作为ElasticSearch的创建者，也许我可以为您提供一些理由，说明我为什么继续并首先创建它：)。
使用纯Lucene具有挑战性。如果要使其真正发挥出色，就需要注意很多事情，而且它是一个库，因此没有分布式支持，它只是您需要维护的嵌入式Java库。
就Lucene的可用性而言，我可以追溯到近6年的时间（我创建了Compass）。其目的是简化Lucene的使用并使日常Lucene变得更简单。我一次又一次遇到的问题是能够分发Compass的要求。我开始在Compass中通过与GigaSpaces，Coherence和Terracotta等数据网格解决方案集成来进行处理，但这还不够。
从本质上讲，需要分派分布式Lucene解决方案。此外，随着HTTP和JSON作为无处不在的API的发展，这意味着可以轻松使用具有不同语言的许多不同系统的解决方案。
这就是为什么我继续创建ElasticSearch的原因。它具有非常先进的分布式模型，以JSON原生语言，并公开了许多高级搜索功能，所有功能均通过JSON
DSL无缝表达。
Solr还是用于通过HTTP公开索引/搜索服务器的解决方案，但我认为ElasticSearch提供了一种非常出色的分布式模型，并且易于使用（尽管目前缺少某些搜索功能，但是这种功能并没有很长一段时间，在这种情况下，计划是将
Compass的
所有功能都放入ElasticSearch中。当然，自从我创建ElasticSearch以来，我一直抱有偏见，因此您可能需要自己检查一下。
至于Sphinx，我还没有使用过，所以我无法发表评论。我可以向您推荐的是Sphinx论坛上的该线程，我认为它证明了ElasticSearch的出色分布式模型。
当然，ElasticSearch不仅具有分布式功能，还具有更多功能。它实际上是在考虑云的情况下构建的。您可以在网站上查看功能列表。
