我正在构建一个 Django 站点，并且正在寻找一个搜索引擎。
几个候选人：
Lucene/Lucene 与 Compass/Solr
狮身人面像
Postgresql 内置全文搜索
MySQl 内置全文搜索
选择标准：
任何对上述搜索引擎或未在列表中的其他引擎有经验的人——我很想听听您的意见。
编辑：至于索引需求，随着用户不断向网站输入数据，这些数据需要不断地被索引。它不一定是实时的，但理想情况下，新数据会出现在索引中，延迟不超过 15 - 30 分钟
很高兴看到有人对 Lucene 发表意见——因为我对此一无所知。
另一方面，狮身人面像，我很了解，所以让我们看看我是否能提供一些帮助。
我不知道这对您的情况有多适用，但Evan Weaver 比较了一些常见的 Rails 搜索选项（Sphinx、Ferret（Ruby 的 Lucene 端口）和 Solr），并运行了一些基准测试。可能有用，我猜。
我还没有深入研究 MySQL 全文搜索的深度，但我知道它在速度方面和功能方面都无法与 Sphinx、Lucene 或 Solr 竞争。
我不知道Sphinx，但至于Lucene vs 数据库全文搜索，我认为Lucene 的性能是无与伦比的。只要您正确设置了 Lucene 索引，您应该能够在不到 10 毫秒的时间内完成几乎任何搜索，无论您需要搜索多少条记录。
不过最大的障碍来了：就个人而言，我认为将 Lucene 集成到您的项目中并不容易。当然，设置它并不难，因此您可以进行一些基本的搜索，但是如果您想充分利用它并获得最佳性能，那么您肯定需要一本关于 Lucene 的好书。
至于 CPU 和 RAM 要求，在 Lucene 中执行搜索不会对您的 CPU 执行过多的任务，尽管索引您的数据是，尽管您不经常这样做（可能一天一次或两次），所以这不是很大的障碍。
它并不能回答您所有的问题，但简而言之，如果您有大量数据要搜索，并且想要出色的性能，那么我认为 Lucene 绝对是您的最佳选择。如果您不打算搜索那么多数据，那么您不妨进行数据库全文搜索。在我的书中，设置 MySQL 全文搜索肯定更容易。
除了回答 OP 的疑问之外，让我从简单的介绍到详细的安装和实现，对Apache Solr进行一些见解。
简单介绍
任何对上述搜索引擎或未在列表中的其他引擎有经验的人——我很想听听您的意见。
Solr不应该用于解决实时问题。对于搜索引擎，Solr几乎是游戏，并且可以完美运行。
Solr在高流量 Web 应用程序上运行良好（我在某处读到它不适合此，但我支持该声明）。它使用 RAM，而不是 CPU。
- 结果相关性和排名
提升可帮助您将结果排在首位。假设，您尝试在firstname和lastname字段中搜索名称john，并且您想为firstname字段提供相关性，那么您需要提升firstname字段，如图所示。
http://localhost:8983/solr/collection1/select?q=firstname:john^2&lastname:john
如您所见，名字字段的得分提高了 2。
更多关于SolrRelevancy
- 搜索和索引速度
速度快得令人难以置信，而且毫不妥协。我搬到Solr的原因。
关于索引速度，Solr还可以处理来自数据库表的JOINS 。更高更复杂的JOIN确实会影响索引速度。但是，巨大的RAM配置可以轻松解决这种情况。
RAM 越高，Solr 的索引速度越快。
- 易于使用且易于与 Django 集成
从未尝试过集成Solr和Django，但是您可以使用Haystack来实现。我发现了一些有趣的文章，这里是它的github。
- 资源要求 - 站点将托管在 VPS 上，因此理想情况下搜索引擎不需要大量 RAM 和 CPU
Solr在 RAM 上繁殖，因此如果 RAM 很高，您不必担心Solr。
如果您有数十亿条记录， Solr 的RAM 使用量会在全索引时猛增，您可以巧妙地利用 Delta 导入来解决这种情况。如前所述，Solr 只是一种近乎实时的解决方案。
- 可扩展性
Solr具有高度可扩展性。看看SolrCloud。它的一些关键特性。
- 额外的功能，例如“你的意思是？”、相关搜索等
对于上述场景，您可以使用与Solr打包的SpellCheckComponent。还有很多其他功能，SnowballPorterFilterFactory有助于检索记录，例如，如果您键入的是books而不是book，您将看到与book相关的结果。
这个答案广泛关注Apache Solr & MySQL。Django 超出范围。
假设您在 LINUX 环境下，您可以继续阅读本文。（我的是 Ubuntu 14.04 版本）
详细安装
从这里下载Apache Solr。那将是版本4.8.1。你可以下载新版本，我发现这个很稳定。
下载存档后，将其解压缩到您选择的文件夹中。说.. Downloads或其他..所以它看起来像Downloads/solr-4.8.1/
根据您的提示.. 在目录中导航
shankar@shankar-lenovo: cd Downloads/solr-4.8.1
所以现在你在这里..
