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  • Solr和ES

    2021-04-10 21:18:20
    ES和SolrSolr利用Zookeeper进行分布式管理,而ES自身带有分布式协调管理功能; Solr支持更多格式的数据,而ES只支持Json文件格式; Solr对外提供更能很多,而ES本身更注重于核心功能,更多的高级功能一般由第三...

    ES和Solr:

    1. Solr利用Zookeeper进行分布式管理,而ES自身带有分布式协调管理功能;
    2. Solr支持更多格式的数据,而ES只支持Json文件格式;
    3. Solr对外提供更能很多,而ES本身更注重于核心功能,更多的高级功能一般由第三方插件提供;
    4. Solr在传统的搜索应用中表现好于ES,但是在处理实时搜索应用是效率明显低于ES。
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  • solr 和es

    2020-08-18 11:09:26
    可以看到,在这种条件下,ES进行一次搜索需要大约50ms的时间,但是Solr一次搜索只需要不到20ms的时间。 Solr的搜索速度在静态搜索的前提下具有明显的优势。 写入索引时的搜索速度 测试条件:每3秒写入一个doc索引 ...
    1. 性能对比
      集群空闲时的搜索速度
      集群空闲的含义:整个集群已经构建好所有的索引数据,只进行搜索,不再同步写入任何索引数据。

    在这里插入图片描述

    可以看到,在这种条件下,ES进行一次搜索需要大约50ms的时间,但是Solr一次搜索只需要不到20ms的时间。

    Solr的搜索速度在静态搜索的前提下具有明显的优势。

    写入索引时的搜索速度
    测试条件:每3秒写入一个doc索引
    在这里插入图片描述

    在写入索引的同时,进行搜索,ES进行一次搜索需要的时间没有明显变化,但是Solr的搜索速度下降了一个量级(20ms ---- 200ms ---- 2200ms)。

    随着数据量的增加,ES的搜索效率没有明显变化,但是Solr得搜索效率却急剧下降。

    原因&&结论
    当实时建立索引时, Solr会产生io阻塞,查询性能较差。

    Solr 在传统的搜索应用中表现好于 Elasticsearch,但在处理实时搜索应用时效率明显低于 Elasticsearch。

    Solr 是传统搜索应用的有力解决方案,但 Elasticsearch 更适用于新兴的实时搜索应用。

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  • Solr和ES对比

    2019-04-07 16:15:43
    Solr和ES对比 搜索引擎选型调研文档 Elasticsearch简介 Elasticsearch是一个实时的分布式搜索和分析引擎。它可以帮助你用前所未有的速度去处理大规模数据。 它可以用于全文搜索,结构化搜索以及分析,当然你也可以将...

    文章来源

    Solr和ES对比

    搜索引擎选型调研文档

    Elasticsearch简介

    Elasticsearch是一个实时的分布式搜索和分析引擎。它可以帮助你用前所未有的速度去处理大规模数据。

    它可以用于全文搜索,结构化搜索以及分析,当然你也可以将这三者进行组合。

    Elasticsearch是一个建立在全文搜索引擎 Apache Lucene™ 基础上的搜索引擎,可以说Lucene是当今最先进,最高效的全功能开源搜索引擎框架。

    但是Lucene只是一个框架,要充分利用它的功能,需要使用JAVA,并且在程序中集成Lucene。需要很多的学习了解,才能明白它是如何运行的,Lucene确实非常复杂。

    Elasticsearch使用Lucene作为内部引擎,但是在使用它做全文搜索时,只需要使用统一开发好的API即可,而不需要了解其背后复杂的Lucene的运行原理。

    当然Elasticsearch并不仅仅是Lucene这么简单,它不但包括了全文搜索功能,还可以进行以下工作:

    分布式实时文件存储,并将每一个字段都编入索引,使其可以被搜索。

    实时分析的分布式搜索引擎。

    可以扩展到上百台服务器,处理PB级别的结构化或非结构化数据。

    这么多的功能被集成到一台服务器上,你可以轻松地通过客户端或者任何你喜欢的程序语言与ES的RESTful API进行交流。

    Elasticsearch的上手是非常简单的。它附带了很多非常合理的默认值,这让初学者很好地避免一上手就要面对复杂的理论,

    它安装好了就可以使用了,用很小的学习成本就可以变得很有生产力。

    随着越学越深入,还可以利用Elasticsearch更多高级的功能,整个引擎可以很灵活地进行配置。可以根据自身需求来定制属于自己的Elasticsearch。

    使用案例:

