Sphinx vs SOLR : quel moteur de recherche de texte intégral autonome convient le mieux à mon projet ?

Choisir entre Sphinx et SOLR pour une recherche autonome en texte intégral : une analyse comparative

Introduction

Lors de la sélection d'un serveur de recherche en texte intégral autonome, Sphinx et SOLR apparaissent comme des concurrents de premier plan. Les deux répondent à des exigences clés telles que le fonctionnement autonome, l'indexation en masse à partir de requêtes SQL, la disponibilité open source et la compatibilité avec MySQL sur Linux.

Fonctionnalités comparatives

Alors que les deux Sphinx et SOLR partagent des capacités de base, ils présentent des différences notables :

• Licences : Sphinx fonctionne sous GPLv2, tandis que SOLR adopte la licence Apache2. Cette distinction est cruciale pour les applications commerciales, car l'utilisation de Sphinx peut nécessiter une licence commerciale.
• Intégrabilité : SOLR s'intègre de manière transparente aux applications Java et s'appuie sur Apache Lucene pour sa technologie fondamentale. À l'inverse, Sphinx présente une intégration plus forte avec les SGBDR.
• Caractéristiques : SOLR excelle dans les facettes, la vérification orthographique et la prise en charge des formats propriétaires tels que PDF et Microsoft Word. Sphinx ne dispose pas de ces fonctionnalités, mais excelle dans la gestion des identifiants de documents pour les clés entières uniques.
• Mises à jour partielles : Sphinx interdit les mises à jour partielles d'index pour les données de champ, tandis que SOLR permet cette flexibilité.
• Récupération de données : SOLR peut récupérer des documents entiers avec divers types de données, réduisant ainsi la dépendance au stockage de données externe. Sphinx récupère principalement uniquement les identifiants de documents.

Scénarios d'application pour chaque package

Bien que chaque cas d'utilisation soit distinct, certains scénarios peuvent favoriser des packages spécifiques :

• Intégrabilité : SOLR excelle dans les applications Java en raison de sa facilité d'utilisation intégration.
• Intégration étroite du SGBDR : Sphinx offre une intégration améliorée avec MySQL.
• Architecture distribuée : La compatibilité de SOLR avec Hadoop permet des applications distribuées, tandis que Sphinx offre ses propres capacités distribuées.
• Support Facet : La prise en charge native des facettes de SOLR simplifie la récupération des facettes.
• Indexation de fichiers propriétaires : SOLR gère efficacement l'indexation de fichiers propriétaires.
• Réduction de champs : SOLR prend en charge le regroupement des résultats. pour éviter les doublons écrans.

Conclusion

Le choix entre Sphinx et SOLR dépend des besoins spécifiques du projet. Pour les applications commerciales utilisant des fichiers propriétaires ou axées sur l'intégration de SGBDR, Sphinx peut convenir. Alternativement, les projets mettant l'accent sur l'intégrabilité de Java, la prise en charge des facettes ou les architectures distribuées peuvent trouver SOLR plus avantageux.

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