Solr vs Elasticsearch: ¿Qué motor de búsqueda es mejor?

Solr vs Elasticsearch La principal diferencia entre Solr y Elasticsearch es que Solr es un motor de búsqueda de código abierto. Mientras que Elasticsearch, aunque abierta, todavía es administrada por empleados elásticos. Solr acepta la búsqueda de texto, mientras que ElasticSearch se usa principalmente para consultas analíticas, filtración y agrupación. En este artículo, ¿discutiremos en detalle sobre Solr y Elasticsearch que es mejor o más rápido? ¿Qué escala mejor? Solr vs Elasticserach, ¿cuál es más fácil de administrar? ¿A cuál deberíamos ir? ¿Debería migrar de Solr a Elasticsearch?
Vamos a empezar. La presentación general de Solr Solr es una plataforma de búsqueda de código abierto construida en una biblioteca Java llamada Lucene y ofrece la función de búsqueda de Apache Lucene de una manera fácil de usar. Ha estado en la industria de motores de búsqueda durante casi una década; Es un producto probado con una comunidad de usuarios fuertes y amplios. Solr ofrece equilibrio automático de carga, reindex distribuido, conmutación por error y consultas de recuperación. Si se implementa y se administra bien correctamente, puede convertirse en un tolerante a los errores extremadamente confiables, escalables y tolerantes. Muchos gigantes de Internet como Netflix, eBay, Instagram y Amazon (búsqueda en la nube) usan SOLR porque puede indexar y buscar más sitios web.
La lista de características clave incluye: –
Búsqueda de texto completo
Destacar
Buscar con múltiples matriz
Indexación en tiempo real
Agrupación dinámica
Integración de la base de datos
Funcionalidad de NoSQL y gestión productiva de documentos (por ejemplo, palabras y archivos pdf)
La presentación general de Elasticsearch Elasticsearch es un código abierto (Apache 2), distribuido, un motor de búsqueda relajante construido en la biblioteca Lucene Apache. Ofrece un motor de búsqueda de texto completamente distribuido, una ubicación múltiple aceptada con la interfaz web HTTP (restauración) y los documentos JSON sin un esquema. Las bibliotecas oficiales de los clientes para la búsqueda elástica están disponibles para Java, Groovy, PHP, Ruby, Perl, Python, .NET y JavaScript. Los motores de búsqueda distribuidos contienen índices que se pueden dividir en fragmentos, y cada fragmento puede tener más hijos. Cada nodo Elasticsearch puede tener uno o más fragmentos. Su motor también actúa como coordinador, delega operaciones en los fragmentos correctos. Elasticsearch tiene escalabilidad de búsqueda casi real. Una de sus características clave es la múltiples colocaciones. La lista de características clave incluye:
Búsqueda distribuida
Período de alquiler múltiple
Una cadena de analizadores
Exploración de búsqueda
agregación grupal
La edad y la madurez de Solr tiene una historia más extensa desde que fue creada por Yonik en la red CNET en 2004. Luego contribuyó a Apache en 2006. Por otro lado, la búsqueda elástica fue iniciada en 2001 por su fundador Shaw Bannon con El nombre de la brújula.
Desde entonces, los creadores de Kibana, Logstash y Beat se han unido a la familia de elastic Stack. Es un participante influyente en el campo de búsqueda y análisis de registros. Por lo tanto, Solr tiene ventajas con respecto al hecho de que es el primero en el mercado y tiene una cobertura más profunda. Solr vs Elasticsearch: la comunidad y el código abierto tienen comunidades muy activas. Si verifica GitHub, puede ver que estos son proyectos predominantes de código abierto con muchas versiones. Es esencial tener en cuenta que, aunque ambos se lanzan bajo la licencia Apache y ambos son de código abierto, funciona de manera un poco diferente. Solr es un código abierto: cualquiera puede ayudar y contribuir. La búsqueda elástica también se puede agregar, pero depende de los empleados flexibles de ElasticSearch o de la compañía para aceptar lo mismo. ¿Es bueno o malo? Esto significa que si necesita una función y la contribuye a la comunidad, con suficiente calidad, se puede aceptar. Con Elasticsearch, depende de si la decisión elástica será aceptada o no. Por otro lado, las contribuciones a la búsqueda elástica, a través de más controles de calidad, pueden proporcionar una mayor consistencia y calidad. Instalación y configuración La búsqueda flexible es fácil de instalar y muy fácil. La versión actual del paquete de distribución SOLR (6.2.0) es de aproximadamente 150 MB. Por otro lado, la versión actual (2.4.0) de la búsqueda elástica tiene una dimensión del paquete de distribución de solo 26.1 MB. Además, puede instalar y ejecutar minutos de Elasticsearch en unos minutos.