    维基百科使用Elasticsearch来进行全文搜做并高亮显示关键词,以及提供search-as-you-type、did-you-mean等搜索建议功能。

    英国卫报使用Elasticsearch来处理访客日志,以便能将公众对不同文章的反应实时地反馈给各位编辑。

    StackOverflow将全文搜索与地理位置和相关信息进行结合,以提供more-like-this相关问题的展现。

    GitHub使用Elasticsearch来检索超过1300亿行代码。

    每天,Goldman Sachs使用它来处理5TB数据的索引,还有很多投行使用它来分析股票市场的变动。

    但是Elasticsearch并不只是面向大型企业的,它还帮助了很多类似DataDog以及Klout的创业公司进行了功能的扩展。

    Elasticsearch的优缺点:

    优点
    Elasticsearch是分布式的。不需要其他组件,分发是实时的,被叫做”Push replication”。

    Elasticsearch 完全支持 Apache Lucene 的接近实时的搜索。

    处理多租户(multitenancy)不需要特殊配置,而Solr则需要更多的高级设置。

    Elasticsearch 采用 Gateway 的概念,使得完备份更加简单。

    各节点组成对等的网络结构,某些节点出现故障时会自动分配其他节点代替其进行工作。

    缺点
    只有一名开发者(当前Elasticsearch GitHub组织已经不只如此,已经有了相当活跃的维护者)

    还不够自动(不适合当前新的Index Warmup API)

    Solr简介

    Solr(读作“solar”)是Apache Lucene项目的开源企业搜索平台。其主要功能包括全文检索、命中标示、分面搜索、动态聚类、数据库集成,以及富文本(如Word、PDF)的处理。Solr是高度可扩展的,并提供了分布式搜索和索引复制。Solr是最流行的企业级搜索引擎,Solr4 还增加了NoSQL支持。

    Solr是用Java编写、运行在Servlet容器(如 Apache Tomcat 或Jetty)的一个独立的全文搜索服务器。 Solr采用了 Lucene Java 搜索库为核心的全文索引和搜索,并具有类似REST的HTTP/XML和JSON的API。Solr强大的外部配置功能使得无需进行Java编码,便可对其进行调整以适应多种类型的应用程序。Solr有一个插件架构,以支持更多的高级定制。

    因为2010年 Apache Lucene 和 Apache Solr 项目合并,两个项目是由同一个Apache软件基金会开发团队制作实现的。提到技术或产品时,Lucene/Solr或Solr/Lucene是一样的。

    Solr的优缺点

    优点
    Solr有一个更大、更成熟的用户、开发和贡献者社区。

    支持添加多种格式的索引,如:HTML、PDF、微软 Office 系列软件格式以及 JSON、XML、CSV 等纯文本格式。

    Solr比较成熟、稳定。

    不考虑建索引的同时进行搜索,速度更快。

    缺点
    建立索引时,搜索效率下降,实时索引搜索效率不高。

    Elasticsearch与Solr的比较*
    当单纯的对已有数据进行搜索时,Solr更快。

    Search Fesh Index While Idle

    当实时建立索引时, Solr会产生io阻塞,查询性能较差, Elasticsearch具有明显的优势。

    search_fresh_index_while_indexing

    随着数据量的增加,Solr的搜索效率会变得更低,而Elasticsearch却没有明显的变化。

    search_fresh_index_while_indexing

    综上所述,Solr的架构不适合实时搜索的应用。

    实际生产环境测试*
    下图为将搜索引擎从Solr转到Elasticsearch以后的平均查询速度有了50倍的提升。

    average_execution_time

    Elasticsearch 与 Solr 的比较总结
    二者安装都很简单;

    Solr 利用 Zookeeper 进行分布式管理,而 Elasticsearch 自身带有分布式协调管理功能;

    Solr 支持更多格式的数据,而 Elasticsearch 仅支持json文件格式;

    Solr 官方提供的功能更多,而 Elasticsearch 本身更注重于核心功能,高级功能多有第三方插件提供;

