目前市面上流行的搜索引擎软件，主流的就两款：Elasticsearch 和 Solr,这两款都是基于 Lucene 搭建的，可以独立部署启动的搜索引擎服务软件。由于内核相同，所以两者除了服务器安装、部署、管理、集群以外，对于数据的操作 修改、添加、保存、查询等等都十分类似。 <br/> :-: **Elasticsearch与Solr对比** | 特征 | Solr/SolrCloud | Elasticsearch | | --- | --- | --- | | 社区与开发者 | Apache软件基金和社区支持 | 单一商业实体及其员工 | | 节点发现 | Apache Zookeeper，在大量项目中成熟且经过实战测试 | Zen内置于Elasticsearch本身，需要专用的主节点才能| | 碎片放置 | 本质上是静态，需要手动工作来迁移分片，从Solr 7开始- AutoscalingAPI允许一-些动态操作 | 动态，可以根据群集状态按需移动分片 | | 高速缓存 | 全局， 每个段更改无效 |每段，更适合动态更改数据 | | 分析弓|擎性能 | 非常适合精确计算的静态数据 | 结果的准确性取决于数据放置 | | 全文搜承功能 | 基于Lucene的语言分析，多建议，拼写检查,丰富的高亮显示支持 | 基于Lucene的语言分析，单一建议API实现，高亮显示重新计算 | | DevOps支持 | 尚未完全，但即将到来 | 非常好的API | | 非平面数据处理 | 嵌套文档和父子支持 | 嵌套和对象类型的自然支持允许几乎无限的嵌套和父-子支持 | | 查询DSL | JSON (有限)，XML (有限)或URL参数 | JSON | | 索引/收集领导控制 | 领导者安置控制和领导者重新平衡甚至可以节点上的负载 | 不可能 | | 机器学习 | 内置-在流聚合之上，专注于逻辑回归和学习排名贡献模块 | 商业功能，专注于异常和异常值以及时间序列数据 | <br/> **Elasticsearch与Solr如何选择** Elasticsearch 和 Solr 都是开源搜索引擎，那么我们在使用时该如何选择呢？ * Google 搜索趋势结果表明，与 Solr 相比，Elasticsearch 具有很大的吸引力，但这并不意味着 Apache Solr 已经死亡。虽然有些人可能不这么认为，但 Solr 仍然是最受欢迎的搜索引擎之一，拥有强大的社区和开源支持。 * 与 Solr 相比，Elasticsearch 易于安装且非常轻巧。此外，你可以在几分钟内安装并运行Elasticsearch。但是，如果 Elasticsearch 管理不当，这种易于部署和使用可能会成为一个问题。基于 JSON 的配置很简单，但如果要为文件中的每个配置指定注释，那么它不适合您。总的来说，如果你的应用使用的是 JSON，那么 Elasticsearch 是一个更好的选择。否则，请使用 Solr，因为它的 schema.xml 和 solrconfig.xml 都有很好的文档记录。 * Solr 拥有更大，更成熟的用户，开发者和贡献者社区。ES 虽拥有的规模较小但活跃的用户社区以及不断增长的贡献者社区。Solr 贡献者和提交者来自许多不同的组织，而 Elasticsearch 提交者来自单个公司。 * Solr 更成熟，但 ES 增长迅速，更稳定。 * Solr 是一个非常有据可查的产品，具有清晰的示例和 API 用例场景。 Elasticsearch 的 文档组织良好，但它缺乏好的示例和清晰的配置说明。 那么，到底是 Solr 还是 Elasticsearch？有时很难找到明确的答案。无论您选择 Solr 还是 Elasticsearch，首先需要了解正确的用例和未来需求。总结他们的每个属性。 * 由于易于使用，Elasticsearch 在新开发者中更受欢迎。一个下载和一个命令就可以启动一切。 * 如果除了搜索文本之外还需要它来处理分析查询，Elasticsearch 是更好的选择。 * 如果需要分布式索引，则需要选择 Elasticsearch。对于需要良好可伸缩性和以及性能分布式环境，Elasticsearch 是更好的选择。 * Elasticsearch 在开源日志管理用例中占据主导地位，许多组织在 Elasticsearch 中索引它们的日志以使其可搜索。 * 如果你喜欢监控和指标，那么请使用 Elasticsearch，因为相对于 Solr，Elasticsearch 暴露了更多的关键指标。 **Elasticsearch 应用案例：** * GitHub: 2013 年初，抛弃了 Solr，采取 Elasticsearch 来做 PB 级的搜索。“GitHub 使用Elasticsearch 搜索 20TB 的数据，包括 13 亿文件和 1300 亿行代码”。  维基百科：启动以 Elasticsearch 为基础的核心搜索架构 * SoundCloud：“SoundCloud 使用 Elasticsearch 为 1.8 亿用户提供即时而精准的音乐搜索服务”。 * 百度：目前广泛使用 Elasticsearch 作为文本数据分析，采集百度所有服务器上的各类指标数据及用户自定义数据，通过对各种数据进行多维分析展示，辅助定位分析实例异常或业务层面异常。目前覆盖百度内部 20 多个业务线（包括云分析、网盟、预测、文库、直达号、钱包、风控等），单集群最大 100 台机器，200 个 ES 节点，每天导入30TB+数据。 * 新浪：使用 Elasticsearch 分析处理 32 亿条实时日志。 * 阿里：使用 Elasticsearch 构建日志采集和分析体系。 * Stack Overflow：解决 Bug 问题的网站，全英文，编程人员交流的网站。