原创

solr 和 elasticsearch 搜索引擎对比

从两个方面对ElasticSearch和Solr进行对比,从关系型数据库中的导入速度和模糊查询的速度。


单机对比1

1. Solr 发布了4.0-alpha,试了一下,发现需要自己修改schema,好处是它自带一个data importer。在自己的计算机上测试了一下,导入的性能大概是:14分钟导入 3092730  条记录,约合 3682条/秒。

2. 3百万条记录的情况下,模糊查询和排序基本都在1秒内返回

3. 刚才的测试,是每个field单独存储,现在修改了一下配置文件,增加了一个copyField,所有的field都拷贝一份到text这个field里面去,导入的性能大概是:19分钟导入了3092730 条记录,约合 2713条/秒

4. 3百万条记录的情况下,针对text的模糊查询基本在1秒内返回,但是针对所有记录的排序,大概要2~3秒

5. 使用 elasticsearch 0.19.8,缺省配置,用单任务导入,导入性能是:20分钟导入了3092730 条记录,约合2577条/秒

6. 3百万条记录的情况下,查询基本上在1秒内返回,但是模糊查询比较慢,第一次要10秒,后来大概要1~3秒。加上排序大概需要5秒,整体排序基本100ms

查询及排序的指令:

{
  "query": {
    "query_string": {
      "query": "*999*"
    }
  },
  "sort": [
    {
      "TIME_UP": {
        "order": "asc"
      }
    }
  ]
}


7. Es0.19.8,用两个任务导入,导入性能是:13分钟导入了3092730 条记录,约合3965条/秒

8. Solr全部建好索引后,占用磁盘空间是1.2G,es占用磁盘空间是4G



单机对比2

        在一台Intel i7,32G内存的机器上,重新跑这两个的对比。不过有个重大的区别在于,Solr是在这台性能很好的机器上跑,而es的导入进程则是在一台Intel 四核 2.5G,4G内存的机器上跑的,也许会有性能的差异。ES版本0.19.8,Solr版本4.0-ALPHA。

1. Solr的导入性能:3400万条记录,用时62分钟,平均9140条/秒,占用空间12.75G

2. 使用 *999* 这样的模糊查询,3秒以内返回,稍长一点的查询条件 *00100014*,也是2~3秒返回

3. Es的导入性能(设置Xmx为10G):3400万条记录,用时40分钟,平均14167条/秒,占用空间33.26G,客户端采用4个并发。

4. 使用 *999* 这样的模糊查询,9秒返回,稍长一点的查询条件 *00100014*,11.8秒返回

5. 如果不是针对所有字段查询,而是针对某个特定字段,比如 SAM_CODE: *00100014*,那么也是1秒以内返回。

6. 结论:es的查询效率也可以很高,只是我们还不会用。

7. 结论2:es有个设置是把所有字段放一块的那个,缺省是放一起,但是不知道为什么没起到应有的作用。


备注:

1. Solr第一次的那个内存使用的是缺省设置,这次改为10G,结果导入性能反而变差了,400万条记录,用了8分钟,平均8333条/秒,不知道为什么。

2. 改回缺省的内存配置,导入速度仍然慢。

3. 重启Linux,用10G的内存配置,再导入,5030万条记录,用时92分,约9112条/秒,说明导入速度和内存配置没有大差别

4. 在10G配置的情况下,检索速度也差别不大。

5. 为了搞清楚lucene4.0和solr4.0的进步有多大,下载了solr3.6.1,所幸的是4.0的配置文件在3.6.1上也可以用,所以很快就搭起来进行测试,导入性能为:3400万条记录,用时55分钟,约10303条/秒,占用空间13.85G。查询性能:*999*第一次11.6s,*00100014*  27.3s,相比4.0ALPHA的结果(5000万结果当中,*999*第一次2.6s,*00100014*第一次2.5s)来说,慢了很多,与es的性能差不多,因此,也许lucene4.0真的对性能有大幅提升?


集群对比:

        采用4台同样配置(Intel i7,32G内存)的Centos 6.3组成的集群,进行对比。

1. 首先是es,很方便的就组成了一个Cluster,等上一个3400万条的Index全部均衡负载之后进行测试,导入到另外一个Index当中。

2. 导入性能:8500万条记录,用时72分钟,约为19676条/秒。在前5千万条记录导入时的速度在2万/条以上,初始的速度在2.2万/条。占用空间78.6G(由于有冗余,实际占用空间为157.2G)

3. 查询性能:

*999*第一次13.5秒,第二次19.5秒,第三次7.4秒,第四次7.1秒,第五次7.1秒

*00100014*第一次17.2秒,第二次16.6秒,第三次17.9秒,第四次16.7秒,第五次17.1秒

SAM_CODE:*999*,0.8s,1.3s,0.02s,0.02s,0.02s

SAM_CODE: *00100014*,0.1s,0.1s,0.02s,0.03s,0.05s

4. Solr4.0-ALPHA,SolrCloud的配置还算简单,启动一个ZooKeeper,然后其他三台机器访问这个地址,就可以组成一个Cloud:

机器1: nohup java -Xms10G -Xmx10G -Xss256k -Djetty.port=8983 -Dsolr.solr.home="./example-DIH/solr/" -Dbootstrap_confdir=./example-DIH/solr/db/conf/ -Dcollection.configName=xabconf3 -DzkRun -DnumShards=4 -jar start.jar &

其他机器:nohup java -Xms10G -Xmx10G -Dsolr.solr.home="./example-DIH/solr/" -DzkHost=192.168.2.11:9983 -jar start.jar &

但是在执行 data import 的时候,频繁出现 OutOfMemoryError: unable to create new native thread。查了很多资料,把Linux的ulimit当中的nproc改成10240,把Xss改成256K,都解决不了问题。暂时没有办法进行。


结论如下:

1. 导入性能,es更强

2. 查询性能,solr 4.0最好,es与solr 3.6持平,可以乐观的认为,等es采用了lucene4之后,性能会有质的提升

3. Es采用SAM_CODE这样的查询性能很好,但是用_all性能就很差,而且差别非常大,因此,个人认为在目前的es情况下,仍然有性能提升的空间,只是现在还没找到方法。

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