sphinx和elasticseach使用感受

公司项目需要，要将mysql数据库中的数据快速检索并分词。

开始使用的是sphinx，这个搜索引擎安装，配置，使用，都比较简单，无需安装其他插件，相对来说功能比较单一。

对于新增记录，我的处理方法是添加增量索引，定期合并到主索引，这导致索引体积越来越大。由于sphinx在运行时是将这些索引放在内存里的，如果索引体积超出内存容量，会导致报错无法执行，所以如果想用sphinx做搜索引擎的话，请务必做好事先规划。

sphinx的分词器用的是coreseek,作者前段时间网站停了几个月，万幸现在又可以使用了，感谢他们的无私奉献。

sphinx的资料国内较少，这算是一个遗憾。

之后经过讨论，决定将搜索引擎改为elasticsearch，简称ES。

ES的安装配置就很麻烦了，而且它最经常使用的地方是和logstash、kibana一起组成ELK，处理日志，想将mysql中的数据导入，需要借助其他工具。

我个人使用的是logstash的组件input，这种方法对于数据库的删除操作，很难处理。比较看好国人的一个项目，根据mysqldump动态更新，等我有空用过之后，再行评论。

ES比较赞的是分布式功能，分片自动调整，这个正确设置的话，很好用。

缺陷的话ES的安全方面不是很好，虽然5.0版本后有x-pack支持，但也使安装配置麻烦了很多。

分词用的是ik，我比较习惯粗粒度，细粒度导致索引体积过大了。

总结一下：sphinx安装配置简单，功能单一，但性能不差，个人比较推荐作为mysql的插件来安装使用（还未有时间尝试）。ES呢，安装配置复杂了很多，功能比较强大，分布式可以进行很多细微调整，就是安全性和传统数据库导入不是很容易，不出意外的话，我最后用的就是ES了。