近年来，随着大数据和人工智能技术的快速发展，搜索引擎技术也迎来了创新与变革的黄金时代。Elasticsearch作为基于Lucene的开源搜索引擎，以其强大的全文搜索能力和丰富的生态系统广受欢迎。而Vespa则凭借其独特的架构设计和实时搜索能力，逐渐在市场上崭露头角。近期，围绕Vespa与Elasticsearch的性能对比，社区内展开了热烈的讨论和多项基准测试。本文将结合专业视角，深度分析两者在关键指标上的表现差异，助力读者深入理解这两款解决方案的核心优势与挑战。在探讨两者的比较之前，有必要理解它们底层核心——Lucene。
Elasticsearch基于Lucene开发，继承了Lucene的一些核心设计理念，例如写入时采用的定向写入（write-once）机制，这意味着文件一旦写入，无法就地更新。相反，Vespa则选择了不同的策略，它支持对索引文件的就地修改，这在搜索系统设计上提供了更大的灵活性和实时性。这种设计差异直接影响了两者在写入和更新性能上的表现。Elasticsearch需要通过刷新segment（段）将内存中的数据写入磁盘，并在后台合并这些segments以控制数量，然而这一过程伴随着不小的性能开销。尤其在需要频繁实时更新的场景下，这种刷新和合并带来的延迟不可忽视。同时，矢量检索（vector search）中的合并过程相对缓慢，加剧了延迟问题。
而Vespa则利用其支持就地修改文件的优势，无需频繁刷新和合并，能够更快地发布更新，表现出更优的实时写入性能。然而，在追加写入（append-only）工作负载下，Elasticsearch展现出更好的吞吐能力。这主要归因于其写入操作能够充分地批处理，降低了磁盘写入次数，提高了索引构建效率。此举使得对于日志存储、历史数据累积等场景，Elasticsearch表现得尤为出色。值得一提的是，基准测试中对于全文重新索引（full reindexing）的方法有争议。通常，更高效的策略是在新的索引中完成全部数据索引工作，之后切换搜索别名指向新索引，最后安全地删除旧索引。
这样可以最大限度地提升索引构建速度和系统可用性。而基准中似乎采用了就地重新索引的方式，可能导致测试结果不尽理想。在查询性能方面，现代搜索应用强调的不仅是搜索速度，更注重搜索的精准性和灵活性。实际使用时，关键词筛选、分类过滤等条件极为常见，因此基准测试关注了过滤性能的表现，这是目前许多性能测试的盲区。Vespa和Elasticsearch在过滤查询的响应速度上表现差异较大，显示出Vespa在处理过滤请求时的优势。此外，多字段查询同样是性能指标的一环。
基准中Elasticsearch采用了取最大相似度评分的multi_match查询，这种做法在某些场景下可能会影响搜索结果的鲁棒性。相较而言，采用BM25F模型的combined_fields查询可能提供更稳定的相关性评估，但该特性在Elasticsearch文档中未被广泛推广。未来基准的优化或许会纳入BM25F，提升对多字段语义搜索的支持。语义搜索中，向量表示技术的应用日益普及。基准评价中没有使用RRF（Reciprocal Rank Fusion）技术，主要因该特性在Elasticsearch中仍处于实验阶段。RRF能够将词汇级别的搜索结果与向量搜索结果高效融合，提高搜索效果和性能。
预计未来的测试将涵盖此技术，进一步推动Elasticsearch的性能提升。值得关注的是，Vespa在单客户端、强制合并的无过滤条件语义搜索测试中表现出约两倍于Elasticsearch的速度优势。考虑到二者都使用HNSW（Hierarchical Navigable Small World）图结构进行向量索引，且构造参数相似，这一差距引发了专业人士的疑问，是Lucene尚未针对该场景做足优化，还是Vespa在实现上存在独到之处？从技术演进角度看，Elasticsearch和Lucene都在不断提升性能与功能。例如，更快的segment合并算法、更先进的查询优化手段以及更智能的文档值（doc-value）更新机制，这些进步都可能逐步缩小与Vespa间的性能鸿沟。尤其是在“边索引边搜索”场景下，降低刷新延迟、引入按需合并等技术，将带来更流畅的用户体验。Lucene体系的一大优势在于其不可变的segment设计，这使得基于文件复制的分布式扩展成为可能。
通过将segments复制到多个节点，系统能够实现高效负载均衡和弹性扩展。亚马逊、Yelp、OpenSearch等知名企业和项目均在利用这一特性构建大规模、可扩展的搜索平台。相较而言，Vespa依赖实时更新优化体验，但在大规模弹性扩展方面面临不同挑战。总结来看，Vespa与Elasticsearch各具特色，适用场景有所不同。Vespa凭借就地文件修改和快速实时搜索优势，适合对数据时效性要求极高的业务场景。Elasticsearch则以其成熟的生态、强大的查询表达能力和高效的批量写入，成为许多传统和新兴应用的首选。
未来，这两大搜索引擎在性能和功能上将持续竞争与合作，推动搜索技术迈向更高水平。用户和开发者应结合自身业务需求与技术特点，选择最合适的搜索方案，才能最大化搜索服务的价值和用户满意度。
