指定一个字段类型的名称以及在查询/索引的时候可能用到的分词插件。

将 solr-6.2.0\server\solr\my_news\conf 目录下默认的配置文件 managed-schema 重命名为 schema.xml 并加入新的 fieldType：

分词类型

在 my_news 目录下创建 lib 目录，将用到的分词插件 ik-analyzer-solr5-5.x.jar 加到 lib 目录，结构如下：

my_news 目录结构

在 Solr 安装目录下重启服务：

./bin/solr restart

可以在管理后台看到新加的类型：

text_ik 类型

接下来创建和我们数据库字段对应的 field：title 和 content，类型选为 text_ik：

新建字段 title

将要导入数据的 MySQL 数据库表结构：

编辑 conf/solrconfig.xml 文件，加入类库和数据库配置：

类库

dataimport config

同时新建数据库连接配置文件 conf/db-mysql-config.xml ，内容如下：

数据库配置文件

将数据库连接组件 mysql-connector-java-5.1.39-bin.jar 放到 lib 目录下，重启 Solr，访问管理后台，执行全量导入数据：

全量导入数据

创建定时更新脚本：

定时更新脚本

加入到定时任务，每5分钟增量更新一次索引：

定时任务

在 Solr 管理后台测试搜索结果：

分词搜索结果

至此，基本的搜索引擎搭建完毕，外部应用只需通过 http 协议提供查询参数，就可以获取搜索结果。

四、搜索干预

通常需要对搜索结果进行人工干预，比如编辑推荐、竞价排名或者屏蔽搜索结果。Solr 已经内置了 QueryElevationComponent 插件，可以从配置文件中获取搜索关键词对应的干预列表，并将干预结果排在搜索结果的前面。

在 solrconfig.xml 文件中，可以看到：

干预其请求配置

定义了搜索组件 elevator，应用在 /elevate 的搜索请求中，干预结果的配置文件在 solrconfig.xml 同目录下的 elevate.xml 中，干预配置示例：

重启 Solr ，当搜索 "关键词" 的时候，id 为 1和 4 的文档将出现在前面，同时 id = 3 的文档被排除在结果之外，可以看到，没有干预的时候，搜索结果为：

无干预结果

当有搜索干预的时候：

干预结果

通过配置文件干预搜索结果，虽然简单，但是每次更新都要重启 Solr 才能生效，稍显麻烦，我们可以仿照 QueryElevationComponent 类，开发自己的干预组件，例如:从 Redis 中读取干预配置。

五、中文分词

中文的搜索质量，和分词的效果息息相关，可以在 Solr 管理后台测试分词：

分词结果测试

上例可以看到，使用 IKAnalyzer 分词插件，对 "北京科技大学" 分词的测试结果。当用户搜索 "北京"、"科技大学"、"科技大"、"科技"、"大学" 这些关键词的时候，都会搜索到文本内容含 "北京科技大学" 的文档。

常用的中文分词插件有 IKAnalyzer、mmseg4j和 Solr 自带的 smartcn 等，分词效果各有优劣，具体选择哪个，可以根据自己的业务场景，分别测试效果再选择。

分词插件一般都有自己的默认词库和扩展词库，默认词库包含了绝大多数常用的中文词语。如果默认词库无法满足你的需求，比如某些专业领域的词汇，可以在扩展词库中手动添加，这样分词插件就能识别新词语了。

分词插件扩展词库配置示例

分词插件还可以指定停止词库，将某些无意义的词汇剔出分词结果，比如："的"、"哼" 等，例如：

去除无意义的词

六、总结

以上介绍了 Solr 最常用的一些功能，Solr 本身还有很多其他丰富的功能，比如分布式部署。

希望对你有所帮助。

七、附录

1、参考资料：

https://wiki.apache.org/solr/

http://lucene.apache.org/solr/quickstart.html

https://cwiki.apache.org/confluence/display/solr/Apache+Solr+Reference+Guide

2、上述 Demo 中用到的所有配置文件、Jar 包：

https://github.com/Ceelog/OpenSchool/blob/master/my_news.zip

3、还有疑问？联系作者微博/微信 @Ceelog

搜索引擎选型整理：Elasticsearch vs Solr

本文首发于我的博客
原文链接： Elasticsearch 与 Solr 的比较

Elasticsearch简介 *

Elasticsearch是一个实时的分布式搜索和分析引擎。它可以帮助你用前所未有的速度去处理大规模数据。

它可以用于全文搜索，结构化搜索以及分析，当然你也可以将这三者进行组合。

Elasticsearch是一个建立在全文搜索引擎 Apache Lucene(TM) 基础上的搜索引擎，可以说Lucene是当今最先进，最高效的全功能开源搜索引擎框架。

