elasticsearch与solr的差异

Elasticsearch 和 Solr 都是流行的全文搜索引擎，它们都用于从大量数据中快速检索相关信息。然而，两者之间存在一些关键的差异：

1. **设计哲学**：
- Elasticsearch 更注重实时搜索和低延迟处理，它是一个分布式文档数据库，内置了搜索功能。
- Solr 则是一个基于Apache Lucene的搜索平台，更加强调可配置性和扩展性，适用于复杂的查询需求。

2. **架构**：
- Elasticsearch 内部采用了主分片复制的设计，自动管理索引和副本，提供高可用性。
- Solr 的架构相对复杂，需要手动配置和管理索引、节点和复制策略。

3. **更新性能**：
- Elasticsearch 支持实时数据分析，对文档的插入、删除和更新响应较快。
- Solr 对实时性要求不如Elasticsearch，尤其是在大规模更新时可能会有延迟。

4. **查询语言**：
- Elasticsearch 使用的是基于JSON的RESTful API，以及DSL（Domain Specific Language），如Kibana的可视化更为直观。
- Solr 使用的是XML或者JSON的查询语法（例如：Lucene Query Syntax），灵活性更高但也更复杂。

5. **社区支持**：
- Elasticsearch 社区庞大且活跃，有很多企业级解决方案集成，生态系统丰富。
- Solr 也有坚实的用户基础，但在商业支持和社区活跃度上略逊一筹。

**相关问题--:**
1. Elasticsearch适合什么样的应用场景？
2. Solr如何优化大型数据集的搜索性能？
3. 当数据量大且实时性要求高的场景下，为什么选择Elasticsearch而不是Solr？