    Solr 在传统的搜索应用中表现好于 Elasticsearch,但在处理实时搜索应用时效率明显低于 Elasticsearch。

    Solr 是传统搜索应用的有力解决方案,但 Elasticsearch 更适用于新兴的实时搜索应用。

    其他基于Lucene的开源搜索引擎解决方案*

    直接使用 Lucene

    说明:Lucene 是一个 JAVA 搜索类库,它本身并不是一个完整的解决方案,需要额外的开发工作。

    优点:成熟的解决方案,有很多的成功案例。apache 顶级项目,正在持续快速的进步。庞大而活跃的开发社区,大量的开发人员。它只是一个类库,有足够的定制和优化空间:经过简单定制,就可以满足绝大部分常见的需求;经过优化,可以支持 10亿+ 量级的搜索。

    缺点:需要额外的开发工作。所有的扩展,分布式,可靠性等都需要自己实现;非实时,从建索引到可以搜索中间有一个时间延迟,而当前的“近实时”(Lucene Near Real Time search)搜索方案的可扩展性有待进一步完善

    Katta

    说明:基于 Lucene 的,支持分布式,可扩展,具有容错功能,准实时的搜索方案。

    优点:开箱即用,可以与 Hadoop 配合实现分布式。具备扩展和容错机制。

    缺点:只是搜索方案,建索引部分还是需要自己实现。在搜索功能上,只实现了最基本的需求。成功案例较少,项目的成熟度稍微差一些。因为需要支持分布式,对于一些复杂的查询需求,定制的难度会比较大。

    Hadoop contrib/index

    说明:Map/Reduce 模式的,分布式建索引方案,可以跟 Katta 配合使用。

    优点:分布式建索引,具备可扩展性。

    缺点:只是建索引方案,不包括搜索实现。工作在批处理模式,对实时搜索的支持不佳。

    LinkedIn 的开源方案

    说明:基于 Lucene 的一系列解决方案,包括 准实时搜索 zoie ,facet 搜索实现 bobo ,机器学习算法 decomposer ,摘要存储库 krati ,数据库模式包装 sensei 等等

    优点:经过验证的解决方案,支持分布式,可扩展,丰富的功能实现

    缺点:与 linkedin 公司的联系太紧密,可定制性比较差

    Lucandra

    说明:基于 Lucene,索引存在 cassandra 数据库中

    优点:参考 cassandra 的优点

    缺点:参考 cassandra 的缺点。另外,这只是一个 demo,没有经过大量验证

    HBasene

    说明:基于 Lucene,索引存在 HBase 数据库中

    优点:参考 HBase 的优点

    缺点:参考 HBase 的缺点。另外,在实现中,lucene terms 是存成行,但每个 term 对应的 posting lists 是以列的方式存储的。随着单个 term 的 posting lists 的增大,查询时的速度受到的影响会非常大

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  • Apache solr ES比较

    千次阅读 2018-08-14 09:12:41
    Apache Solr vs Elasticsearch The Feature Smackdown API Feature Solr 6.2.1 ElasticSearch 5.0 Format XML, CSV, JSON JSON HTTP REST API Bin...

    http://solr-vs-elasticsearch.com/

    Apache Solr vs Elasticsearch

    The Feature Smackdown


    API

    Feature Solr 6.2.1 ElasticSearch 5.0
    Format XML, CSV, JSON JSON
    HTTP REST API
    Binary API   SolrJ  TransportClient, Thrift (through a plugin)
    JMX support  ES specific stats are exposed through the REST API
    Official client libraries  Java Java, Groovy, PHP, Ruby, Perl, Python, .NET, Javascript Official list of clients
    Community client libraries  PHP, Ruby, Perl, Scala, Python, .NET, Javascript, Go, Erlang, Clojure Clojure, Cold Fusion, Erlang, Go, Groovy, Haskell, Java, JavaScript, .NET, OCaml, Perl, PHP, Python, R, Ruby, Scala, Smalltalk, Vert.x Complete list
    3rd-party product integration (open-source) Drupal, Magento, Django, ColdFusion, Wordpress, OpenCMS, Plone, Typo3, ez Publish, Symfony2, Riak (via Yokozuna) Drupal, Django, Symfony2, Wordpress, CouchBase
    3rd-party product integration (commercial) DataStax Enterprise Search, Cloudera Search, Hortonworks Data Platform, MapR SearchBlox, Hortonworks Data Platform, MapR etc Complete list
    Output JSON, XML, PHP, Python, Ruby, CSV, Velocity, XSLT, native Java JSON, XML/HTML (via plugin)

