Django と Python 2.65 で作成された Web アプリケーションがあり、データベースとして MySQL 5.1 を選択したとします。
ここで、数十万のドキュメントの検索を処理するためにアプリをスケーリングする必要があり、数十万のユーザーがそれを使用する可能性があると想像してください。
現実: PySolr と Solr 1.4.0 を使用した Haystack 1.0 は、上記のシナリオで遅いことが証明されています。MyISAM はより実行可能な代替手段ですか、それとも「よりスマートな」方法で Solr を使用して現在の構成でより多くの時間を費やす必要がありますか?
提案？チップ？
助けてくれてありがとう！ミショー
Haystack や PySolr の専門知識はありませんが、Solr を見ているだけで、MySQL の方が適しているのではないかと思います。MySQL が正しくセットアップされていれば、非常に大きなアプリケーションに拡張できることを私は知っています。
Tomcat だけの Apache Solr。Tomcat は少しリソースを消費する可能性があり、実行が遅くなる可能性があります。MySQL は、コンパイルされたバイナリから実行されます。これにより、少しブーストが得られるはずです。これを実行するサーバーも大きな違いを生みます。能力があれば、先に進んでMySQLシステムをセットアップしてみて、違いが得られるかどうかを確認してください.
Solr とMySQL の全文検索の比較について話していると思います。そうでなければ、リンゴとオレンジを比較することになります。
Haystack や PySolr についてはわかりませんが、Solr 自体は、ユーザー数が多い 100000 オーダーのドキュメントを処理するのに問題はないはずです。ただし、これら 2 つのパラメーターだけでは、問題を特定するには不十分です。たとえば、更新の頻度、リクエストの実際の頻度、ドキュメント サイズ、ページ サイズ、並べ替え、ファセットなどです。
Solr は垂直方向にも水平方向にも容易に拡張可能であり、Apache ライセンスを取得していますが、MySQL の水平方向のスケーリング ソリューションは GPL+商用ライセンスを取得しています。
Tomcat に関する Badger の回答には同意しません。Tomcat は非常に洗練され、実績があり、安定したサーバーであり、 10 年以上使用されており、Java パフォーマンスに関する神話は完全に廃止されなければなりません。
結論: Solr インスタンスを最適化する必要がある可能性が非常に高いです (クライアント側のクエリとサーバー側のインデックスとパフォーマンスの設定の両方)。Solr はいくつかの最大の Web サイトを強化しているため、負荷も処理できる可能性が非常に高くなります。