ElasticSearch，Sphinx，Lucene，Solr，Xapian。哪种适合哪种用途？ [关闭]
我目前正在寻找其他搜索方法，而不是拥有一个巨大的SQL查询。 我最近看到了弹性搜索并玩弄了嗖 （搜索引擎的Python实现）。
你能说出你的选择理由吗？
#1楼
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");
?>
样本结果：
[array] =>
"id" => 123,
"title" => "My post title.",
"content" => "My <p>post</p> content.",
...
[ and other fields ]
狮身人面像查询时间：
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)
#2楼
我们定期使用Lucene来索引和搜索数以千万计的文档。 搜索速度很快，我们使用不需要很长时间的增量更新。 我们花了一些时间来到这里。 Lucene的优势在于其可扩展性，大量功能以及活跃的开发人员社区。 使用裸Lucene需要用Java编程。
如果你重新开始，Lucene系列中的工具就是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。
我也听过关于Sphinx的好消息，特别是与MySQL数据库一起使用。 但是没有用过它。
IMO，你应该根据：
- 所需的功能 - 例如，你需要一个法国的阻尼器吗？ 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也被移植到其他 语言中 。 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。
#3楼
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
#4楼
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，以使其接近可用。
我没有使用过Sphinx，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。
#5楼
作为ElasticSearch的创建者，也许我可以给你一些推理，为什么我继续创建它并在第一时间创建它:)。
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。 我开始从Compass内部开始研究，通过与GigaSpaces，Coherence和Terracotta等数据网格解决方案集成，但这还不够。
其核心是分布式Lucene解决方案需要进行分片。 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，并且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也是一个通过HTTP公开索引/搜索服务器的解决方案，但我认为ElasticSearch提供了一个更优越的分布式模型和易用性（虽然目前缺少一些搜索功能，但不是很长，而且在任何例如，计划是将所有Compass功能都纳入ElasticSearch）。 当然，我有偏见，因为我创建了ElasticSearch，所以你可能需要自己检查一下。
至于狮身人面像，我没有用它，所以我无法发表评论。 我可以推荐你的是Sphinx论坛上的这个主题 ，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。
#6楼
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。
#7楼
尝试indextank。
作为弹性搜索的情况，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，无需重新索引即可进行调整。
#8楼
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！