Sin embargo, esta facilidad de implementación y uso puede convertirse en un problema si se pierde ElasticSearch. La configuración basada en JSON es fácil, pero si desea especificar comentarios para cada configuración en el archivo, entonces no funciona para usted. La última versión de Solr ofrece un buen conjunto de API que elimina las complejidades de las versiones anteriores, como Registro de algoritmos de agrupación y creación de fragmentos personalizados. En general, Elasticsearch es una mejor opción si su aplicación usa JSON. De lo contrario, use SOLR porque el scheme.xml y solconfig.xml están bien documentados. Cuando se forma inicialmente un grupo, cuando se une un nuevo nudo o cuando algo malo le sucede a un grupo. Tienes que decidir qué hacer de acuerdo con los criterios dados. Este es uno de los llamados nodos de responsabilidad encontrados. Elasticsearch utiliza su propia implementación de descubrimiento, llamada Zen, que requiere que tres nodos maestros dedicados sean completamente tolerantes a los errores (es decir, no afectados por las divisiones de red). Solr usa Apache Zookeeper para descubrir y elegir líderes. Esto requiere una colección externa de entretenador-admin que requiere al menos tres instancias de administrador de instaladores para la tolerancia de clústeres nublados nublados a errores y completamente disponibles.
Colocando las piezas en general, Elasticsearch es muy dinámico en términos de ubicación del índice y el fragmento en el que se construye. Cuando se lleva a cabo una operación, puede mover fragmentos alrededor del clúster, por ejemplo, cuando se conecta un nuevo nudo o se retira un nodo del clúster. Podemos decidir dónde debe o no ser colocado o no colocar el fragmento o no las etiquetas de la conciencia, podemos decir Elasticsearch para mover los fragmentos a pedido utilizando llamadas API. Solr, por otro lado, es más estático. Cuando un nodo Solr se une o sale del clúster Solr sin hacer nada por sí solo, debemos reequilibrar los datos. Por supuesto, podemos mover trozos, pero implica más pasos. Debemos crear una copia, esperar a que sincronizar los datos y luego eliminar la que ya no necesitamos. Una cosa que nos permite automatizar algunas cosas. Elimine o reemplace los nodos en la nube Solr usando la API de colección, que es una forma rápida de eliminar todos los fragmentos o copiar rápidamente a otro nudo. Aunque esto todavía requiere llamadas de API manuales, no se realiza automáticamente. Solr vs Elasticsearch: la búsqueda de fuente de datos de indexación y SOLR acepta de diferentes fuentes, incluidos archivos XML, archivos con coma separada (CSV) y datos extraídos de las tablas de la base de datos, así como archivos comunes, como Microsoft Word y PDF. La búsqueda elástica también acepta datos de muchas fuentes diferentes. Por ejemplo, AWS SQS, DynamodB (Amazon NoSQL), Sistema de archivos, Git, JDBC, JMS, Kafka, LDAP, MongoDB, Neo4J, RabbitMQ, Redis, Solr y convulsiones. También hay varios complementos disponibles.
En busca de SOLR está más orientado al texto, mientras que la búsqueda elástica a menudo se usa para analizar la consulta, el filtro y el grupo.El equipo detrás de la búsqueda elástica siempre trata de hacer estas consultas más eficientes (incluidos los métodos para reducir la memoria y la CPU) y mejorar el rendimiento al comparar los niveles de búsqueda de luceno y elástico.Está claro que para las aplicaciones que requieren no solo la búsqueda de texto, sino también la compleja búsqueda y agregación en una serie de tiempo, la búsqueda elástica es una mejor opción.
Ambos motores de búsqueda usan varios analizadores y marcadores para dividir el texto en términos o etiquetas, que luego se indexan. Elasticsearch le permite especificar una cadena de consultas que consisten en una serie de trabajadores internos o tokenere por documento o por consulta. Conecte varios analizadores para que la salida de un analizador se convierta en la entrada del segundo analizador. En cambio, SOLR no acepta esta función. Índice puede indexar ambos motores de búsqueda mientras usa palabras de parada y sinónimo para hacer coincidir los documentos. En SOLR, el índice de conexión debe ser un solo fragmento y copiarse en todos los nodos para buscar relaciones entre documentos (por ejemplo, conexiones SQL). Esto le ayuda a encontrar el documento principal con un documento secundario que corresponde a los criterios. Según las pruebas de rendimiento, ElasticSearch puede producir mejores resultados que Solr. Solr vs Elasticsearch: API Si conoce la búsqueda de Apache Solr o Elastic, sabe que exponen una API HTTP. Las personas familiarizadas con Solr saben que para obtener los resultados de la búsqueda, necesita una de las solicitudes definidas de consulta y los parámetros de cruce que definen la condición de consulta. Dependiendo del analizador de consultas que elija usar, estos parámetros serán diferentes, pero el método seguirá siendo el mismo. Se envía una solicitud HTTP a SOLR para obtener resultados de búsqueda. Lo bueno es que no se limita a un solo formato de respuesta:
