全文检索:sphinx_elasticsearch_xunsearch选型分析

#### 开发语言：
Sphinx和Xunsearch是基于C/C++开发、Elasticsearch基于java开发

#### MySQL数据导入及索引生成：
Sphinx > Elasticsearch > Xunsearch 
Sphinx跟RDBMS(特别是MYSQL)绑定的特别紧密，在导入MySQL数据生成索引时，从易用性、可靠性、速度上来看，Sphinx优于ElasticSearch。Sphinx真的很快。ElasticSearch官方文档上，数据都是使用RESTful接口一条一条插入的，也就是增量更新。有个bulk接口，可以批量导入、大幅加快速度

#### 增量更新支持：

------------

ElasticSearch、Xunsearch优于Sphinx。ElasticSearch、Xunsearch把增量更新作为首选CURD方式；而Sphinx使用辅助表的方案不但不优雅，还会让你的其他系统变得复杂起来，在你频繁更改单条数据的时候很容易出错。

#### 可视化与辅助管理工具：
ElasticSearch：Kibana，Beats，Logstash，Marvel，Head
Sphinx：Sphinx Tools
PS：Kibana支持可视化的报表数据，Beats、Logstash偏重于log收集

#### 检索速度：
Sphinx > Elasticsearch > Xunsearch
> PS: 如果配置群集，群集越多搜起来就越快

#### 对中文支持：
Xunsearch > Sphinx，Xunsearch支持拼音搜索

#### 搜索算法支持 - Ranker自定义：
Elasticsearch > Sphinx > Xunsearch
> PS：在自定义Ranker方面，Elastic Search的Function Score Query比Sphinx的expression-ranker强大许多。

#### 横向扩展与高可用:
Elasticsearch > Sphinx
> PS：Xunsearch未发现群集/分布式之列的文档。ElasticSearch有更强的横向扩展能力和高可用性。

#### 资源占用:
Sphinx > Elasticsearch > Xunsearch

#### 易用性：
Xunsearch > Sphinx > Elasticsearch

`PS：'>'符号理解为优于。`

最后更新于 2019-06-27 13:48:44 并被添加「elasticsearch sphinx xunsearch 全文检索」标签，已有 4970 位童鞋阅读过。

本站使用「署名 4.0 国际」创作共享协议，可自由转载、引用，但需署名作者且注明文章出处

未来往事

全文检索:sphinx_elasticsearch_xunsearch选型分析

此处评论已关闭