随着前端开发越来越复杂，对于 CMS（内容管理系统）的要求也越来越高。Headless CMS 的出现可以说是满足了这个需求，它将内容管理与前端解耦，不仅提高了前端性能，也提高了效率。而如何选择 Headless CMS 使用的搜索引擎，Solr 与 Elasticsearch 一直是大家讨论的话题。
Solr vs Elasticsearch
1. 性能比较
Solr 和 Elasticsearch 都是基于 Apache Lucene 的开源搜索引擎。它们的底层都采用了相似的数据结构和搜索算法，因此通常能够获得相似的性能。
相比之下，Elasticsearch 更容易扩展。它可以自动分片和复制数据，以支持海量数据和高并发的搜索请求。Solr 也提供了类似的功能，但是需要更多手动配置。这使得 Elasticsearch 更适合大型集群，而 Solr 更适合小型到中等规模的应用。
2. 搜索功能比较
Elasticsearch 在搜索功能上具备很高的灵活性，可以支持各种类型的查询，包括全文检索、聚合、地理位置查询、联想词查询等等。而 Solr 在这方面也有相似的功能，但是需要更多的手动配置。Solr 的查询过程中需要指定查询语句的类型（如搜索、过滤等），而 Elasticsearch 可以自动推断。
Solr 可以使用更多的查询解析器，例如经典的 Lucene 查询语法（QueryParser）、扩展的 Lucene 查询语法（ExtendedDisMax Parser）以及更简单的查询（Simple Query Parser）。而 Elasticsearch 仅支持 Query DSL（Domain-specific Language），即特有语言。
3. 插件与生态系统
Elasticsearch 的插件和生态系统更加丰富。许多第三方开发者使用 Elasticsearch 来构建各种应用程序，例如搜索引擎、日志、监视和分析。同时，Elastic Stack 包含了 Elasticsearch、Logstash、Beats 和 Kibana，这些工具能够快速地对数据进行处理和可视化。
Solr 的插件和生态系统也比较丰富，但是没有 Elasticsearch 来的广泛和深度。Solr 有类似 Elasticsearch 的 Solarium 和 ManifoldCF 工具，但是使用人数相对较少。
使用 Solr 来构建 Headless CMS 搜索
下面是一个示例代码，展示如何使用 Solr 来构建 Headless CMS 搜索。
安装 Solr
首先，你需要下载 Solr 并解压。这里我们使用 Solr 8.8.2 版本，下载链接为：https://archive.apache.org/dist/lucene/solr/8.8.2/solr-8.8.2.tgz。
解压后，进入 Solr 目录并启动 Solr：
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创建 Schema
Solr 需要一个 Schema.xml 文件来定义文档结构和定义字段。我们可以使用 Solr 提供的命令行工具创建：
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这将创建一个名称为 cms 的 Core，用于存储 CMS 数据。
在 CMS Core 中，我们需要定义一个针对文本内容进行搜索的字段。我们可以定义一个名为 text 的字段：
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------ ----------- ------------------- ------------------ -------------- ---------------这个实例中，我们使用的是 General Text 类型的字段，它会自动删除常见的单词，将单词全部变成小写并进行词干处理。这使得 Solr 能够更好地处理搜索查询。
向 Solr 中添加数据
我们可以将 CMS 的数据导入到 Solr 中。有多种方式可以将数据导入到 Solr 中，例如使用 DataImportHandler 插件、使用 Solrj 客户端API 和使用 Solr Cell 来创建索引等。
这里我们使用 DataImportHandler 插件来将数据导入到 Solr 中。首先创建 cms/dataimport.properties 文件：
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在 data.dir 中填入需要导入到 Solr 的 CMS 数据路径。
然后，在 cms/core.properties 文件中添加以下内容：
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在 solr.data.dir 中，将 Solr 的数据目录指向到 /path/to/solrdata。
接下来，在 cms/conf 目录下创建 data-config.xml 文件，定义数据如何进行索引：
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-------------这个实例中，我们定义了一个名为 page 的实体来表示 CMS 页面。这个实体使用了 FileListEntityProcessor 来处理 CMS 文件，将其中的文本内容填入到 Solr 的 text 字段中。
然后，在 Solr 的 web UI 中，通过上传 data-config.xml 来创建一个名为 cms 的数据源。然后，我们可以通过 Solr 的 web UI 执行导入任务，将 CMS 数据导入到 Solr 中。
搜索
至此，我们已经成功将 CMS 数据导入到 Solr 中，现在我们可以开始搜索了。
假设我们需要搜索 CMS 中包含“headless”关键字的所有页面。我们可以构建这样一个查询：
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这个查询中，q 参数表示关键词，fl 参数表示返回的字段。这里我们只返回页面 ID。
总结
无论选择 Solr 还是 Elasticsearch，都是有效的搜索引擎。在选择搜索引擎时，需要考虑性能、查询功能和插件生态系统等因素。这篇文章介绍了如何使用 Solr 来构建 Headless CMS，提供了配置文件和代码示例。希望这篇文章能够帮助你了解如何选择和使用搜索引擎。
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