ElasticSearch，狮身人面像，Lucene，Solr，Xapian。 哪种适合哪种用法？
我目前正在寻找其他搜索方法，而不是有一个巨大的SQL查询。 我最近看到了elasticsearch，并且使用了whoosh（搜索引擎的Python实现）。
你能给出你选择的理由吗？
作为ElasticSearch的创建者，也许我可以给你一些推理，说明为什么我继续前进并创建它。
使用纯Lucene具有挑战性。 如果你希望它能够很好地运行，还有很多东西需要注意，它也是一个库，所以没有分布式支持，它只是一个你需要维护的嵌入式Java库。
就Lucene的可用性而言，我回到了现在（近6年）的时候，我创建了Compass。 它的目的是简化使用Lucene并使日常Lucene变得更简单。 我一次又一次碰到的是要求能够分配Compass。 我开始从Compass内部开展工作，通过集成诸如GigaSpaces，Coherence和Terracotta等数据网格解决方案，但这还不够。
在它的核心，分布式Lucene解决方案需要被分割。 而且，随着HTTP和JSON作为无处不在的API的发展，这意味着可以轻松使用具有不同语言的许多不同系统的解决方案。
这就是我继续创建ElasticSearch的原因。 它具有非常先进的分布式模型，本质上讲JSON，并公开许多高级搜索功能，所有这些功能都通过JSON DSL无缝地表达。
Solr也是通过HTTP公开一个索引/搜索服务器的解决方案，但我认为ElasticSearch提供了一个非常优越的分布式模型和易用性（尽管目前缺乏一些搜索功能，但不是很长时间，情况下，计划是将所有Compass功能都放入ElasticSearch中）。 当然，自从我创建ElasticSearch以来，我有点偏颇，所以您可能需要检查自己。
至于狮身人面像，我没有使用它，所以我不能评论。 我可以推荐的是这个线程在Sphinx论坛上，我认为它证明了ElasticSearch卓越的分布式模型。
当然，ElasticSearch有更多的功能，然后才分发。 它实际上是在考虑云的基础上构建的。 您可以检查网站上的功能列表。
我们经常使用Lucene来索引和搜索数以千万计的文档。 搜索速度足够快，我们使用不需要很长时间的增量更新。 它确实需要我们一些时间才能到达这里。 Lucene的优势在于其可扩展性，多种功能以及活跃的开发人员社区。 使用裸露的Lucene需要用Java进行编程。
如果你重新开始，Lucene系列中的工具是Solr，它比裸露的Lucene更容易设置，并且几乎具有Lucene的全部功能。 它可以轻松导入数据库文件。 Solr是用Java编写的，因此对Solr的任何修改都需要Java知识，但只需调整配置文件即可完成很多工作。
我也听说过狮身人面像的好处，特别是与MySQL数据库结合使用。 虽然没有用过它。
国际海事组织，你应该选择：
我已经使用了狮身人面像，Solr和Elasticsearch。 Solr / elasticsearch建立在Lucene之上。 它增加了许多常用功能：Web服务器API，刻面，缓存等。
如果你只想要一个简单的全文搜索设置，狮身人面像是一个更好的选择。
如果你想自定义你的搜索，elasticsearch和solr是更好的选择。 它们非常具有可扩展性：您可以编写自己的插件来调整结果评分。
一些示例用途：
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