MongoDB是关系数据库+ lucene的有效替代品吗？
在一个新项目中，我需要使用lucene来实现搜索器。 这个搜索者将是这个项目中非常重要的一部分。 用MongoDb替换Relational Database + Lucene是否有效或方便？
编辑：好吧，我会澄清：我不是在问风险，我可以在这个项目中支付这个价格。 我的观点是：MongoDB面向这种事情吗？ 我可以制作一个完整的搜索引擎，其性能与Lucene相同吗？ 一位朋友指出我可以选择MongoDB作为替代方案，但我不知道Lucene性能是否与文档替代方案一起提供（然后，我也会在MongoDB中看到它），或者，另一方面，倒排索引和optimitizations是完整的独立于文件方向。
从技术上讲，您可以使用MongoDB进行全文搜索，但您错过了全文搜索提供商必须提供的许多内容。 我喜欢MongoDB，但是如果需要时间来执行，我会将它与全文搜索提供程序（如Lucene或Sphinx）结合使用。 我认为MongoDB对索引数组索引的方便能力最好留在基于标记的标记和搜索上，而不是全文搜索。
搜索（信息检索）不仅仅是抓取任何匹配的文档，如果您希望搜索结果具有任何相关性，您将需要沿着TF-IDF，短语匹配（序列中的单词）分数更高）或其他任何数量的IR技术来提高搜索精度。 如果你使用MongoDB，你需要从头开始实现它。
如果你真的想从零开始实现它，但是不用担心事物的原始存储方面的问题，MongoDB非常接近你可以在其上实现它的最好的数据库存储（无法想象许多其他存储），但是仍然没有成为一个很好的选择。
CouchDb似乎是通过couchdb-lucene项目使用Lucene的另一种可能的替代方案。
MongoDb是一个NOSQl，Lucene和SOLR是搜索引擎，并且在比较中增加了另一件事情，就像Terracota和EhCache一样。 所有人都有自己的目的。
如果需要使用全文搜索进行全文搜索，则相关性设置会显示结果，其中产品标题排名中的文本匹配度超过了desctription中的文本匹配度，以及许多此类基于文本的功能。 还有排名，相关性，声调相似，部分词匹配等。 所有这些事情最好通过像SOLR和Lucene这样基于搜索的存储系统来处理。
如果你的标准只是提取检索，你不需要你的演示文稿数据对象是持久的，那么只需使用一个缓存lke Terracota。
如果您需要更快的检索速度，并且需要在一个数据源中整合和聚合数据，并且还需要聚合的数据才能持久，那么可以使用像Mongodb这样的NOSQL。
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