La scelta di un server di ricerca full-text stand-alone: ​​Sphinx o SOLR? [chiuso]

Question

Sto cercando un server di ricerca full-text stand-alone con le seguenti proprietà:

• deve operare come un server stand-alone che può servire richieste di ricerca provenienti da più client
• Deve essere in grado di fare "l'indicizzazione rinfusa" indicizzando il risultato di una query SQL: dire "SELECT id, text_to_index da documenti;"
• Deve essere software libero e deve essere eseguito su Linux con MySQL come database
• deve essere veloce (esclude la ricerca full-text interna di MySQL)

Le alternative che ho trovato che hanno queste proprietà sono:

• Solr (sulla base di Lucene)
• elasticsearch (anche sulla base di Lucene)
• Sphinx

Le mie domande:

• Come si confronta?
• Ho perso alternative?
• So che ogni caso d'uso è diverso, ma ci sono alcuni casi in cui avrei sicuramente non vuole utilizzare un determinato pacchetto?

Answer 1

Ho usato Solr con successo per quasi 2 anni ormai, e non ho mai usato Sfinge, quindi sono ovviamente di parte. Tuttavia, cercherò di tenerlo obiettivo citando i documenti o altre persone. Sarò anche prendere patch per la mia risposta: -)

Somiglianze:

• Sia Solr e la Sfinge soddisfare tutte le vostre esigenze. Sono veloci e progettato per indicizzare e cercare grandi corpi di dati in modo efficiente.
• Entrambi hanno una lunga lista di siti ad alto traffico che li utilizzano ( Solr , Sfinge )
• Entrambi offrono supporto commerciale. ( Solr , Sfinge )
• Entrambi offrono attacchi API client per diverse piattaforme / lingue ( Sfinge , Solr )
• Entrambi possono essere distribuiti per aumentare la velocità e la capacità ( Sfinge , Solr )

Qui ci sono alcune differenze:

• Solr, essendo un progetto Apache, è ovviamente Apache2-licenza. Sfinge è GPLv2 . Questo significa che se mai hai bisogno di incorporare o estendere (non solo "uso") Sfinge in un'applicazione commerciale, dovrete acquistare una licenza commerciale ( logica )
• facilmente integrabile nelle applicazioni Java.
• Solr è costruito sulla base di Lucene, che è una tecnologia collaudata su 8 anni con un enorme base di utenti ( questa è solo una piccola parte). Ogni volta che Lucene ottiene una nuova funzione o di aumento di velocità, Solr ottiene troppo. Molti degli sviluppatori impegnano a Solr sono anche committer Lucene.
• Sfinge si integra più strettamente con RDBMS, in particolare MySQL.
• integrato con Hadoop per costruire applicazioni distribuite
• Nutch di costruire rapidamente un motore di ricerca a tutti gli effetti con cingolato .
• indice formati proprietari come Microsoft Word, PDF, ecc . Sfinge non può .
• Solr è dotato di una spell-checker, fuori dalla scatola .
• sostegno sfaccettatura fuori dalla scatola . Sfaccettatura in Sfinge href="http://api-meal.eu/memo/128-faceted-search-with-sphinx-and-php/" richiede più lavoro .
• Sfinge non consente aggiornamenti parziali di indice per i dati campo .
• Nella Sfinge, alids l documenti devono essere unici senza segno diverso da zero numeri interi . Solr non ha nemmeno bisogno di una chiave unica per molte operazioni e chiavi univoche possono essere sia interi o stringhe.
• campo collasso (attualmente come una patch aggiuntivo solo) al fine di evitare la duplicazione di risultati simili. Sfinge non sembra fornire qualsiasi funzione come questo.
• Sfinge è progettato per recuperare unico documento ids , in Solr è possibile ottenere direttamente interi documenti con praticamente qualsiasi tipo di dati, il che rende più indipendente da qualsiasi archivio di dati esterni e salva l'andata e ritorno in più.
• Solr, tranne quando viene utilizzato incorporato, viene eseguito in un web container Java come Tomcat o Jetty , che richiedono ulteriore configurazione e messa a punto specifica (oppure è possibile utilizzare il incluso Jetty e basta lanciarlo con java -jar start.jar). Sphinx ha alcuna configurazione aggiuntiva.

Domande correlate:

• testo completo Ricerca con Rails
• Confronto di piena text motore di ricerca - Lucene, Sfinge, PostgreSQL, MySQL
?

Answer 2

A meno che non è necessario estendere la funzionalità di ricerca in alcun modo proprietaria, Sfinge è la soluzione migliore.

vantaggi Sphinx:

1. lo sviluppo e la messa a punto è più veloce
2. molto meglio (e più veloce) di aggregazione. Questa è stata la funzione di killer per noi.
3. Non XML. Questo è ciò che in ultima analisi ha escluso Solr per noi. Abbiamo dovuto tornare piuttosto grandi insiemi di risultati (si pensi centinaia di risultati) e poi aggregare noi stessi in quanto Solr aggregazione mancava. La quantità di tempo per serializzare da e verso XML solo prestazioni assolutamente ucciso. Per i piccoli risultati imposta, però, era perfettamente soddisfacente.
4. Best documentazione che ho visto in un app open source

Solr vantaggi:

1. Può essere esteso.
2. può colpire direttamente da una web app, vale a dire, è possibile avere le ricerche di completamento automatico-come ha colpito il server Solr direttamente tramite la tecnologia AJAX.

Answer 3

Nota: Non ci sono molti utenti con la stessa domanda in mente

.

Quindi, per rispondere al punto:

Quali e perché?

• Usa Solr se si intende utilizzare nel vostro web-app (ad esempio in loco dei motori di ricerca). Sarà sicuramente rivelarsi grande, grazie alla sua API. Avrete sicuramente bisogno che il potere per un web-app.

• Usa Sphinx se si desidera effettuare la ricerca attraverso tonnellate di documenti / file reale veloce. indici reale veloce. Suggerirei di non usarlo in un app che coinvolge JSON o XML parsing per ottenere i risultati di ricerca. Usalo per ricerche dirette dB. E le grandi opere su MySQL.

Alternative

Anche se questi sono i giganti, ci sono molti di più. Inoltre, ci sono quelli che utilizzano questi per alimentare i loro quadri personalizzati. Quindi, direi che davvero non hanno perso qualsiasi. Anche se v'è una elasticsearch che ha una buona base di utenti.

Answer 4

Sono stato utilizzando Sfinge per quasi un anno ormai, ed è stato fantastico. Posso indice di 1,5 milioni di documenti in circa un minuto sul mio MacBook, e ancora più veloce sul server. Sono anche utilizzando Sfinge per limitare le ricerche ai posti all'interno specifici latitudini e longitudini, ed è molto veloce. Inoltre, come i risultati sono classificati è molto tweakable. Facile da installare e messa a punto, se si legge un tutorial o due. Quasi 1.0 Stato, ma i loro candidati di uscita sono stati roccia solida.

Answer 5

Lucene / Solr sembra essere più funzionalità e più anni di attività e di una comunità di utenti molto più forte. imho se è possibile superare i problemi di installazione iniziali come alcuni sembra aver affrontato (non abbiamo) allora direi Lucene / Solr è la soluzione migliore.