Welche SearchEngine passt zu dir? OpenSearch und Solr im Vergleich

Open Source Search Engines, wie OpenSearch und Apache Solr gewinnen immer mehr an Bedeutung in der IT-Landschaft. Mit dem kontinuierlichen Wachstum des Datenbestands steigt auch der Bedarf an leistungsfähigen Lösungen, um den wachsenden Suchanforderungen gerecht zu werden. Speziell der Trend hin zu mehr unstrukturierten Daten und der Wunsch nach Echtzeit-Analysen führen viele Unternehmen zu Search Engines. Doch worin genau unterscheiden sie sich von bereits bewährten Technologien wie Datenbanken und wo liegen ihre jeweiligen Stärken und Schwächen? 

Warum Search Engines mehr können als nur speichern

Search Engines unterscheiden sich von klassischen Datenbanken hauptsächlich in den Suchfunktionen. Auch relationale Datenbanken nutzen Indizes, um die Suche zu beschleunigen. Bei der Verarbeitung von unstrukturierten Daten stoßen diese jedoch an ihre Grenzen, während Search Engines darauf spezialisiert sind. Search Engines sind zusätzlich sehr gut horizontal skalierbar, was ihnen gerade im Big-Data-Umfeld einen weiteren Vorteil gegenüber klassischen relationalen Datenbanken verschafft.

OpenSearch und Apache Solr sind die zwei aktuell meistgenutzten Open Source Search Engines. OpenSearch ging aus Elasticsearch hervor und wird von einer aktiven Community und großen Cloud-Anbietern unterstützt. Apache Solr wurde bereits 2004 veröffentlich und wird seit 2006 von der Apache Software Foundation weiterentwickelt. 

Wer liefert mehr? Ein Blick auf Setup, Features und Geschwindigkeit

Sowohl OpenSearch als auch Apache Solr bieten eine robuste und skalierbare Architektur, die den cloud-nativen Betrieb unterstützt. Beide sind flexibel einsetzbar, ob On-Premises oder in der Cloud, und lassen sich dank API-Vielfalt und zahlreicher Integrationen problemlos in bestehende Systemlandschaften einbinden.

OpenSearch überzeugt direkt nach der Installation mit einem umfangreichen Funktionsumfang: OpenSearch Dashboards liefern integriertes Monitoring, Visualisierung und Sicherheitsmanagement ohne zusätzliche Tools. Solr bringt mit dem Solr Admin Interface eine solide Verwaltungsoberfläche mit, benötigt für Monitoring und Visualisierung jedoch externe Lösungen. Auch beim Deployment gibt es Unterschiede: OpenSearch ist ideal für Kubernetes, Docker und Managed Services und lässt sich mit dem OpenSearch Operator einfach bereitstellen. Solr eignet sich eher für klassische VM-Setups und erfordert zusätzlich ZooKeeper, was den Aufwand etwas erhöht.

Beide Plattformen bieten Schnittstellen für die Integration: OpenSearch setzt auf eine RESTful API mit JSON, während Solr zusätzlich XML unterstützt. Bei den Suchfunktionen zeigt sich ein klarer Unterschied: OpenSearch liefert moderne Features wie Vektor-Suche und Machine Learning, während Solr mit ausgereiften klassischen Suchfunktionen und Learning-to-Rank punktet. Auch in puncto Sicherheit sind beide stark aufgestellt, allerdings erleichtert OpenSearch die Aktivierung von Mechanismen wie Authentifizierung und Verschlüsselung, besonders in Managed-Umgebungen, während Solr hier mehr manuelle Konfiguration erfordert.

In einer Performanceanalyse zeigte sich: OpenSearch verbraucht im leeren Betrieb mehr Hardware-Ressourcen, was auf die Vielzahl integrierter Funktionen zurückzuführen ist. Bei der Indexierung verteilt OpenSearch die Last effizienter, wodurch die Ressourcenbelastung geringer ausfiel als bei Solr. Bei Abfragen hängt die Geschwindigkeit von der Datenmenge ab: Bei kleinen Datenmengen war Solr schneller, bei großen Datenmengen konnte OpenSearch die Daten schneller liefern. Optimierungen wie Query-Tuning oder Caching wirkten bei beiden, wobei Solr hier noch etwas stärker profitierte. 

Fazit: Welche Lösung passt zu dir?

Die Wahl zwischen OpenSearch und Solr hängt von deinen Anforderungen ab:

Setup & Infrastruktur:

• Nutzt du Kubernetes, Docker oder Managed Services? → OpenSearch
• Setzt du auf klassische VM-Umgebungen? → Solr

Datenvolumen & Performance:

• Sehr große Datenmengen und Skalierung im Fokus? → OpenSearch
• Große Mengen strukturierter Daten mit optimierbarer Performance? → Solr

Zusätzliche Features:

• Brauchst du moderne Features wie Vektor-Suche und ML? → OpenSearch
• Reichen klassische Suchfunktionen und Learning-to-Rank? → Solr

Security:

• Einfach aktivierbare Security in Managed-Umgebungen? → OpenSearch
• Flexible, aber manuell konfigurierbare Sicherheit? → Solr

Kurz gesagt: Für skalierende cloud-native Big-Data-Umgebungen und KI-gestützte Suche ist OpenSearch die erste Wahl. Für hauptsächlich strukturierte Datenmengen und bewährte Suchfunktionen ist Solr oft die bessere Option. 

Seminarempfehlung