Elasticsearch 和 solr 的区别
1、特性
| 特性 | Elasticsearch | Solr |
|---|---|---|
| 底层引擎 | Lucene | Lucene |
| 开发语言 | Java | Java |
| 文档存储格式 | JSON (RESTful API) | XML/JSON (支持多格式) |
| 分布式支持 | 内建（自动分片、副本、节点扩展） | 依赖外部工具（如 Zookeeper）管理集群 |
| 实时性 | 更好（近实时） | 较好，但略逊于 ES |
| 聚合能力（分析） | 强大（基于 bucket + metric 的聚合模型） | 支持 Facet 和 JSON Facet，较复杂但强大 |
| 查询 DSL 支持 | 强（结构化查询语法，简洁强大） | 支持丰富参数查询，也有 JSON 请求 |
| 社区活跃度 | 更高，更新更快 | 稳定成熟，适合企业场景 |
| 部署和运维复杂度 | 简单（开箱即用） | 略复杂（多节点需配合 Zookeeper） |
| 全文检索 | 强 | 强 |
| 地理位置搜索（Geo） | 强（内建支持 Geo-point, Geo-shape） | 支持，但配置和表达方式较复杂 |
| 扩展插件生态 | 丰富（如 Kibana、Beats、Logstash） | 有插件，但不如 ES 丰富 |
| 安全支持（认证授权） | 商业版（X-Pack）有完整方案，开源版需配置插件 | 也需要额外插件（Shiro/SecurityManager） |
| 机器学习与日志分析支持 | 强（官方支持如 Elasticsearch ML、ELK Stack） | 弱（需要外部工具接入） |
2、应用场景
| 使用场景 | 推荐搜索引擎 | 理由 |
|---|---|---|
| 日志系统（如 ELK） | Elasticsearch | 原生支持 Logstash、Beats，Kibana 可视化完美集成 |
| 实时搜索（电商、内容平台） | Elasticsearch | 高并发、高可用、实时索引更新强 |
| 企业内部搜索 | Solr | 成熟、稳定、安全策略完善，适合数据治理和权限细粒度控制 |
| 多格式数据支持（XML、CSV等） | Solr | 支持更多输入输出格式 |
| 复杂过滤和 Facet 分组查询 | Solr（或 Elasticsearch） | Solr 的 Facet 强大，但 Elasticsearch 的聚合也足够灵活 |
| 分布式部署简便性 | Elasticsearch | 内建集群能力，部署简单 |
3、选择建议
选 Elasticsearch 如果你：
想快速部署并实现全文搜索
使用 Spring Boot、Kibana 等现代技术栈
需要实时处理日志、大数据分析、搜索建议
数据结构 JSON 化，REST API 友好集成
选 Solr 如果你：
熟悉 XML、传统 Java 企业系统
更注重稳定性、安全性
已经构建了复杂的 Facet 查询需求
需要灵活处理非 JSON 格式数据