NoSQL (MongoDB) по сравнению с Lucene (или Solr) как Ваша база данных

С перемещением NoSQL, растущим на основе основанных на документе баз данных, я посмотрел на MongoDB в последнее время. Я заметил поразительное сходство с тем, как рассматривать объекты как "Документы", точно так же, как Lucene делает (и пользователи Solr).

Так, вопрос: Почему Вы хотели бы использовать NoSQL (MongoDB, Cassandra, CouchDB, и т.д.) по Lucene (или Solr) как Ваша "база данных"?

То, что я (и я уверен, что другие), ищущий в ответе является некоторыми сравнениями глубокого погружения их. Давайте перескочим через обсуждения реляционной базы данных все вместе, поскольку они служат другой цели.

Lucene дает некоторые серьезные преимущества, такие как мощный поиск и системы веса. Не говоря уже о фасетах в Solr (который Solr интегрируется в Lucene скоро, yay!). Можно использовать документы Lucene, чтобы сохранить идентификаторы и получить доступ к документам как таковым точно так же, как MongoDB. Смешайте его с Solr, и Вы теперь получаете Основанное на веб-сервисе, загрузка сбалансированное решение.

Можно даже добавить сравнение out-of-proc поставщиков кэша, таких как Скорость или MemCached при разговоре о подобном хранении данных и масштабируемости MongoDB.

Ограничения вокруг MongoDB напоминают мне об использовании MemCached, но я могу использовать Скорость Microsoft и иметь больше группировки и перечислить питание набора по MongoDB (я думаю). Не может добраться немного быстрее или масштабируемый, чем кэширующиеся данные в памяти. Даже Lucene имеет поставщика памяти.

MongoDB (и другие) действительно имеют некоторые преимущества, такие как простота использования их API. Новый документ, создайте идентификатор и сохраните его.Готово. Хороший и легкий.