搜索引擎与数据库有什么相同点和不同点? 要详细点。

相同点：

1、都是数据库。收集了网上几千万到几十亿个网页并对网页中的每一个词（即关键词）进行索引，建立索引数据库的全文搜索引擎。当用户查找某个关键词的时候，所有在页面内容中包含了该关键词的网页都将作为搜索结果被搜出来。而这里的收录信息，就是数据库。

2、都是软件技术。它们都是运用特定的计算机程序从互联网上搜集信息，在对信息进行组织和处理后，为用户提供检索服务，将用户检索相关的信息展示给用户的系统。

3、都是为利用而建立。它们包括全文索引、目录索引、元搜索引擎、垂直搜索引擎、集合式搜索引擎、门户搜索引擎与免费链接列表等，可以算最新一代的网络共享。

不同点：

1、职责分工不同。搜索引擎主要由搜索器 、索引器 、检索器 和用户接口四个部分组成，它要保证信息的丰富度。而数据库它的主要职责是能够确保系统运行可靠，出现故障时能迅速排除。

2、关键技术不同。搜索引擎技术主要对外，通过SEO这样一套基于搜索引擎的营销思路，为网站提供生态式的自我营销解决方案，让网站在行业内占据领先地位，从而获得品牌收益。而数据库技术则是一种计算机辅助管理数据的方法，它研究如何组织和存储数据，如何高效地获取和处理数据。

两者虽然有相同与不同点，但是它们却是相辅相承的。

楼上的回答太业余。

1、搜索引擎（search engines）是对互联网上的信息资源进行搜集整理，然后供你查询的系统，它包括信息搜集、信息整理和用户查询三部分。搜索引擎是一个为你提供信息“检索”服务的网站，它使用某些程序把因特网上的所有信息归类以帮助人们在茫茫网海中搜寻到所需要的信息。例如百度、谷歌等。优点是速度快、信息量大、方便使用、免费等。缺点是准确度差、稳定性差、检索过程长、检索结果重复等。

2、联机检索，就是人们将终端设备通过通信网络与计算机检索系统相联，采用人机对话方式，从主机中查找所需信息的过程。例如万方、同方、维普等。他的优点是检索功能强、信息资源庞大、数据更新及时、信息源可靠、检索速度快等。缺点是时间滞后、相对互联网信息量绝对值要少、不免费、传统检索中需要指令检索、要经过培训等。

我将推荐给你们10个最高效的Java数据库

1、MongoDB——最受欢迎，跨平台，面向文档的数据库

MongoDB是一个基于分布式文件存储的数据库，使用C++语言编写。旨在为Web应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。应用性能高低依赖于数据库性能，MongoDB则是非关系数据库中功能最丰富，最像关系数据库的，随着MongDB 3.4版本发布，其应用场景适用能力得到了进一步拓展。

MongoDB的核心优势就是灵活的文档模型、高可用复制集、可扩展分片集群。你可以试着从几大方面了解MongoDB，如实时监控MongoDB工具、内存使用量和页面错误、连接数、数据库 *** 作、复制集等。

2、Elasticsearch ——为云构建的分布式RESTful搜索引擎

ElasticSearch是基于Lucene的搜索服务器。它提供了分布式多用户能力的全文搜索引擎，基于RESTful web接口。Elasticsearch是用Java开发的，并作为Apache许可条款下的开放源码发布，是比较流行的企业级搜索引擎。

ElasticSearch不仅是一个全文本搜索引擎，还是一个分布式实时文档存储，其中每个field均是被索引的数据且可被搜索也是一个带实时分析功能的分布式搜索引擎，并且能够扩展至数以百计的服务器存储及处理PB级的数据。ElasticSearch在底层利用Lucene完成其索引功能，因此其许多基本概念源于Lucene。

