Sphinx ou SOLR : quel serveur de recherche en texte intégral autonome répond le mieux à mes besoins ?

Choisir un serveur de recherche de texte intégral autonome et riche en fonctionnalités : Sphinx ou SOLR ?

Lors de la recherche d'un serveur de recherche en texte intégral autonome et complet -serveur de recherche de texte qui s'intègre de manière transparente à plusieurs clients, prend en charge l'indexation en masse via des requêtes SQL, fonctionne dans l'environnement Linux avec MySQL et offre des performances ultra-rapides, deux éléments importants des options émergent : Sphinx et SOLR.

Similarités :

• Sphinx et SOLR répondent tous deux aux exigences spécifiées, excellant dans la gestion d'ensembles de données étendus et une indexation efficace.
• Ils possèdent des antécédents réputés avec de nombreux sites Web à fort trafic utilisant leur capacités.
• Un support commercial est disponible pour les deux options.
• Des liaisons d'API client complètes s'adaptent à diverses plates-formes et langages.
• Les architectures distribuables améliorent la vitesse et la charge. manipulation.

Différences :

• L'aspect licence distingue Sphinx et SOLR. SOLR sous licence Apache2 offre plus de flexibilité pour une utilisation commerciale, tandis que la licence GPLv2 de Sphinx peut nécessiter une licence commerciale si elle est intégrée ou étendue au-delà des cas d'utilisation de base.
• L'intégrabilité dans les applications Java est un avantage unique de SOLR.
• SOLR exploite la technologie Lucene de longue date et largement adoptée, offrant un accès à ses dernières fonctionnalités et optimisations. Sphinx offre une intégration plus étroite avec les SGBDR, en particulier MySQL.
• SOLR intègre de manière transparente Hadoop pour le développement d'applications distribuées et Nutch pour une solution complète de moteur de recherche Web, y compris l'exploration.
• Prise en charge native de SOLR pour les formats de fichiers propriétaires , la vérification orthographique et la recherche à multiples facettes le différencient de Sphinx.
• Sphinx n'a pas la capacité de mettre à jour partiellement les données de champ dans son indices, contrairement à SOLR.
• Les clés de document contiennent des exigences distinctes dans Sphinx : des entiers uniques non signés non nuls. SOLR offre plus de flexibilité, prenant en charge à la fois les clés entières et les clés de chaîne.
• La réduction de champs, une fonctionnalité permettant d'optimiser la pertinence des résultats de recherche, est disponible dans SOLR mais pas dans Sphinx.
• SOLR élimine le besoin d'un magasin de données externe en proposant une fonctionnalité de récupération de documents, en enregistrant une demande supplémentaire.
• La configuration varie entre les deux. Sphinx nécessite une configuration minimale, tandis que SOLR utilise des conteneurs Web Java, ce qui nécessite des réglages supplémentaires.

Considérations alternatives :

• ElasticSearch, une autre option basée sur Lucene , offre des fonctionnalités similaires mais des forces et des faiblesses légèrement différentes.
• Postgresql et MySQL offrent une fonctionnalité de recherche en texte intégral mais peuvent ne correspond pas à la vitesse et à l'efficacité des serveurs de recherche dédiés comme Sphinx ou SOLR.

Scénarios spécifiques à éviter d'utiliser Sphinx :

• Lorsque vous utilisez des formats de fichiers propriétaires ou avez besoin de fonctionnalités de vérification orthographique
• Nécessite une fonctionnalité de recherche à multiples facettes
• Lorsque vous devez effectuer des mises à jour partielles sur les données de champ
• Lorsque le document les exigences clés ne répondent pas à la contrainte entière non nulle de Sphinx
• Dans les cas où l'effondrement des champs est crucial pour l'optimisation des résultats
• Lorsque la récupération directe de documents est préférée sans dépendance externe au magasin de données
• Lorsque la configuration et l'installation plus simples de Sphinx ne conviennent pas

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!