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几种常见的基于Lucene的开源搜索解决方案对比

几种常见的基于Lucene的开源搜索解决方案对比

http://www.cnblogs.com/ibook360/archive/2011/12/05/2277054.html

一  直接使用  Lucene   (  http://lucene.apache.org  )

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

二   Solr   (  http://lucene.apache.org/solr/  )

说明:基于 Lucene 的企业级搜索的开箱即用的解决方案 优点:比较成熟的解决方案,也有很多的成功案例。Lucene 子项目,实现了大部分常见的搜索功能需求,包括  facet 搜索 (搜索结果分类过滤)等。 缺点:可定制性比 Lucene 要差,一些不常见的需求,定制的难度比直接在 Lucene 上做要大的多。性能上,由于 Solr 的建索引和搜索是同一个进程,耦合度比较高,对于性能调优有一定的影响。

三  Katta  (  http://katta.sourceforge.net/  )

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。

四  Hadoop contrib/index  ( http://svn.apache.org/repos/asf/hadoop/mapreduce/trunk/src/contrib/index/README  )

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。

五  LinkedIn  的开源方案 (  http://sna-projects.com/  )

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

六  ElasticSearch   (  http://www.elasticsearch.com/  )

说明:基于 Lucene 的,分布式,云端,提供 rest 接口的搜索解决方案 优点:开箱即用,分布式,rest 接口,支持云端调用 缺点:一个新的项目,没有经过很多的验证。(只有一个人在开发?)分片的数目不能动态调整,只能在初始化索引的时候指定(跟  HBase  不一样的地方)

七  Lucandra  (  https://github.com/tjake/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

八  HBasene  (  https://github.com/akkumar/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

欢迎补充!请到  几种常见的基于Lucene的开源搜索解决方案对比  原文处参与讨论。

参考材料: http://mail-archives.apache.org/mod_mbox/hbase-user/201006.mbox/%3C149150.78881.qm@web50304.mail.re2.yahoo.com%3E

博客地址: 【爱开卷360】http://www.cnblogs.com/ibook360

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