一、为什么要用全文搜索引擎，而不用mysql做全文搜索呢？
1、前言
①、有人可能会问，为什么一定要用搜索引擎呢？我们的所有数据不是都可以放在数据库里吗？
②、确实，我们大部分的查询功能都可以通过数据库查询获得，如果查询效率低下，还可以通过新建数据库索引，优化SQL等的方式进行提升效率，甚至通过引入缓存比如redis，memcache来加快数据的返回速度。如果数据量更大，还可以通过分库分表来分担查询压力。
③、那为什么还要全文搜索引擎呢？我从几个角度来说
A、数据类型
全文索引搜索很好的支持非结构化数据的搜索，可以更好地快速搜索大量存在的任何单词非结构化文本。例如:Google，百度类的网站搜索，它们都是根据网页中的关键字生成索引，我们在搜索的时候输入关键字，它们会将该关键字即索引匹配到的所有网页返回；还有常见的项目中应用 日志的搜索等等。对于这些非结构化的数据文本，关系型数据库搜索不是很好的支持。
B、搜索性能
如果使用mysql做索引，比如player表，这个表有user_name这个字段，我们要查找出user_name以james开头的球员，和含有james的球员，我们一般怎么做？数据量达到千万级别的时候怎么办？
用sql: select * from player where user_name like 'james%' --走索引的
select * from player where user_name like '%james%'; --不走索引的
C、灵活的搜索
如果我们想要查出名字叫james的球员，但是用户输入了jame,我们想要提示他一些关键字。
如果我们想查出带有"冠军”关键字的文章，但是用户输入了"总冠军“，我们也希望你能查出来。
上面的只是列举出了两个能力，还有很多，非常的灵活
D、索引的维护
一般传统数据库，全文搜索都实现的很鸡肋，因为一般也没人用数据库存长文本你字段，因为进行全文搜索的时候需要扫描整个表，如果数据量大的话即使对SQL的语法进行优化，也是效果甚微，即使建立了索引，但是维护起来也很麻烦，对于insert和update操作都会重新构建索引(底层的数据结构要做一个平衡,比如一些树的平衡)。只有索引保持平衡的时候，搜索的时候性能才是最高的。
E、适合全文搜索引擎的场景
搜索的数据对象是大量的非结构化的文本数据
文本数据量达到数十万或者百万级别，甚至更多
支持大量基于交互式文本的查询
需求非常灵活的全文搜索查询
对安全事务，非文本数据操作的需求相对较少的情况。（读多写少的情况)
二、常见的搜索引擎
简介：常见的搜索引擎，Luence,Solr,Elasticsearch
1、Luence
①、Luence是一个java全文搜索引擎，完全由Java编写，Luence不是一个完整的应用
而是一个代码库和API,可以很容易地向应用程序添加搜索功能。
②、通过简单的API提供强大的功能
可扩展的高效能索引
强大，准确，高效的搜索算法
跨平台太解决方案
2、Apache软件基金会
①、在Apache软件基金会提供的开源软件项目的Apache社区支持
②、但是Luence只是一个框架，要充分利用它的功能，需要使用java，并且在程序中集成了Luence。需要很多的学习和了解，才能明白它是如何运行的，熟练运用Luence确实非常复杂。
3、Solr
①、Solr是一个基于Luence的java库构建的开源搜索平台，它以用户友好的方式提供Apache luence的搜索功能。它是一个成熟的产品，拥有强大而广泛的用户社。它能够提供分布式索引，复制，负载均衡查询以及自动故障转移和恢复。如果它被正确部署然后管理的好，它就能够成为一个高度可靠，可扩展且容错的搜索引擎。很多互联网巨头，如Netflix, eBay,Instagram和亚马逊都使用Solr，因为它能够索引和搜索多个站点。
强大的功能
①、全文搜索，②、突出， ③、分面搜索， ④、实时索引，⑤、动态群集，⑥、数据库集成，⑦、NoSql功能和丰富的文档处理
4、Elasticsearch
①、Elasticsearch是一个开源的，是一个基于Apache Luence库构建的Restful搜索引擎
②、Elasticsearch是在Solr之后几年推出的，它提供了一个分布式，多租用户能力的全文搜索引擎，具有HTTP Web界面（REST）和无架构JSON文档，Elasticsearch的官方客户端提供java,Groovy,php，Ruby,Perl,Python,.Net和javaScript
③、主要功能： 分布式搜索，数据分析，分组和聚合
④、应用场景：维基百科，Stack Overflow ,GitHub,电商网站，日志数据分析，商品价格监控网站，BI系统，站内搜索，篮球论坛。
