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單機對比

1.?Solr?發布了4.0-alpha，試了一下，發現需要自己修改schema，好處是它自帶一個data?importer。在自己的計算機上測試了一下，導入的性能大概是：14分鐘導入? 3092730 ? ?條記錄，約合?3682條/秒。

2.?3百萬條記錄的情況下，模糊查詢和排序基本都在1秒內返回

3.?剛才的測試，是每個field單獨存儲，現在修改了一下配置文件，增加了一個copyField，所有的field都拷貝一份到text這個field里面去，導入的性能大概是：19分鐘導入了 3092730 ? 條記錄，約合?2713條/秒

4.?3百萬條記錄的情況下，針對text的模糊查詢基本在1秒內返回，但是針對所有記錄的排序，大概要2~3秒

5.?使用?elasticsearch?0.19.8，缺省配置，用單任務導入，導入性能是：20分鐘導入了 3092730 ? 條記錄，約合2577條/秒

6.?3百萬條記錄的情況下，查詢基本上在1秒內返回，但是模糊查詢比較慢，第一次要10秒，后來大概要1~3秒。加上排序大概需要5秒，整體排序基本100ms

查詢及排序的指令：

{

??"query":?{

????"query_string":?{

??????"query":?"*999*"

????}

??},

??"sort":?[

????{

??????"TIME_UP":?{

????????"order":?"asc"

??????}

????}

??]

}

?

7.?Es0.19.8，用兩個任務導入，導入性能是：13分鐘導入了 3092730 ? 條記錄，約合3965條/秒

8.?Solr全部建好索引后，占用磁盤空間是1.2G，es占用磁盤空間是4G

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單機對比2

在一臺Intel?i7，32G內存的機器上，重新跑這兩個的對比。不過有個重大的區別在于，Solr是在這臺性能很好的機器上跑，而es的導入進程則是在一臺Intel?四核?2.5G，4G內存的機器上跑的，也許會有性能的差異。ES版本0.19.8，Solr版本4.0-ALPHA。

1.?Solr的導入性能：3400萬條記錄，用時62分鐘，平均9140條/秒，占用空間12.75G

2.?使用?*999*?這樣的模糊查詢，3秒以內返回，稍長一點的查詢條件?*00100014*，也是2~3秒返回

3.?Es的導入性能（設置Xmx為10G）：3400萬條記錄，用時40分鐘，平均14167條/秒，占用空間33.26G，客戶端采用4個并發。

4.?使用?*999*?這樣的模糊查詢，9秒返回，稍長一點的查詢條件?*00100014*，11.8秒返回

5.?如果不是針對所有字段查詢，而是針對某個特定字段，比如?SAM_CODE:?*00100014*，那么也是1秒以內返回。

6.?結論：es的查詢效率也可以很高，只是我們還不會用。

7.?結論2：es有個設置是把所有字段放一塊的那個，缺省是放一起，但是不知道為什么沒起到應有的作用。

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備注：

1.?Solr第一次的那個內存使用的是缺省設置，這次改為10G，結果導入性能反而變差了，400萬條記錄，用了8分鐘，平均8333條/秒，不知道為什么。

2.?改回缺省的內存配置，導入速度仍然慢。

3.?重啟Linux，用10G的內存配置，再導入，5030萬條記錄，用時92分，約9112條/秒，說明導入速度和內存配置沒有大差別

4.?在10G配置的情況下，檢索速度也差別不大。

5.?為了搞清楚lucene4.0和solr4.0的進步有多大，下載了solr3.6.1，所幸的是4.0的配置文件在3.6.1上也可以用，所以很快就搭起來進行測試，導入性能為：3400萬條記錄，用時55分鐘，約10303條/秒，占用空間13.85G。查詢性能：*999*第一次11.6s，*00100014*??27.3s，相比4.0ALPHA的結果（5000萬結果當中，*999*第一次2.6s，*00100014*第一次2.5s）來說，慢了很多，與es的性能差不多，因此，也許lucene4.0真的對性能有大幅提升？

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集群對比：

采用4臺同樣配置（Intel?i7，32G內存）的Centos?6.3組成的集群，進行對比。

1.?首先是es，很方便的就組成了一個Cluster，等上一個3400萬條的Index全部均衡負載之后進行測試，導入到另外一個Index當中。

2.?導入性能：8500萬條記錄，用時72分鐘，約為19676條/秒。在前5千萬條記錄導入時的速度在2萬/條以上，初始的速度在2.2萬/條。占用空間78.6G（由于有冗余，實際占用空間為157.2G）

3.?查詢性能：

*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的配置還算簡單，啟動一個ZooKeeper，然后其他三臺機器訪問這個地址，就可以組成一個Cloud：

機器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?&

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

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但是在執行?data?import?的時候，頻繁出現?OutOfMemoryError:?unable?to?create?new?native?thread。查了很多資料，把Linux的ulimit當中的nproc改成10240，把Xss改成256K，都解決不了問題。暫時沒有辦法進行。

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結論

1.?導入性能，es更強

2.?查詢性能，solr?4.0最好，es與solr?3.6持平，可以樂觀的認為，等es采用了lucene4之后，性能會有質的提升

3.?Es采用SAM_CODE這樣的查詢性能很好，但是用_all性能就很差，而且差別非常大，因此，個人認為在目前的es情況下，仍然有性能提升的空間，只是現在還沒找到方法。