另外请注意，有些人已经将Solr/Lucene集成到Mongo中，将所有索引存储在Solr中，并监视oplog操作，并将相关更新级联到Solr中。

使用这种混合方法，您可以真正兼得全文搜索和快速读取等功能，并使用可靠的数据存储，同时还可以具有惊人的写入速度。

设置起来有点技术性，但是有很多oplog tailer可以集成到solr中。看看rangespan在本文中做了什么。

http://denormalised.com/home/mongodb-pub-sub-using-the-replication-oplog.html

我们同时使用MongoDB和Solr，它们的性能很好。你可以在这里找到我的博客文章，我描述了我们如何一起使用这些技术。以下是节选:

[...] However we observe that query performance of Solr decreases when index size increases. We realized that the best solution is to use both Solr and Mongo DB together. Then, we integrate Solr with MongoDB by storing contents into the MongoDB and creating index using Solr for full-text search. We only store the unique id for each document in Solr index and retrieve actual content from MongoDB after searching on Solr. Getting documents from MongoDB is faster than Solr because there is no analyzers, scoring etc. [...]

由于没有人提到它，让我补充一下，MongoDB是无模式的，而Solr强制使用模式。因此，如果文档的字段可能会发生变化，这是选择MongoDB而不是Solr的一个原因。

从我的经验来看，Mongo非常适合简单、直接的使用。Mongo的主要缺点是在意料之外的查询上性能很差(你不能为所有可能的过滤/排序组合创建Mongo索引，你就是不能)。

在这方面，Lucene/Solr大受欢迎，特别是在FilterQuery缓存方面，性能非常出色。

@mauricio-scheffer提到了Solr 4——对于那些对此感兴趣的人，LucidWorks将Solr 4描述为“NoSQL搜索服务器”，在http://www.lucidworks.com/webinar-solr-4-the-nosql-search-server/上有一个视频，他们详细介绍了NoSQL(有点)特性。(ish代表他们版本的无模式实际上是一种动态模式。)

另外请注意，有些人已经将Solr/Lucene集成到Mongo中，将所有索引存储在Solr中，并监视oplog操作，并将相关更新级联到Solr中。

使用这种混合方法，您可以真正兼得全文搜索和快速读取等功能，并使用可靠的数据存储，同时还可以具有惊人的写入速度。

设置起来有点技术性，但是有很多oplog tailer可以集成到solr中。看看rangespan在本文中做了什么。

http://denormalised.com/home/mongodb-pub-sub-using-the-replication-oplog.html