shankar@shankar-lenovo: ~/Downloads/solr-4.8.1$
Jetty在solr-4.8.1目录的示例文件夹中可用，因此在其中导航并启动 Jetty 应用程序服务器。
shankar@shankar-lenovo:~/Downloads/solr-4.8.1/example$ java -jar start.jar
现在，不要关闭终端，将其最小化并放在一边。
（提示：在 start.jar 之后使用 & 使 Jetty Server 在后台运行）
要检查Apache Solr是否成功运行，请在浏览器上访问此 URL。http://localhost:8983/solr
它默认在端口 8983 上运行。您可以在此处或直接在jetty.xml文件中更改端口。
java -Djetty.port=9091 -jar start.jar
这个 JAR 文件充当MySQL和 JDBC 之间的桥梁，在此处下载平台独立版本
下载后解压文件夹，复制mysql-connector-java-5.1.31-bin.jar粘贴到lib目录下。
shankar@shankar-lenovo:~/Downloads/solr-4.8.1/contrib/dataimporthandler/lib
要使用Solr，您需要有一些表和数据要搜索。为此，我们将使用MySQL创建一个表并推送一些随机名称，然后我们可以使用Solr连接到MySQL并索引该表及其条目。
CREATE TABLE test_solr_mysql
(
id INT UNSIGNED NOT NULL AUTO_INCREMENT,
name VARCHAR(45) NULL,
created TIMESTAMP NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,
PRIMARY KEY (id)
);
INSERT INTO `test_solr_mysql` (`name`) VALUES ('Jean');
INSERT INTO `test_solr_mysql` (`name`) VALUES ('Jack');
INSERT INTO `test_solr_mysql` (`name`) VALUES ('Jason');
INSERT INTO `test_solr_mysql` (`name`) VALUES ('Vego');
INSERT INTO `test_solr_mysql` (`name`) VALUES ('Grunt');
INSERT INTO `test_solr_mysql` (`name`) VALUES ('Jasper');
INSERT INTO `test_solr_mysql` (`name`) VALUES ('Fred');
INSERT INTO `test_solr_mysql` (`name`) VALUES ('Jenna');
INSERT INTO `test_solr_mysql` (`name`) VALUES ('Rebecca');
INSERT INTO `test_solr_mysql` (`name`) VALUES ('Roland');
shankar@shankar-lenovo: ~/Downloads/solr-4.8.1/example/solr/collection1/conf
将这两个指令添加到此文件中..
<lib dir="../../../contrib/dataimporthandler/lib/" regex=".*\.jar" />
<lib dir="../../../dist/" regex="solr-dataimporthandler-\d.*\.jar" />
现在添加DIH（数据导入处理程序）
<requestHandler name="/dataimport"
class="org.apache.solr.handler.dataimport.DataImportHandler" >
<lst name="defaults">
<str name="config">db-data-config.xml</str>
</lst>
</requestHandler>
如果文件存在则忽略，将这些行添加到该文件。如您所见，您需要提供MySQL数据库的凭据。数据库名称、用户名和密码。
<dataConfig>
<dataSource type="JdbcDataSource" driver="com.mysql.jdbc.Driver" url="jdbc:mysql://localhost/yourdbname" user="dbuser" password="dbpass"/>
<document>
<entity name="test_solr" query="select CONCAT('test_solr-',id) as rid,name from test_solr_mysql WHERE '${dataimporter.request.clean}' != 'false'
OR `created` > '${dataimporter.last_index_time}'" >
<field name="id" column="rid" />
<field name="solr_name" column="name" />
</entity>
</document>
</dataConfig>
（提示：您可以拥有任意数量的实体，但要注意 id 字段，如果它们相同，则将跳过索引。）
如图所示，将此添加到您的schema.xml中。
<uniqueKey>id</uniqueKey>
<field name="solr_name" type="string" indexed="true" stored="true" />
执行
这是真正的交易。您需要对从MySQL到Solr的数据进行索引，以便使用 Solr 查询。
在浏览器上点击 URL http://localhost:8983/solr 。屏幕是这样打开的。
如标记所示，转到日志记录以检查上述任何配置是否导致错误。
好的，现在你在这里，你可以有很多黄色消息（警告）。确保您没有将错误消息标记为红色。早些时候，在我们的配置中，我们在db-data-config.xml上添加了一个选择查询，假设该查询有任何错误，它会显示在这里。
很好，没有错误。我们可以走了。如图所示，让我们从列表中选择collection1并选择Dataimport
使用 DIH，您将通过 Solr 接口中的配置文件 db-data-config.xml 从 Solr 连接到MySQL，并从数据库中检索10 条记录，这些记录被索引到Solr上。
为此，请选择full-import，然后检查选项Clean和Commit。现在单击执行，如图所示。
或者，您也可以使用像这样的直接完全导入查询..
