1、elasticsearch简介
Elasticsearch是一个实时分布式搜索和分析引擎。它让你以前所未有的速度处理大数据成为可能。它用于全文搜索、结构化搜索、分析以及将这三者混合使用。
1、维基百科使用Elasticsearch提供全文搜索并高亮关键字，以及输入实时搜索(search-asyou-type)和搜索纠错(did-you-mean)等搜索建议功能。
2、英国卫报使用Elasticsearch结合用户日志和社交网络数据提供给他们的编辑以实时的反馈，以便及时了解公众对新发表的文章的回应。
3、StackOverflow结合全文搜索与地理位置查询，以及more-like-this功能来找到相关的问题和答案。4、Github使用Elasticsearch检索1300亿行的代码。
但是Elasticsearch不仅用于大型企业，它还让像DataDog以及Klout这样的创业公司将最初的想法变成可扩展的解决方案。Elasticsearch可以在你的笔记本上运行，也可以在数以百计的服务器上处理PB级别的数据 。Elasticsearch是一个基于Apache Lucene(TM)的开源搜索引擎。无论在开源还是专有领域，Lucene可以被认为是迄今为止最先进、性能最好的、功能最全的搜索引擎库。但是，Lucene只是一个库。想要使用它，你必须使用Java来作为开发语言并将其直接集成到你的应用中，更糟糕的是，Lucene非常复杂，你需要深入了解检索的相关知识来理解它是如何工作的。Elasticsearch也使用Java开发并使用Lucene作为其核心来实现所有索引和搜索的功能，但是它的目的是通过简单的 RESTful API 来隐藏Lucene的复杂性，从而让全文搜索变得简单。
2、solr简介
Solr 是Apache下的一个顶级开源项目，采用Java开发，它是基于Lucene的全文搜索服务器。Solr提供了比Lucene更为丰富的查询语言，同时实现了可配置、可扩展，并对索引、搜索性能进行了优化
Solr可以独立运行，运行在Jetty、Tomcat等这些Servlet容器中，Solr 索引的实现方法很简单，用 POST 方法向 Solr 服务器发送一个描述 Field 及其内容的 XML 文档，Solr根据xml文档添加、删除、更新索引 。Solr 搜索只需要发送 HTTP GET 请求，然后对 Solr 返回Xml、json等格式的查询结果进行解析，组织页面布局。Solr不提供构建UI的功能，Solr提供了一个管理界面，通过管理界面可以查询Solr的配置和运行情况。
solr是基于lucene开发企业级搜索服务器，实际上就是封装了lucene。
Solr是一个独立的企业级搜索应用服务器，它对外提供类似于Web-service的API接口。用户可以通过http请求，向搜索引擎服务器提交一定格式的文件，生成索引；也可以通过提出查找请求，并得到返回结果。
3、lucene
Lucene是apache软件基金会4 jakarta项目组的一个子项目，是一个开放源代码的全文检索引擎工具包，但它不是一个完整的全文检索引擎，而是一个全文检索引擎的架构，提供了完整的查询引擎和索引引擎，部分文本分析引擎（英文与德文两种西方语言）。Lucene的目的是为软件开发人员提供一个简单易用的工具包，以方便的在目标系统中实现全文检索的功能，或者是以此为基础建立起完整的全文检索引擎。Lucene是一套用于全文检索和搜寻的开源程式库，由Apache软件基金会支持和提供。Lucene提供了一个简单却强大的应用程式接口，能够做全文索引和搜寻。在Java开发环境里Lucene是一个成熟的免费开源工具。就其本身而言，Lucene是当前以及最近几年最受欢迎的免费Java信息检索程序库。人们经常提到信息检索程序库，虽然与搜索引擎有关，但不应该将信息检索程序库与搜索引擎相混淆。
Lucene是一个全文检索引擎的架构。那什么是全文搜索引擎？
全文搜索引擎是名副其实的搜索引擎，国外具代表性的有Google、Fast/AllTheWeb、AltaVista、Inktomi、Teoma、WiseNut等，国内著名的有百度（Baidu）。它们都是通过从互联网上提取的各个网站的信息（以网页文字为主）而建立的数据库中，检索与用户查询条件匹配的相关记录，然后按一定的排列顺序将结果返回给用户，因此他们是真正的搜索引擎。