     

    Infrastructure

    Feature Solr 6.2.1 ElasticSearch 5.0
    Master-slave replication  Only in non-SolrCloud. In SolrCloud, behaves identically to ES.  Not an issue because shards are replicated across nodes.
    Integrated snapshot and restore Filesystem Filesystem, AWS Cloud Plugin for S3 repositories, HDFS Plugin for Hadoop environments, Azure Cloud Plugin for Azure storage repositories

     

    Indexing

    Feature Solr 6.2.1 ElasticSearch 5.0
    Data Import DataImportHandler - JDBC, CSV, XML, Tika, URL, Flat File [DEPRECATED in 2.x] Rivers modules - ActiveMQ, Amazon SQS, CouchDB, Dropbox, DynamoDB, FileSystem, Git, GitHub, Hazelcast, JDBC, JMS, Kafka, LDAP, MongoDB, neo4j, OAI, RabbitMQ, Redis, RSS, Sofa, Solr, St9, Subversion, Twitter, Wikipedia
    ID field for updates and deduplication
    DocValues 
    Partial Doc Updates   with stored fields  with _source field
    Custom Analyzers and Tokenizers 
    Per-field analyzer chain 
    Per-doc/query analyzer chain 
    Index-time synonyms   Supports Solr and Wordnet synonym format
    Query-time synonyms   especially via hon-lucene-synonyms  Technically, yes, but practically no because multi-word/phrase query-time synonyms are not supported. See ES docs and hon-lucene-synonyms blog for nuances.
    Multiple indexes 
    Near-Realtime Search/Indexing 
    Complex documents 
    Schemaless   4.4+
    Multiple document types per schema   One set of fields per schema, one schema per core
    Online schema changes   Schemaless mode or via dynamic fields.  Only backward-compatible changes.
    Apache Tika integration 
    Dynamic fields 
    Field copying   via multi-fields
    Hash-based deduplication   Murmur plugin or ER plugin

     

    Searching

    Feature Solr 6.2.1 ElasticSearch 5.0
    Lucene Query parsing 
    Structured Query DSL   Need to programmatically create queries if going beyond Lucene query syntax.
    Span queries   via SOLR-2703
    Spatial/geo search 
    Multi-point spatial search 
    Faceting   Top N term accuracy can be controlled with shard_size
    Advanced Faceting   New JSON faceting API as of Solr 5.x  blog post
    Geo-distance Faceting
    Pivot Facets 
    More Like This
    Boosting by functions 
    Boosting using scripting languages 
    Push Queries  JIRA issue  Percolation. Distributed percolation supported in 1.0
    Field collapsing/Results grouping 
    Query Re-Ranking   via Rescoring or a plugin
    Index-based Spellcheck   Phrase Suggester
    Wordlist-based Spellcheck 
    Autocomplete
    Query elevation  workaround
    Intra-index joins   via parent-child query  via has_children and top_children queries
    Inter-index joins   Joined index has to be single-shard and replicated across all nodes.
    Resultset Scrolling   New to 4.7.0  via scan search type
    Filter queries   also supports filtering by native scripts
    Filter execution order   local params and cache property
    Alternative QueryParsers   DisMax, eDisMax  query_string, dis_max, match, multi_match etc
    Negative boosting   but awkward. Involves positively boosting the inverse set of negatively-boosted documents.
    Search across multiple indexes  it can search across multiple compatible collections
    Result highlighting
    Custom Similarity 
    Searcher warming on index reload   Warmers API
    Term Vectors API

     

    Customizability

    Feature Solr 6.2.1 ElasticSearch 5.0
    Pluggable API endpoints 
    Pluggable search workflow   via SearchComponents
    Pluggable update workflow   via UpdateRequestProcessor
    Pluggable Analyzers/Tokenizers
    Pluggable QueryParsers 
    Pluggable Field Types
    Pluggable Function queries
    Pluggable scoring scripts
    Pluggable hashing 
    Pluggable webapps   [site plugins DEPRECATED in 5.x] blog post
    Automated plugin installation   Installable from GitHub, maven, sonatype or elasticsearch.org

     

