本译文自 Moshe Kranc 在 https://dzone.com 发表的 Solr: Not Just For Text Anymore ，文中版权、图像代码等数据均归作者所有。为了本土化，翻译内容略作修改。

Solr于2004年首次创建时，打算成为OpenSource文本搜索引擎，为企业网站和内部文档搜索等用途提供类似Google的搜索功能。 基于Lucene搜索库，Solr添加了一个客户端 - 服务器体系结构，一个RESTful API以及用于文本查询的一些语法块。

快进到2016年，Solr已经从企业搜索引擎或穷人的Google发展成为实时大数据分析的可行选择，与Redshift，Spark和Presto等产品展开竞争。 蜕变是渐进的，所以你可能已经错过了。 这儿是一些精彩片段：

• 支持非文本字段： 早期，Solr引入了定义非文本字段（如数字和日期）的功能。为什么这在文本搜索引擎中很有用？例如，除了描述电影标题的文本字段之外，还可能需要定义电影的发行年份。然后用户可以搜索在2005年到2008年之间制作的所有电影，其标题包括“战斗”一词。
• 分面搜索： 这是将搜索结果动态聚类到类别中，以便用户可以根据字段中的任何值深入搜索结果。例如，假设可用作业的数据库包含“城市”字段和“位置”字段。然后，用户可以搜索所有软件工程师职位，并查看每个城市有多少个开放的软件工程师职位。或者，用户可以搜索波士顿的所有职位，并查看波士顿每种职位的打开情况。 （注意，faceting实际上是一种高速聚合形式，即计算给定字段的所有值的实例数量，而不需要预聚合。）
• 高可用性和可扩展性： 2012年发布的SolrCloud提供了Solr节点的集群。数据在集群中的节点之间自动分割并复制，查询自动分布在整个集群中，并自动执行节点故障切换。通过SolrCloud，Solr成为了可以信任任务关键型数据和操作的行业优势产品。
• 性能改进： 在早期，向Solr添加新数据需要重建整个索引。这使得Solr成为一个非常静态的产品 - 索引重建计划在下班时间进行，在此之前没有新的数据可以搜索。后来的版本通过内存索引实现了即时更新，补充了主要的基于磁盘的索引。 Solr还添加了多层缓存，以便经常重复的查询（或部分查询）不需要重新运行。
• SQL支持： Solr查询语言与SQL相似，但不是SQL，因此它不适用于SQL兼容工具，例如Tableau等分析可视化工具。最近的Solr版本增加了对SQL的支持以及JDBC驱动程序。现在，Solr可以用作任何关系数据库的替代品。
• 非结构化数据的无模式支持： Solr需要知道给定字段的类型才能正确索引（索引文本与索引数字非常不同）。对于关系表而言，这是很好的，所有列都是事先知道的。但是，在NOSQL的世界里，事先并不知道列，数据是一组任意的键值对，Solr怎么知道字段类型呢？ Solr想出了一个基于用户定义的命名约定的解决方案，例如，如果字段名称以“t_”开头，那么它是一个文本字段。得益于此，Solr可以支持NOSQL非结构化数据。
• 彭博分析组件Solr： 彭博金融服务公司广泛使用Solr，发现现有的统计软件包非常缺乏。因此，他们开发了一个高性能的框架，可以对时间序列数据执行复杂的计算和聚合，然后将其发布到OpenSource。

今天，Solr不仅仅是用于文本搜索。它是一个高速，高可用性的SQL / NOSQL数据库，可以实时执行聚合和其他复杂的计算。这不仅仅是理论 - Ness的客户在生产中使用Solr来为数百个同时在线的用户提供实时聚合和时间序列分析。 Solr已经发展到不仅仅是文本索引引擎的地步。对Spark和Amazon Redshift等其他产品来说，这是一个可行的替代方案，可以对大数据进行实时聚合。

结语： Solr有一个名叫ElasticSearch的年轻竞争对手，它也是基于Lucene。这两种产品在功能上相互竞争，一种产品的新特性正在迅速渗透到另一种产品中。我不打算在这个竞赛中占据一席之地 - 在这里写的关于Solr的所有内容在ElasticSearch中也是如此。但是，由于Solr在过去十二年中所经历的蜕变，Solr的故事更加引人注目。正如这个笑话所说，G-d只能在6天内创造这个世界，因为他不需要支持一个已经安装的基地。 Solr团队不得不重新创建Solr作为实时分析引擎，同时继续支持已安装的基础，为此，他们值得我们的钦佩。