但是Lucene只是一个框架，要充分利用它的功能，需要使用JAVA，并且在程序中集成Lucene。需要很多的学习了解，才能明白它是如何运行的，Lucene确实非常复杂。

Elasticsearch使用Lucene作为内部引擎，但是在使用它做全文搜索时，只需要使用统一开发好的API即可，而不需要了解其背后复杂的Lucene的运行原理。

当然Elasticsearch并不仅仅是Lucene这么简单，它不但包括了全文搜索功能，还可以进行以下工作:

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。

这么多的功能被集成到一台服务器上，你可以轻松地通过客户端或者任何你喜欢的程序语言与ES的RESTful API进行交流。

Elasticsearch的上手是非常简单的。它附带了很多非常合理的默认值，这让初学者很好地避免一上手就要面对复杂的理论，

它安装好了就可以使用了，用很小的学习成本就可以变得很有生产力。

随着越学越深入，还可以利用Elasticsearch更多高级的功能，整个引擎可以很灵活地进行配置。可以根据自身需求来定制属于自己的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。
每天，Goldman Sachs使用它来处理5TB数据的索引，还有很多投行使用它来分析股票市场的变动。

但是Elasticsearch并不只是面向大型企业的，它还帮助了很多类似DataDog以及Klout的创业公司进行了功能的扩展。

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（ multitenancy）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简介 *

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 *

当单纯的对已有数据进行搜索时，Solr更快。

cdn.xitu.io/2016/12/30/d5944021d5ad35ab6c62e4e56ae21e22.png?imageView2/0/w/1280/h/960/format/webp/ignore-error/1">Search Fesh Index While Idle

当实时建立索引时, Solr会产生io阻塞，查询性能较差, Elasticsearch具有明显的优势。

search_fresh_index_while_indexing

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。

search_fresh_index_while_indexing

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。

average_execution_time

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。

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。

其他基于Lucene的开源搜索引擎解决方案 *

直接使用 Lucene
说明：Lucene 是一个 JAVA 搜索类库，它本身并不是一个完整的解决方案，需要额外的开发工作。
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

Katta
说明：基于 Lucene 的，支持分布式，可扩展，具有容错功能，准实时的搜索方案。
优点：开箱即用，可以与 Hadoop 配合实现分布式。具备扩展和容错机制。
缺点：只是搜索方案，建索引部分还是需要自己实现。在搜索功能上，只实现了最基本的需求。成功案例较少，项目的成熟度稍微差一些。因为需要支持分布式，对于一些复杂的查询需求，定制的难度会比较大。
Hadoop contrib/index
说明：Map/Reduce 模式的，分布式建索引方案，可以跟 Katta 配合使用。
优点：分布式建索引，具备可扩展性。
缺点：只是建索引方案，不包括搜索实现。工作在批处理模式，对实时搜索的支持不佳。
LinkedIn 的开源方案
说明：基于 Lucene 的一系列解决方案，包括准实时搜索 zoie ，facet 搜索实现 bobo ，机器学习算法 decomposer ，摘要存储库 krati ，数据库模式包装 sensei 等等
优点：经过验证的解决方案，支持分布式，可扩展，丰富的功能实现
缺点：与 linkedin 公司的联系太紧密，可定制性比较差
Lucandra
说明：基于 Lucene，索引存在 cassandra 数据库中
优点：参考 cassandra 的优点
缺点：参考 cassandra 的缺点。另外，这只是一个 demo，没有经过大量验证
HBasene
说明：基于 Lucene，索引存在 HBase 数据库中
优点：参考 HBase 的优点
缺点：参考 HBase 的缺点。另外，在实现中，lucene terms 是存成行，但每个 term 对应的 posting lists 是以列的方式存储的。随着单个 term 的 posting lists 的增大，查询时的速度受到的影响会非常大