    Distributed

    Feature Solr 6.2.1 ElasticSearch 5.0
    Self-contained cluster   Depends on separate ZooKeeper server  Only Elasticsearch nodes
    Automatic node discovery  ZooKeeper  internal Zen Discovery or ZooKeeper
    Partition tolerance  The partition without a ZooKeeper quorum will stop accepting indexing requests or cluster state changes, while the partition with a quorum continues to function.  Partitioned clusters can diverge unless discovery.zen.minimum_master_nodes set to at least N/2+1, where N is the size of the cluster. If configured correctly, the partition without a quorum will stop operating, while the other continues to work. See this
    Automatic failover  If all nodes storing a shard and its replicas fail, client requests will fail, unless requests are made with the shards.tolerant=true parameter, in which case partial results are retuned from the available shards.
    Automatic leader election
    Shard replication
    Sharding 
    Automatic shard rebalancing   it can be machine, rack, availability zone, and/or data center aware. Arbitrary tags can be assigned to nodes and it can be configured to not assign the same shard and its replicates on a node with the same tags.
    Change # of shards  Shards can be added (when using implicit routing) or split (when using compositeId). Cannot be lowered. Replicas can be increased anytime.  each index has 5 shards by default. Number of primary shards cannot be changed once the index is created. Replicas can be increased anytime.
    Shard splitting
    Relocate shards and replicas   can be done by creating a shard replicate on the desired node and then removing the shard from the source node  can move shards and replicas to any node in the cluster on demand
    Control shard routing   shards or _route_ parameter  routing parameter
    Pluggable shard/replica assignment  Rule-based replica assignment  Probabilistic shard balancing with Tempest plugin
    Consistency Indexing requests are synchronous with replication. A indexing request won't return until all replicas respond. No check for downed replicas. They will catch up when they recover. When new replicas are added, they won't start accepting and responding to requests until they are finished replicating the index. Replication between nodes is synchronous by default, thus ES is consistent by default, but it can be set to asynchronous on a per document indexing basis. Index writes can be configured to fail is there are not sufficient active shard replicas. The default is quorum, but all or one are also available.

     

    Misc

    Feature Solr 6.2.1 ElasticSearch 5.0
    Web Admin interface  bundled with Solr  Marvel or Kibana apps
    Visualisation Banana (Port of Kibana) Kibana
    Hosting providers WebSolrSearchifyHosted-SolrIndexDepotOpenSolrgotosolr FoundObjectRocketbonsai.ioIndexistoqbox.ioIndexDepotCompose.ioSematext Logsene
    展开全文
  • solr和es的区别

    2017-07-11 10:56:00
    什么是ElasticSearch? ElasticSearch是基于rest风格,分布式搜索引擎,非常优秀的lucene库....它的简单的、可伸缩的酷... 1. solr查询快,但更新索引时慢(即插入删除慢)...2.ES建立索引快(即查询慢),即实时性...
  • 2.5 Solr和ES的比较 • 当单纯的对已有数据进行搜索时,Solr更快。 • 当实时建立索引时, Solr会产生io阻塞,查询性能较差, Elasticsearch具有明显的优势。 • 随着数据量的增加,Solr的搜索效率会变得更低,而...
  • hermes和solres

    2016-08-03 15:02:10
    solres可以持久化打开索引,将一些完全预加载到内存里(一级跳跃表,各种bitset缓存),为了排序统计速度,某一个列的值可以全部以数组的形式加载到内存。 hemes因为索引太大,文件太多,不能全部打开,打开索引...
  • 参考了几篇写的不错的文章,solr和Es各有优势,应该说都是非常好的全文检索引擎。对于系统需求来说都可以完美的满足,但是对于之后的其他需求的满足(比如日志分析等需求),es在分析方面做得更好。而且,目前es有更...
  • 以下教程solr和es通用。es不需要前后加/ 1.匹配6个任意字符+精确数字+尾数: /.{6}7011.+/ 2.匹配任意单个/多个字符+精确数字+任意单个/多个字符 /.+7011.+/ 3.匹配AABB(尾数为AABB) /.+(.)(.)\1{2}\2{2}/ 4....
  • lucent,solr,ES比较

