从Solr到Elasticsearch：搭建全文搜索的转型之路

本文主要探讨了全文搜索引擎的选择，对比了Elasticsearch（ES）和Solr，背景是项目中基于Solr的全文搜索遇到稳定性问题，需要构建一个适配层来实现服务之间的切换。作者决定从零开始学习并搭建ES服务。 全文搜索引擎，如Elasticsearch和Solr，是当前主流的搜索引擎类型。它们通过扫描文档中的每个词汇，建立索引以指示词频和位置，从而在用户查询时快速返回结果。全文搜索引擎特别适合处理非结构化数据，如电子邮件、文档等，因为这些数据没有固定的格式或长度。 数据通常分为结构化、非结构化和半结构化三类。结构化数据，如数据库中的记录，有明确的格式和长度；非结构化数据则无固定格式，例如文本文件；半结构化数据如XML或HTML，既可视为结构化的也可以作为非结构化处理。结构化数据通常使用关系数据库进行存储和搜索，而全文数据的搜索则涉及两种主要方法：顺序扫描和全文检索。 顺序扫描效率低下，需要逐个检查文档以找到目标关键词，而全文检索则通过建立索引显著提高了搜索效率。全文检索引擎利用倒排索引技术，预先对文档中的词汇进行索引，使得查询时可以直接定位到包含关键词的文档，大大减少了搜索时间。 Elasticsearch和Solr都是基于Apache Lucene库构建的开源全文搜索引擎，两者都有强大的分布式搜索和分析能力。Elasticsearch以其易用性、灵活性和内置的集群功能受到青睐，适合实时数据分析和大规模数据处理。Solr则在大型企业环境中广泛使用，提供了更高级的定制化选项和更强大的集群管理功能。 在面临Solr服务不稳定的问题时，选择Elasticsearch作为备选方案，可以借助其自动发现和故障转移机制来提高系统的可用性。开发适配层可以确保当Solr出现问题时，系统能无缝切换到Elasticsearch，保持服务连续性。 全文搜索引擎的选择取决于具体需求，包括数据规模、性能要求、稳定性需求以及团队的技术栈。Elasticsearch和Solr各有优势，选择哪一个取决于项目的需求和现有技术基础设施的兼容性。对于初次接触Elasticsearch的开发者来说，学习和搭建过程可能涉及到索引管理、查询语法、集群配置等多个方面，这些都是构建高效全文搜索系统的关键环节。