http://localhost:8983/solr/collection1/dataimport?command=full-import&commit=true
单击Execute后，Solr开始对记录进行索引，如果有任何错误，它会说Indexing Failed并且您必须返回Logging部分查看出了什么问题。
假设此配置没有错误，并且索引编制成功完成，您将收到此通知。
似乎一切都很顺利，现在您可以使用Solr Queries 来查询被索引的数据。单击左侧的查询，然后按底部的执行按钮。
您将看到如图所示的索引记录。
列出所有记录的相应Solr查询是
http://localhost:8983/solr/collection1/select?q=*:*&wt=json&indent=true
好吧，所有 10 条索引记录都有了。比如说，我们只需要以Ja开头的名称，在这种情况下，您需要定位列 name solr_name，因此您的查询是这样的。
http://localhost:8983/solr/collection1/select?q=solr_name:Ja*&wt=json&indent=true
这就是您编写Solr查询的方式。要了解更多信息，请查看这篇漂亮的文章。
我很惊讶没有发布更多关于 Solr 的信息。Solr 与 Sphinx 非常相似，但具有更高级的功能（AFAIK，因为我没有使用过 Sphinx - 只阅读过它）。
以下链接中的答案详细介绍了有关 Sphinx 的一些内容，这些内容也适用于 Solr。 全文搜索引擎对比——Lucene、Sphinx、Postgresql、MySQL？
Solr 还提供以下附加功能：
顺便说一句，还有更多功能；但是，我只列出了我在生产中实际使用的功能。顺便说一句，开箱即用，MySQL 支持上面列表中的 #1、#3 和 #11（有限）。对于您正在寻找的功能，关系数据库不会削减它。我会立即消除那些。
此外，另一个好处是 Solr（实际上是 Lucene）是一个文档数据库（例如 NoSQL），因此任何其他文档数据库的许多好处都可以通过 Solr 实现。换句话说，您可以将其用于搜索之外（即性能）。发挥创意 :)
我现在正在研究 PostgreSQL 全文搜索，它具有现代搜索引擎的所有正确功能，非常好的扩展字符和多语言支持，与数据库中的文本字段紧密集成。
但它没有像 + 或 AND（使用 & | ！）这样的用户友好型搜索运算符，而且我对它在他们的文档站点上的工作方式并不感到兴奋。虽然它在结果片段中将匹配项加粗，但匹配项的默认算法并不是很好。此外，如果你想索引 rtf、PDF、MS Office，你必须找到并集成一个文件格式转换器。
OTOH，它比 MySQL 文本搜索要好得多，后者甚至不索引三个字母或更少的单词。这是 MediaWiki 搜索的默认设置，我真的认为这对最终用户没有好处：http ://www.searchtools.com/analysis/mediawiki-search/
在我见过的所有情况下，Lucene/Solr 和 Sphinx 都非常棒。它们是可靠的代码，并且随着可用性的显着改进而发展，因此这些工具都可以让搜索满足几乎所有人的需求。
对于 SHAILI - SOLR 包括 Lucene 搜索代码库，并具有成为一个不错的独立搜索引擎的组件。
对于这个非常古老的问题，我只有两分钱。我强烈建议您看一下ElasticSearch。
Elasticsearch 是一个基于 Lucene 的搜索服务器。它提供了一个分布式的、支持多租户的全文搜索引擎，具有 RESTful Web 界面和无模式 JSON 文档。Elasticsearch 是用 Java 开发的，并根据 Apache 许可条款作为开源发布。
与其他 FTS（全文搜索）引擎相比的优势是：
我们在我们的项目中使用这个搜索引擎并且对它非常满意。
SearchTools-Avi 说“MySQL 文本搜索，它甚至不索引三个字母或更少的单词。”
仅供参考，MySQL 全文最小字长至少从MySQL 5.0 开始是可调整的。谷歌'mysql全文最小长度'以获得简单的说明。
也就是说，MySQL 全文有局限性：一方面，一旦达到一百万条左右的记录，更新就会变得很慢，......
我会将mnoGoSearch添加到列表中。非常高性能和灵活的解决方案，它像 Google 一样工作：索引器从多个站点获取数据，您可以使用基本标准，或发明自己的钩子以获得最大的搜索质量。它也可以直接从数据库中获取数据。
该解决方案在今天并不为人所知，但它满足了最大的需求。您可以编译和安装它，也可以在独立服务器上，甚至在您的主服务器上，它不需要像 Solr 那么多的资源，因为它是用 C 语言编写的，即使在小型服务器上也能完美运行。
一开始你需要自己编译，所以需要一些知识。我为 Debian制作了一个小脚本，这可能会有所帮助。欢迎任何调整。
由于您使用的是Django框架，您可以在中间使用PHP客户端，或者在Python中找到解决方案，我看到了一些 文章。
当然，mnoGoSearch 是开源的，GNU GPL。
我们刚刚从 Elasticsearch 切换到 Postgres Full Text。由于我们已经使用过 Postgres，我们现在省去了保持索引最新的麻烦。但这只会影响全文搜索。但是，在某些用例中 Elasicsearch 明显更好。也许是方面或类似的东西。