    2019-09-24 11:40:45
    它的工作原理是计算机索引程序通过扫描文章中的每一个词,对每一个词建立一个索引,指明该词在文章中出现的次数位置,当用户查询时,检索程序就根据事先建立的索引进行查找,并将查找的结果反馈给用户的检索方式。...
  • 比较Solr和Elasticsearch:主要区别是什么?两个搜索引擎都在迅速发展,因此,无需多说,以下是关于Elasticsearch和Solr之间差异的最新信息:7. 切分位置一般来说,就建立索引和碎片的位置而言,Elasticsearch是非常...
  • SolrES(ElasticSearch)的对比

    千次阅读 2017-02-22 17:04:08
    搜索引擎选择: Elasticsearch与Solr搜索引擎选型调研文档 Elasticsearch简介 Elasticsearch是一个实时的分布式搜索分析引擎。 它可以帮助你用前所未有的速度去处理大规模数据。它可以用于全文搜索,结构化...
  • 很多东西都不止一个,每一个都有每一个的优点缺点,都有自己的...今天主要说下Elasticsearch,Solr,Lucene之间的区别: Elasticsearch: Elasticsearch是一个实时分布式搜索分析引擎。它让你以前所未有的速度...
  • Solr和ES都是基于lucene的 (其中的底层是倒排索引),lucene的作者是Doug Cutting ,他还是两个特别牛逼的作品Nutch、Hadoop (大数据方面的框架)的作者; 优点: ~全文检索; ~处理海量数据; ~高亮显示(简便); ES和...
  • 自己使用es和solr感想

    万次阅读 2017-04-18 17:05:36
    自己用solr已经2-3年了,在期间solr偶然会挂,很是头疼,也憔悴过,还专门写工具解决过,solr、solrcloud内存溢出,内存不释放问题解决方法,但是在偶然高并发,大数据量的时候solr可能还是会出现挂的情况,这些可能...
  • zookeeper集群和solr集群的安装整合: 最终实现下面的效果 为了节省服务器资源,我把每一台服务器都装了一个zookeeper服务器和solr服务器 一.zookeeper集群搭建 1.下载 解压缩 重命名 wget ...
  • es和solr比较 选型

    2021-03-01 23:54:41
    相同点: 都是基于Lucene 不同点: solr: 部署复杂 基于zk 擅长全文检索,更新较少 界面更美观 一边建索引一边检索,性能更低,实时性更差 es: 实时性更好 部署简单 更新频率目前更高
  • Solr 介绍/ES

    2020-10-17 19:34:48
    括一个属性值具有该属性值的各记录的地址。由于不是由记录来确定属性值,而是由属性 值来确定记录的位置,因而称为倒排索引(inverted index)。带有倒排索引的文件我们称为倒 排索引文件,简称倒排文件(inverted ...
  • ES和solr搜索方案对比

    2013-03-20 11:02:45
    ES和solr都是基于Lucence的搜索框架,文档比较2中方案适合的不同场景优劣
  • 公安部交通管理局在全国范围内推广了机动车缉查布控系统(简称卡口系统),通过整合共享各地车辆智能监测记录等信息资源,建立了横向联网、纵向贯通的全国机动车缉查布控系统,实现了大范围车辆缉查布控预警拦截、...
  • Solr2004年诞生 ElasticSearch 2010年诞生 ES更新 ElasticSearch简介:  ElasticSearch是一个实时的分布式的搜索引擎分析引擎.它可以帮助你用前所未有的速度去处理大规模数据.  它可以用于全文检索,结构化...
  • 公安部交通管理局在全国范围内推广了机动车缉查布控系统(简称卡口系统),通过整合共享各地车辆智能监测记录等信息资源,建立了横向联网、纵向贯通的全国机动车缉查布控系统,实现了大范围车辆缉查布控预警拦截、...
  • ElasticSearch(ES和solr的关系区别

    千次阅读 2018-06-03 21:32:16
    ElasticSearch(ES和solr的关系区别 Elasticsearch 与 Solr 的比较总结 单纯的对已有数据分析。solr更快 建立实时查询时,solr会产生io阻塞,查询性能更差。es 更有优势 随着数据量变化,solr的搜索效率...
  • ES和solr的区别

    2019-12-15 11:37:55
  • essolr对比

    千次阅读 2019-04-18 20:07:00
    solr相关资料 自带Jetty服务器,也可以在tomcat发布solr,默认端口8983...solr和Elasticsearch的区别: Solr建立索引时候,搜索效率下降,实时搜索效率不高,es实时搜索效率高 Solr利用Zookeeper进行分布式管理,而...

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