想象一下用例:

大量(100+)小型(10Mb-100Mb, 1000-100000个文档)搜索索引。 它们被很多应用程序(微服务)使用 每个应用程序可以使用多个索引 小尺寸指数，是的。但是巨大的负载(每秒数百个搜索请求)和复杂的请求(多个聚合、条件等) 不允许停机 所有这些都是持续多年的工作，并不断增长。

每个索引都有单独的ES实例的想法在这种情况下是巨大的开销。

根据我的经验，用Elasticsearch来支持这种用例非常复杂。

Why?

第一。

主要问题是根本的向后兼容性忽略。

突破性的改变太酷了! (注意:想象一下SQL-server需要你在所有sql语句中做小的改变，当升级时…真不敢想象。但对于ES来说是正常的)

将在下一个主要版本中删除的弃用是如此性感! (注意:你知道，Java包含一些过时的东西，已经有20多年的历史了，但在实际的Java版本中仍然可以工作…)

不仅如此，有时你甚至有一些没有记录的东西(个人只遇到过一次，但是……)

所以。如果你想升级ES(因为你需要一些应用程序的新功能或者你想修复错误)-你就在地狱里。尤其是关于重大版本升级的时候。

客户端API将不向后兼容。索引设置将不向后兼容。 在升级ES的同时升级所有应用/服务是不现实的。

但你必须时不时地去做。没有别的办法。

现有索引是否自动升级?——是的。但是当您需要更改一些旧的索引设置时，它没有帮助。

为了适应这一点，你需要不断地在……您的应用程序/服务与ES未来版本的向前兼容性。 或者，您需要在应用程序/服务和ES之间构建某种中间件(无论如何都要不断地支持)，从而为您提供兼容的客户机API。 (而且，您不能使用Transport Client(因为每次小版本ES升级都需要升级jar)，这并没有使您的生活更轻松)

它看起来简单便宜吗?不，不是。远非如此。 对基于ES的复杂基础设施的持续维护，无论如何都是昂贵的。

第二。 简单的API ?嗯…没有真的。 当你真的在使用复杂的条件和聚合....带有5个嵌套级别的JSON-request是什么，但并不简单。

不幸的是，我对SOLR没有经验，不能说什么。

但是Sphinxsearch在这种情况下要好得多，因为SphinxQL完全向后兼容。

注意: Sphinxsearch/Manticore确实很有趣。它不是基于Lucine的，结果严重不同。包含几个独特的功能，从盒子，ES没有和疯狂的快速与小/中等大小的索引。

我看到这里有很多人回答了ElasticSearch和Solr在特性和功能方面的问题，但我在这里(或其他地方)没有看到太多关于它们在性能方面如何比较的讨论。

这就是我决定自己进行调查的原因。我采用了一个已经编码的异构数据源微服务，该服务已经使用Solr进行术语搜索。我把Solr换成了ElasticSearch，然后在AWS上用一个已经编码的负载测试应用程序运行了两个版本，并捕获了用于后续分析的性能指标。

以下是我的发现。在索引文档时，ElasticSearch的吞吐量要高13%，而Solr的速度要快10倍。在文档查询方面，Solr的吞吐量是ElasticSearch的5倍，速度也是ElasticSearch的5倍。

我已经创建了elasticsearch和Solr和splunk之间的主要差异表，您可以使用它作为2016年的更新:

想象一下用例:

大量(100+)小型(10Mb-100Mb, 1000-100000个文档)搜索索引。 它们被很多应用程序(微服务)使用 每个应用程序可以使用多个索引 小尺寸指数，是的。但是巨大的负载(每秒数百个搜索请求)和复杂的请求(多个聚合、条件等) 不允许停机 所有这些都是持续多年的工作，并不断增长。

每个索引都有单独的ES实例的想法在这种情况下是巨大的开销。

根据我的经验，用Elasticsearch来支持这种用例非常复杂。

Why?

第一。

主要问题是根本的向后兼容性忽略。

突破性的改变太酷了! (注意:想象一下SQL-server需要你在所有sql语句中做小的改变，当升级时…真不敢想象。但对于ES来说是正常的)

将在下一个主要版本中删除的弃用是如此性感! (注意:你知道，Java包含一些过时的东西，已经有20多年的历史了，但在实际的Java版本中仍然可以工作…)

不仅如此，有时你甚至有一些没有记录的东西(个人只遇到过一次，但是……)

所以。如果你想升级ES(因为你需要一些应用程序的新功能或者你想修复错误)-你就在地狱里。尤其是关于重大版本升级的时候。

客户端API将不向后兼容。索引设置将不向后兼容。 在升级ES的同时升级所有应用/服务是不现实的。

但你必须时不时地去做。没有别的办法。

现有索引是否自动升级?——是的。但是当您需要更改一些旧的索引设置时，它没有帮助。

为了适应这一点，你需要不断地在……您的应用程序/服务与ES未来版本的向前兼容性。 或者，您需要在应用程序/服务和ES之间构建某种中间件(无论如何都要不断地支持)，从而为您提供兼容的客户机API。 (而且，您不能使用Transport Client(因为每次小版本ES升级都需要升级jar)，这并没有使您的生活更轻松)

它看起来简单便宜吗?不，不是。远非如此。 对基于ES的复杂基础设施的持续维护，无论如何都是昂贵的。

第二。 简单的API ?嗯…没有真的。 当你真的在使用复杂的条件和聚合....带有5个嵌套级别的JSON-request是什么，但并不简单。

不幸的是，我对SOLR没有经验，不能说什么。

但是Sphinxsearch在这种情况下要好得多，因为SphinxQL完全向后兼容。

注意: Sphinxsearch/Manticore确实很有趣。它不是基于Lucine的，结果严重不同。包含几个独特的功能，从盒子，ES没有和疯狂的快速与小/中等大小的索引。

由于Apache Solr的悠久历史，我认为Solr的一个优势是它的生态系统。针对不同类型的数据和用途，有许多Solr插件。

搜索平台从下到上分为以下几层:

数据 目的:表示各种数据类型和来源 文档建立 目的:为索引建立文档信息 索引和搜索 目的:建立和查询文档索引 逻辑增强 用途:用于处理搜索查询和结果的附加逻辑 搜索平台服务 目的:增加搜索引擎核心的附加功能，提供服务平台。 UI应用程序 用途:用于终端用户搜索界面或应用程序

参考文章:企业搜索

我只使用弹性搜索。因为我发现solr很难开始。 Elastic-search的特点:

启动方便，设置少。即使是新手也可以一步一步地设置集群。 简单的Restful API，使用NoSQL查询。以及许多易于访问的语言库。 好的文件，你可以读这本书:。官方网站上有网络版。