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任何理由不使用PostgreSQL内置的全文searchHeroku？

我准备在Heroku上部署一个需要全文search的Rails应用程序。 到目前为止，我已经使用MySQL和Sphinx在VPS上运行它。 但是，如果我想在Heroku上使用Sphinx或Solr，那么我需要为附加组件付费。 我注意到PostgreSQL（在Heroku上使用的数据库）有内置的全文searchfunction。 有没有一个原因，我不能使用Postgres的全文search？ 它比狮身人面像慢还是有一些其他的主要限制？

我如何找出当前正在运行的solr的版本

请告诉我如何确定当前正在运行的solr的版本号？

search引擎 – Lucene或Solr

我们需要将search引擎集成到我们的产品目录pipe理软件中。 目录预计有4-5百万。 关系数据logging遍布多个表格。 我们的开发平台是Asp.Net 3.5，我们已经在Lucene上做了一些前期的工作，发现它很好。 然而，我们刚刚了解到Solr，并且正在寻找一些实用的技巧来比较Lucene和Solr的实现，时间线，定期维护，性能，function的angular度。 任何指导或指针都会非常有帮助。 谢谢。

为什么像Lucene / Solr这样的文档商店没有包含在NoSQL对话中？

我们所有人最近都遇到过最近的非SQL解决scheme的炒作。 MongoDB，CouchDB，BigTable，Cassandra和其他已被列为非SQL选项。 这是一个例子： http://architects.dzone.com/articles/what-nosql-store-should-i-use 但是，三年前，一名同事和我正在使用Lucene.NET，因为它似乎适合于非SQL的描述。 我们没有使用它只是为了用户input的search查询; 我们用它来使一些重新索引的RDBMS表格数据非常高效。 我们实现了自己的.NET等价于Solr的服务来pipe理这些索引并使之可以被调用。 当我离开公司时，团队转向了Solr本身。 （对于那些不了解的人，Solr是一个Web服务，它使用REST可调用的查询和索引转储来包装Lucene。） 我不明白的是，为什么Solr不包括在没有SQL解决scheme的典型列表中？ 我在这里错过了什么？ 我认为Solr和CouchDB等没有可比性的技术原因，事实上我明白CouchDB使用Lucene作为它的数据存储（yes？），但是什么使得Solr不合格呢？ 我并不是要求某种Solr fanboy或任何东西，我只是不明白为什么Solr等不符合no-SQL的定义，如果Solr在技术上符合定义，那么它可能会如何人们噗噗呢？ 我在问，因为我很难确定我是否应该继续使用基于Lucene的解决scheme（如Solr）来构build解决scheme，或者如果我真的需要使用这些其他选项进行更多的研究。

为什么Solr比Postgres快得多？

我最近从Postgres转到Solr，在我们的查询中看到了大约50倍的速度。 我们运行的查询涉及多个范围，我们的数据是车辆清单。 例如：“查找里程数<50,000，$ 5,000 <价格<$ 10,000，使=马自达的所有车辆…” 我在Postgres的所有相关列上创build了索引，所以它应该是一个相当公平的比较。 查看Postgres中的查询计划，尽pipe它仍然只是使用单个索引，然后扫描（我假设，因为它不能使用所有不同的指数）。 据我了解，Postgres和Solr使用模糊的类似数据结构（B-tree），并且它们都将数据caching在内存中。 所以我想知道这么大的性能差异是从哪里来的。 体系结构有什么不同可以解释这一点

如何删除solr和hbase的所有数据

如何通过命令删除solr的所有数据？ 我们用lily和hbase使用solr 。 我如何从hbase和solr中删除数据？ http://lucene.apache.org/solr/4_10_0/tutorial.html#Deleting+Data

如何查询空字段的SOLR？

我有一个大的solr索引，我注意到有些字段没有正确更新（索引是dynamic的）。 这导致了一些字段有一个空的“ID”字段。 我已经尝试了这些查询，但他们没有工作： id:'' id:NULL id:null id:"" id: id:['' TO *] 有没有办法查询空字段？ 谢谢

solr和lucene之间的区别

我知道Lucene和Solr是两个不同的Apache项目 ，但是我不明白每个项目的目标是什么。 对于我所了解的直到现在，Lucene被用来创build一个search索引，Solr使用这个索引来执行search。 我是对的还是这是一个完全不同的方法？

NoSQL（MongoDB）vs Lucene（或Solr）作为你的数据库

随着NoSQL运动在基于文档的数据库的基础上不断发展，我最近研究了MongoDB。 我已经注意到与Lucene一样（和Solr的用户）如何将项目视为“文档”，这一点非常相似。 所以，问题是： 你为什么要使用Lucene（或Solr）上的NoSQL（MongoDB，Cassandra，CouchDB等）作为你的“数据库”？ 我（而且我相信其他人）正在寻找答案的是他们的一些深入的比较。 让我们一起跳过关系数据库的讨论，因为他们服务于不同的目的。 Lucene具有强大的search和权重系统等优点。 更不要说Solr的一面（Solr即将被整合到Lucene中，耶！）。 您可以使用Lucene文档来存储ID，并像MongoDB一样访问这些文档。 把它和Solr混合起来，你就可以得到一个基于WebService的，负载平衡的解决scheme。 在讨论MongoDB的类似数据存储和可伸缩性时，甚至可以比较Velocity或MemCached之类的超级caching提供程序。 MongoDB的限制让我想起使用MemCached，但是我可以使用微软的Velocity，并且对MongoDB有更多的分组和列表收集能力（我认为）。 无法获得比在内存中caching数据更快或可伸缩的内容。 即使Lucene有一个内存提供者。 MongoDB（和其他）确实有一些优点，比如API的易用性。 新build一个文档，创build一个id，然后存储它。 完成。 好，易于。

Solr与ElasticSearch

这些技术之间的核心架构差异是什么？ 另外，什么用例通常更适合每个？