Sphinx 或 SOLR：哪個獨立全文搜尋伺服器最能滿足我的需求？

選擇功能豐富的獨立全文搜尋伺服器：Sphinx 還是 SOLR？

搜尋獨立全文搜尋伺服器時- 文字搜尋伺服器與多個客戶端無縫集成，支援透過SQL 查詢進行批次索引，在Linux 環境中使用MySQL 運行，並且速度極快效能方面，出現了兩個突出的選擇：Sphinx 和SOLR。

相似之處：

• Sphinx 和 SOLR 都符合指定要求，擅長處理大量資料集並且高效索引。
• 他們擁有良好的業績記錄，眾多高流量網站利用其功能。
• 這兩種選項都提供商業支援。
• 全面的客戶端 API 綁定可滿足各種平台和語言的需求。
• 可分散式架構提高速度和負載

差異：

• 許可方面區分了 Sphinx 和 SOLR。 Apache2 授權的 SOLR 為商業用途提供了更大的靈活性，而 Sphinx 的 GPLv2 授權如果整合或擴展超出基本用例，則可能需要商業授權。
• Java 應用程式中的可嵌入性是 SOLR 的獨特優勢。
• SOLR 利用長期存在且廣泛採用的 Lucene 技術，提供對其最新功能和最佳化的存取。 Sphinx 提供與 RDBMS（特別是 MySQL）更緊密的整合。
• SOLR 無縫整合用於分散式應用程式開發的 Hadoop 和用於完整 Web 搜尋引擎解決方案（包括爬行）的 Nutch。
• SOLR 對專有檔案格式的本機支援、拼字檢查和多方面搜尋使其與 Sphinx 不同。
• Sphinx 缺乏部分更新欄位的能力與 SOLR 不同，索引中的資料。
• Sphinx 中的文件鍵有不同的要求：唯一的無符號非零整數。 SOLR 提供了更大的靈活性，支援整數和字串鍵。
• 字段折疊是一項用於優化搜尋結果相關性的功能，在 SOLR 中可用，但在 Sphinx 中不可用。
• SOLR 消除了對透過具有文件檢索功能的外部資料存儲，節省了額外的請求。
• 兩者之間的配置設定有所不同。 Sphinx 需要最少的配置，而 SOLR 使用 Java Web 容器，需要額外的調整。

替代考量：

• ElasticSearch，另一個基於 Lucene 的選項，提供類似的功能，但優點和缺點略有不同。
• Postgresql 和 MySQL 提供全文搜尋功能，但可能無法與 Sphinx 或 SOLR 等專用搜尋伺服器的速度和效率相符。

避免使用 Sphinx 的特定場景：

• 使用專有文件格式或需要拼字檢查功能時
• 需要多方面的搜尋功能
• 需要對欄位資料執行部分更新時
• 文檔時關鍵要求不滿足Sphinx的非零整數約束
• 字段折疊的情況對於結果優化至關重要
• 當首選直接文檔檢索而不依賴外部數據存儲時
• 當Sphinx 的簡單配置和設定不適合時

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