全文検索エンジンの比較 - Lucene、Sphinx、Postgresql、MySQL? [closed] 質問する

Lucene について誰かがコメントしてくれたのは良かったです。私にはそれについて全く分かりませんから。

一方、スフィンクスについては、私はよく知っているので、何かお役に立てるかどうか見てみましょう。

• 結果の関連性のランキングはデフォルトです。必要に応じて独自の並べ替えを設定したり、特定のフィールドに高い重み付けを与えたりすることができます。
• インデックス作成の速度は、データベースと直接通信するため、非常に高速です。速度低下は、複雑な SQL クエリやインデックス化されていない外部キーなどの問題によって発生します。検索でも速度低下を感じたことはありません。
• 私は Rails の人間なので、Django で実装するのがどれほど簡単かはわかりません。ただし、Sphinx ソースには Python API が付属しています。
• 検索サービスデーモン（searchd）はメモリ使用量が非常に少なく、制限を設定することができます。メモリはどれくらいインデクサープロセスでも使用されます。
• スケーラビリティについては私の知識があまりありませんが、インデックス ファイルを複数のマシンにコピーして、複数の searchd デーモンを実行するのは簡単です。ただし、他の人から得た一般的な印象では、高負荷でも非常に優れているため、複数のマシンにスケールアウトすることは、対処する必要のあるものではありません。
• 「did-you-mean」などのサポートはありませんが、他のツールを使用すれば簡単に実行できます。ただし、Sphinx は辞書を使用して単語の語幹を抽出します。そのため、検索では「driving」と「drive」 (例) は同じとみなされます。
• ただし、Sphinx ではフィールド データの部分的なインデックス更新は許可されません。一般的なアプローチは、最近の変更をすべて含む差分インデックスを維持し、変更のたびにこれを再インデックスすることです (新しい結果は 1 秒か 2 秒以内に表示されます)。データ量が少ないため、これには数秒しかかかりません。ただし、メイン データセットは定期的に再インデックスする必要があります (ただし、どのくらいの頻度で再インデックスするかは、データの変動性によって異なります。毎日か、毎時間か)。ただし、インデックス作成速度が速いため、これはすべて非常に簡単です。

これがあなたの状況にどの程度当てはまるかは分かりませんが、エヴァン・ウィーバーは、Railsの一般的な検索オプションのいくつかを比較した。(Sphinx、Ferret (Ruby 用の Lucene の移植版)、Solr)、いくつかのベンチマークを実行しています。役に立つと思います。

私は MySQL の全文検索を詳細に調べたことはありませんが、速度面でも機能面でも Sphinx、Lucene、Solr に匹敵するものではないことはわかっています。