从搜索结果来源的角度，全文搜索引擎又可细分为两种，一种是拥有自己的检索程序（Indexer），俗称“蜘蛛”（Spider）程序或“机器人”（Robot）程序，并自建网页数据库，搜索结果直接从自身的数据库中调用，如上面提到的7家引擎；另一种则是租用其他引擎的数据库，并按自定的格式排列搜索结果，如Lycos引擎。
4、性能对比
1、单纯对已有数据搜索，solr快很多
2、当实时建立索引，solr会产生I/O阻塞，性能大打折扣
3、随着数据量增大，solr明显不行，而es没有多大变化
另外还有如下区别：
1、es基本是开箱即用，非常简单。Solr安装略微复杂一丢丢
2、Solr 利用 Zookeeper 进行分布式管理，而 Elasticsearch 自身带有分布式协调管理功能
3、Solr 支持更多格式的数据，比如JSON、XML、CSV，而 Elasticsearch 仅支持json文件格式
4、Solr 官方提供的功能更多，而 Elasticsearch 本身更注重于核心功能，高级功能多有第三方插件提供，例如图形化界面需要kibana友好支撑
5、Solr 查询快，但更新索引时慢（即插入删除慢），用于电商等查询多的应用
6、ES建立索引快（即查询慢），即实时性查询快，用于facebook新浪等搜索
7、Solr 是传统搜索应用的有力解决方案，但 Elasticsearch 更适用于新兴的实时搜索应用
8、Solr比较成熟，有一个更大，更成熟的用户、开发和贡献者社区，而 Elasticsearch相对开发维护者较少，更新太快，学习使用成本较高
5、solr工作原理
Solr是一个独立的企业级搜索应用服务器，它对外提供类似于Web-service的API接口。用户可以通过http请求，向搜索引擎服务器提交一定格式的XML文件，生成索引；也可以通过Http Get操作提出查找请求，并得到XML格式的返回结果。
想要知道solr的实现原理，首先得了解什么是全文检索、solr的索引创建过程和索引索搜过程。
1. 全文检索
举个例子：现在有几个文档，我想从这几个文档中查找出包含“solr工作原理”的文档，此时有两种做法：
1）顺序扫描法：对这几个文档依次查找，包含目标字段的文档就记录下来，最后查找的结果可能在这几个文档中，这种查找方式叫做顺序扫描法。
顺序扫描法在文档数量较少的情况下，查找速度还是很快的，但是文档数量很多时，查找速度就明显不行了。
2）全文检索：对文档内容进行分词，对分词后的结果创建索引，然后通过对索引进行搜索的方式叫做全文检索。
全文检索就相当于根据偏旁部首或读音去查找字典，在文档很多的情况，这种查找速度肯定比一个一个文档查找要快。
1）创建索引
文档一：solr是基于Lucene开发的企业级搜索引擎技术
文档二：Solr是一个独立的企业级搜索应用服务器，Solr是一个高性能，基于Lucene的全文搜索服务器
首先经过分词器分词，solr会为分词后的结果（词典）创建索引，然后将索引和文档id列表对应起来，如下图所示：
比如：solr在文档1和文档2中都有出现，所以对应的文档ID列表中既包含文档1的ID也包含文档2的ID，文档ID列表对应到具体的文档，并体现该词典在该文档中出现的频次，频次越多说明权重越大，权重越大搜索的结果就会排在前面。
solr内部会对分词的结果做如下处理：
1.去除停词和标点符号，例如英文的this，that等， 中文的”的”,”一”等没有特殊含义的词
2.会将所有的大写英文字母转换成小写，方便统一创建索引和搜索索引
3.将复数形式转为单数形式，比如students转为student，也是方便统一创建索引和搜索索引
2）索引搜索过程
知道了创建索引的过程，那么根据索引进行搜索就变得简单了。
1.用户输入搜索条件
2.对搜索条件进行分词处理
3.对分词后的结果创建索引
4.根据索引找到文档ID列表
5.根据文档ID列表找到具体的文档，根据出现的频次等计算权重，最后将文档列表按照权重排序返回
参考自： ElasticSearch和solr的差别 - mickey007 - 博客园 (cnblogs.com) & Solr工作原理 - 晏青 - 博客园 (cnblogs.com)
