Anduvimos buscando por distintos sitios y de esta forma tener para ti la solución para tu inquietud, si continúas con alguna pregunta déjanos tu comentario y te responderemos sin falta, porque estamos para ayudarte.
Solución:
Actualizar
Ahora que se ha corregido el alcance de la pregunta, también podría agregar algo a este respecto:
Hay muchas comparaciones entre Apache Solr y ElasticSearch disponibles, por lo que haré referencia a las que encontré más útiles para mí, es decir, cubrir los aspectos más importantes:
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Bob Yoplait ya vinculó la respuesta de Kimchy a ElasticSearch, Sphinx, Lucene, Solr, Xapian. ¿Cuál encaja para qué uso ?, que resume las razones por las que siguió adelante y creó ElasticSearch, que en su opinión proporciona un modelo distribuido muy superior y facilidad de uso en comparación con Solr.
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Realtime Search de Ryan Sonnek: Solr vs Elasticsearch proporciona un análisis / comparación perspicaz y explica por qué cambió de Solr a ElasticSeach, a pesar de ser un usuario feliz de Solr, lo resume de la siguiente manera:
Solr puede ser el arma preferida al construir aplicaciones de búsqueda estándar, pero Elasticsearch lo lleva al siguiente nivel con un
Arquitectura para crear aplicaciones modernas de búsqueda en tiempo real.. La percolación es una característica emocionante e innovadora que, por sí sola, saca a Solr del agua. Elasticsearch es escalable, rápido y un sueño para integrarse. Adios Solr, fue un placer conocerte. [emphasis mine] -
El artículo de Wikipedia sobre ElasticSearch cita una comparación de la prestigiosa revista alemana iX, que enumera ventajas y desventajas, que resumen bastante bien lo que ya se ha dicho anteriormente:
Ventajas:
- Se distribuye ElasticSearch. No se requiere ningún proyecto por separado. Las réplicas también son casi en tiempo real, lo que se denomina “replicación push”.
- ElasticSearch es totalmente compatible con la búsqueda casi en tiempo real de Apache Lucene.
- El manejo de la tenencia múltiple no es una configuración especial, donde con Solr es necesaria una configuración más avanzada.
- ElasticSearch introduce el concepto de Gateway, que facilita las copias de seguridad completas.
Desventajas:
Solo un desarrollador principal[not applicable anymore according to the current elasticsearch GitHub organization, besides having a pretty active committer base in the first place]Sin función de armado automático[not applicable anymore according to the new Index Warmup API]
Respuesta inicial
Son tecnologías completamente diferentes que abordan casos de uso completamente diferentes, por lo que no se pueden comparar en absoluto de manera significativa:
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Apache Solr – Apache Solr ofrece las capacidades de Lucene en una forma rápida y fácil de usar. servidor de búsqueda con funciones adicionales como facetado, escalabilidad y mucho más
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Amazon ElastiCache – Amazon ElastiCache es un servicio web que facilita la implementación, el funcionamiento y el escalado de caché en memoria en las nubes.
- Tenga en cuenta que Amazon ElastiCache es compatible con el protocolo Memcached, un sistema de almacenamiento en caché de objetos de memoria ampliamente adoptado, por lo que el código, las aplicaciones y las herramientas populares que usa hoy con los entornos Memcached existentes funcionarán a la perfección con el servicio. (consulte Memcached para obtener más detalles).
[emphasis mine]
Quizás esto se haya confundido con las siguientes dos tecnologías relacionadas de una forma u otra:
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ElasticSearch – Es un motor de búsqueda de código abierto (Apache 2), distribuido, RESTful, construido sobre Apache Lucene.
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Amazon CloudSearch – Amazon CloudSearch es un servicio de búsqueda totalmente administrado en la nube que permite a los clientes integrar fácilmente la funcionalidad de búsqueda rápida y altamente escalable en sus aplicaciones.
los Solr y ElasticSearch Las ofertas suenan sorprendentemente similares a primera vista, y ambas utilizan el mismo motor de búsqueda de back-end, a saber, Apache Lucene.
Tiempo Solr es más antiguo, bastante versátil y maduro y, en consecuencia, se usa ampliamente ElasticSearch ha sido desarrollado específicamente para abordar Solr deficiencias con los requisitos de escalabilidad en los entornos de nube modernos, que son (más) difíciles de abordar con Solr.
Como tal, probablemente sería más útil comparar ElasticSearch con el recientemente introducido Amazon CloudSearch (vea la publicación introductoria Comience a buscar en una hora por menos de $ 100 / mes), porque ambos afirman cubrir los mismos casos de uso en principio.
Veo que algunas de las respuestas anteriores ahora están un poco desactualizadas. Desde mi perspectiva, y trabajo con Solr (en la nube y no en la nube) y ElasticSearch a diario, aquí hay algunas diferencias interesantes:
- Comunidad: Solr tiene una comunidad de usuarios, desarrolladores y colaboradores más grande y madura. ES tiene una comunidad de usuarios más pequeña pero activa y una comunidad creciente de contribuyentes
- Madurez: Solr es más maduro, pero ES ha crecido rápidamente y lo considero estable
- Rendimiento: difícil de juzgar. No hemos realizado evaluaciones comparativas de rendimiento directo. Una persona de LinkedIn comparó Solr vs. ES vs. Sensei una vez, pero los resultados iniciales deben ignorarse porque utilizaron una configuración no experta tanto para Solr como para ES.
- Diseño: A la gente le encanta Solr. La API de Java es algo detallada, pero a la gente le gusta cómo está armada. Desafortunadamente, el código Solr no siempre es muy bonito. Además, ES tiene fragmentación, replicación en tiempo real, documentos y enrutamiento integrados. Si bien algo de esto también existe en Solr, se siente un poco como un pensamiento posterior.
- Soporte: hay empresas que brindan soporte técnico y de consultoría tanto para Solr como para ElasticSearch. Creo que la única empresa que brinda soporte para ambos es Sematext (divulgación: soy el fundador de Sematext)
- Escalabilidad: ambos se pueden escalar a clústeres muy grandes. ES es más fácil de escalar que la versión anterior a Solr 4.0 de Solr, pero con Solr 4.0 ese ya no es el caso.
Para una cobertura más completa del tema Solr vs. ElasticSearch, eche un vistazo a https://sematext.com/blog/solr-vs-elasticsearch-part-1-overview/. Esta es la primera publicación de la serie de publicaciones de Sematext que realizan una comparación directa y neutral entre Solr y ElasticSearch. Divulgación: trabajo en Sematext.
Veo que mucha gente aquí ha respondido a esta pregunta de ElasticSearch vs Solr en términos de características y funcionalidad, pero no veo mucha discusión aquí (o en otros lugares) con respecto a cómo se comparan en términos de rendimiento.
Por eso decidí realizar mi propia investigación. Tomé un microservicio de fuente de datos heterogénea ya codificado que ya usaba Solr para la búsqueda de términos. Cambié Solr por ElasticSearch, luego ejecuté ambas versiones en AWS con una aplicación de prueba de carga ya codificada y capturé las métricas de rendimiento para un análisis posterior.
Esto es lo que encontré. ElasticSearch tuvo un rendimiento un 13% más alto en lo que respecta a la indexación de documentos, pero Solr fue diez veces más rápido. Cuando se trataba de consultar documentos, Solr tenía cinco veces más rendimiento y era cinco veces más rápido que ElasticSearch.
Si sostienes algún recelo y capacidad de aumentar nuestro sección te proponemos escribir una crítica y con mucho gusto lo interpretaremos.