Solr 和 Elasticsearch 都是基于 Apache Lucene 构建的开源搜索引擎，但在设计优先级、生态系统集成和典型用例方面存在差异。 Solr 由 Apache 基金会开发，通常用于具有结构化数据的企业搜索应用程序，例如电子商务产品目录或内容管理系统。 Elasticsearch 由 Elastic NV 创建，强调可伸缩性和实时分析，使其在日志分析（通过 ELK 堆栈）和监控方面很受欢迎。 虽然两者都能有效地处理全文搜索，但 Elasticsearch 倾向于分布式系统和近实时操作，而 Solr 则为复杂的查询精度和文档处理提供更成熟的功能。
在架构方面，Elasticsearch 通过其分布式设计简化了水平扩展。它使用内置的节点发现系统进行集群管理，减少了依赖性。 例如，向 Elasticsearch 集群添加节点通常只需要最少的配置。 Solr 传统上依赖于主从架构，但现在提供 SolrCloud，它使用 Apache ZooKeeper 进行协调。 SolrCloud 提供了类似的可伸缩性，但引入了更多移动部件。 在实践中，Elasticsearch 集群通常被认为更容易为云原生环境动态扩展，而 Solr 的 ZooKeeper 依赖性吸引了已经将其用于其他服务（如 Kafka）或需要对集群状态进行细粒度控制的团队。
在功能方面，Elasticsearch 优先考虑开发人员体验，提供以 JSON 为中心的 REST API 和用于可视化的集成工具（如 Kibana）。 它的聚合框架支持复杂的分析，例如从日志数据计算百分位数延迟指标。 Solr 在数据预处理方面表现出色，具有自定义更新请求处理器链和基于 XML 的配置等功能，这有利于遗留系统。 例如，Solr 的内置富文档处理（例如，PDF 的 OCR）需要的第三方工具更少。 Elasticsearch 在 2021 年将其许可转移到 SSPL 导致一些组织倾向于使用 Solr 的 Apache 2.0 许可，以避免专有依赖项。 然而，Elasticsearch 维护着更大的商业插件和企业支持生态系统。 该选择通常取决于实时分析 (Elasticsearch) 或精确的搜索自定义 (Solr) 是否更符合项目要求。