Solr vs. 關聯式資料庫 (RDBMS) 比較差異

不少開發人員遇見 solr 的第一個問題，總是：

“到底 Solr 與 SQL RDBMS 有啥不同？ 孰優孰劣？”

其實 Solr 與 關聯式資料庫 RDBMS們（例如 MySQL、SQL、Oracle） ，這兩類並非競爭關係。

相反的，其實它們是為了成就更完整的彼此而存在。

簡單來說，RDBMS 遵循 ACID 原則（Atomicity 原子性、Consistency 一致性、Isolation 隔離性、Durability 持續性）對於交易較為嚴謹，因此存取資料偏向精準取向，且對關鍵檢索的提取較為偏弱。

Solr 則是非常自由走向，沒有事前嚴謹的資料表設計原則，但藉由 關鍵字詞反向收錄的特性，讓它檢索關鍵字、相關性等領域大為提升效率。加上關鍵字高亮、分面檢索的功能實現，基本就是一個完整強大的搜尋引擎。

從下方電商平台的問題範例，我們可以體會 Solr 與 RDBMS 兩者的差異：

• 如果你想詢問「找出所有與 “無線充電QI” 關鍵字的產品，並且依照關聯性排序」；或「符合 “apple watch”  的所有 “配件“，但請幫我依照 “廠牌” 分類好」這類問題。無疑問這就是 Solr 的強項。
• 相對的，如果你想「找出2010-2021年之間進行註冊，且消費金額超過10,000以上的客戶」，那這樣的運算就是要依靠 RDBMS 在客戶、訂單等數個資料表中拉出來進行。

所以，問題關鍵不在「誰最優秀」，而是「我該如何運用兩者的優勢」來幫助我們專案達到最好的成效。

從開發者的角度來看，以軟體專案或是WEB網站為例：如果要進行管理後台設計，勢必要使用 RDBMS 資料庫的精準資料更新特質，而關於搜索關鍵字詞，就需要運用到 Solr 的搜尋引擎強項。