Puede elegir desarrollar un escritor de respuesta para ellos en XML, Javabon, JSON y otros formatos. Por lo tanto, puede elegir el formato más conveniente para usted y su aplicación de búsqueda. API no solo involucra cualquier consulta, ya que puede obtener algunas estadísticas sobre diferentes componentes de búsqueda o controlar el comportamiento de SOLR, como crear colecciones. ¿Pero la búsqueda elástica? Elasticsearch exhibe una API de descanso a la que se puede acceder con los métodos HTTP Get, Eliminar, Publicar y Put. Su API permite no solo consultar o eliminar documentos, sino también crear índices, administrarlos, controlar los análisis y obtener todos los valores que describen el estado actual y la configuración de búsqueda elástica. Para cualquier información sobre la búsqueda elástica, puede superar el resto de la API. Si te acostumbraste a Solr, una cosa podría ser extraña al principio. La única búsqueda elástica puede responder a JSON, por ejemplo, sin respuesta XML. Otra gran diferencia entre la búsqueda elástica y Solr son las consultas. Estructura como representación JSON. La estructura ofrece mucho control sobre las reinas para los objetos JSON sobre cómo las búsquedas elásticas deben comprender la consulta y, por lo tanto, qué resultados se devuelven. Solr vs Elasticsearch:
Cache Otra gran diferencia es la arquitectura de Elasticsearch y Solr.No se profundice en la forma en que el caché funciona en ambos productos, solo subrayaremos las principales diferencias entre ellos.Un segmento es un índice Lucene creado a partir de varios archivos, en su mayoría inmutables, y contiene datos.Al indexar datos, Lucene genera segmentos y también puede combinar varios segmentos existentes en segmentos más grandes durante un proceso llamado combinación de segmentos.Solr tiene caché global, un solo caché de un fragmento de cierto tipo, para todos sus segmentos.Cuando cambia un solo segmento, debe anular y eliminar todo el caché.Esto requiere tiempo y consume recursos de hardware.El motor de análisis SOLR es grande y tiene muchas capacidades de análisis de datos.Podemos comenzar con el buen lado:
La primera implementación le permite cortar y cortar los datos para comprenderlos y comprenderlos. Luego viene el aspecto JSON con una funcionalidad similar, pero con requisitos de memoria más rápidos y menos, y finalmente las expresiones de flujo se llaman expresiones de flujo, que pueden combinar datos de múltiples fuentes (como SQL, Solr, Polygon) y pueden usar varias expresiones (clasificación, extraer, calcular términos importantes, etc.). Elasticsearch ofrece un potente motor de agregación que no solo realiza el análisis de datos superior, como la mayoría de los aspectos heredados de SOLR. Pero también permite el análisis de los datos vestidos (por ejemplo, el cálculo del precio promedio de cada categoría de producto en cada departamento de la tienda). También acepta el análisis sobre los resultados agregados, lo que lleva a acciones como el cálculo de las funciones móviles y otras. Finalmente, aunque marcado como experimental, Elasticsearch ofrece soporte para la arcregación de matrices, que calculan las estadísticas para un conjunto de campos. Solr vs Elasticsearch: las características de búsqueda de Solr y Elasticsearch elasticse se hacen cargo de las características de Luceni en tiempo casi real. Esto permite que los interrogations coincidan con los documentos inmediatamente después de la indexación. Cuando mira la base de códigos SOLR, la riqueza de las funciones de búsqueda de texto completo y las características cercanas a la búsqueda de texto completo son enormes. ¡Nuestro curso de entrenamiento Solr está lleno de estas cosas!

Comenzando con una amplia selección de analizadores de solicitudes, implementados por varios mensajes, hasta que la capacidad de corregir los errores de ortografía de los usuarios usando el altavoz y soporte extendido para resaltar, esto es extremadamente configurable. Elasticsearch tiene un tipo de agua de tipo dedicado que oculta los detalles de implementación de los usuarios. Nos brinda una manera más fácil de implementar recomendaciones en detrimento de reducir la flexibilidad. Solr está aún más centrado en la búsqueda de texto. La búsqueda elástica, por otro lado, a menudo se usa para filtrar y agrupar (analizar las tareas de consulta) y no necesariamente búsquedas de texto. Los desarrolladores de búsqueda elástica hacen mucho esfuerzo para que esta consulta sea más efectiva (reduciendo el uso de memoria y la CPU) en los niveles de búsqueda de Lucene y elástica. Desarrollo amigable Si va a preguntarle a un desarrollador qué búsqueda elástica le gusta, la respuesta será API, maniobrabilidad y facilidad de instalación. Cuando se trata de la resolución de problemas, ElasticSearch es fácil de obtener información sobre su condición, desde el uso del disco, las estadísticas de trabajo, hasta la recolección de memoria y basura hasta búsquedas elásticas internas, como caché, búfer y uso de los subprocesos. Solr aún no lo ha hecho, puede obtener información a través de JMX MBean y el nuevo indicador API Solr, pero eso significa que hay más lugares para ver, no todo está allí, aunque hay. Solr vs Elasticsearch: ¿Tiene un procesamiento de datos sin pleno, muchos objetos vestidos dentro de los objetos vestidos y dentro de otro objeto vestido?