全文检索引擎技术调研笔记
找了几个案例,最后选择把调研范围控制在较为主流的Elasticsearch、Solr和略偏门的Sphinx
Elasticsearch( https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/index.html )的安装方式比较齐全,默认就是cluster分布式部署,RestfulAPI相当简洁,总体来讲感觉比较符合开发设计者的初衷:简单、易用、强大。
Solr( https://lucene.apache.org/solr/guide/6_6/ )的强项是默认就包含了WebUI,其他方面感觉几乎都要比Elasticsearch要复杂繁琐一点。
Sphinx( http://sphinxsearch.com/docs/latest/index.html ):它的文档首先说明的是它的弓虽与强大。Sphinx的文档内容量实际上也不算大,但是读起来感觉不是很易读,不知道是排版的原因,还是内容表述的问题。不过文档都看完以后,感觉总体机制复杂度还是可控的。同时他也提供了一个Web界面化Sphinx tools工具。
玩法:先看一遍文档,然后配置运行从头到尾实操一遍,然后试试基本技术流程,再根据项目需求开始具体实施+优化。
Sphinx的生产应用使用这个包:https://github.com/rutube/django_sphinxsearch,因为Sphinx使用MySQL方言,需要mysql包,所以装这个包需要:
sudo apt-get install libmysqlclient-dev
还有一个包叫 https://github.com/jorgecarleitao/django-sphinxql,不过后面这个包对语言版本有要求,必须Python3。候选这两个包的原因是这两个包近期有更新,特别是前者近期更新频繁,已经进入pypi。至于Sphinx官方Plugins目录里面的包大多已经too out甚至已经被废弃。
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