3、Cassandra——开源分布式数据库管理系统

最初是由Facebook开发的，旨在处理许多商品服务器上的大量数据，提供高可用性，没有单点故障。

Apache Cassandra是一套开源分布式NoSQL数据库系统。集Google BigTable的数据模型与Amazon Dynamo的完全分布式架构于一身。于2008开源，此后，由于Cassandra良好的可扩展性，被Digg、Twitter等Web 2.0网站所采纳，成为了一种流行的分布式结构化数据存储方案。

因Cassandra是用Java编写的，所以理论上在具有JDK6及以上版本的机器中都可以运行，官方测试的JDK还有OpenJDK 及Sun的JDK。 Cassandra的 *** 作命令，类似于我们平时 *** 作的关系数据库，对于熟悉MySQL的朋友来说， *** 作会很容易上手。

4、Redis ——开源(BSD许可)内存数据结构存储，用作数据库，缓存和消息代理

Redis是一个开源的使用ANSI C语言编写的、支持网络、可基于内存亦可持久化的日志型、Key-Value数据库，并提供多种语言的API。

Redis 有三个主要使其有别于其它很多竞争对手的特点：Redis是完全在内存中保存数据的数据库，使用磁盘只是为了持久性目的Redis相比许多键值数据存储系统有相对丰富的数据类型Redis可以将数据复制到任意数。Redis 这么火，它都解决了哪些问题？

5、Hazelcast ——基于Java的开源内存数据网格

Hazelcast 是一种内存数据网格 in-memory data grid，提供Java程序员关键任务交易和万亿级内存应用。虽然Hazelcast没有所谓的“Master”，但是仍然有一个Leader节点(the oldest member)，这个概念与ZooKeeper中的Leader类似，但是实现原理却完全不同。同时，Hazelcast中的数据是分布式的，每一个member持有部分数据和相应的backup数据，这点也与ZooKeeper不同。

Hazelcast的应用便捷性深受开发者喜欢，但如果要投入使用，还需要慎重考虑。

6、Ehcache——广泛使用的开源Java分布式缓存

主要面向通用缓存、Java EE和轻量级容器。

EhCache 是一个纯Java的进程内缓存框架，具有快速、精干等特点，是hibernate中默认的CacheProvider。

主要特性有：快速简单，具有多种缓存策略缓存数据有两级，内存和磁盘，因此无需担心容量问题缓存数据会在虚拟机重启的过程中写入磁盘可以通过RMI、可插入API等方式进行分布式缓存具有缓存和缓存管理器的侦听接口支持多缓存管理器实例，以及一个实例的多个缓存区域提供Hibernate的缓存实现。Ehcache介绍及整合Spring实现高速缓存。

7、Hadoop ——用Java编写的开源软件框架

用于分布式存储，并对非常大的数据用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序。充分利用集群进行高速运算和存储。

Hadoop实现了一个分布式文件系统(Hadoop Distributed File System)，简称HDFS。Hadoop的框架最核心的设计就是：HDFS和MapReduce。HDFS为海量的数据提供了存储，MapReduce则为海量的数据提供了计算。

8、Solr ——开源企业搜索平台，用Java编写，来自Apache Lucene项目

Solr是一个独立的企业级搜索应用服务器，它对外提供类似于Web-service的API接口。用户可以通过http请求，向搜索引擎服务器提交一定格式的XML文件，生成索引也可以通过Http Get *** 作提出查找请求，并得到XML格式的返回结果。

与ElasticSearch一样，同样是基于Lucene，但它对其进行了扩展，提供了比Lucene更为丰富的查询语言，同时实现了可配置、可扩展并对查询性能进行了优化。

9、Spark ——Apache Software Foundation中最活跃的项目，是一个开源集群计算框架

Spark 是一种与 Hadoop 相似的开源集群计算环境，但是两者之间还存在一些不同之处，这些不同之处使 Spark 在某些工作负载方面表现得更加优越，换句话说，Spark 启用了内存分布数据集，除了能够提供交互式查询外，它还可以优化迭代工作负载。

Spark 是在 Scala 语言中实现的，它将 Scala 用作其应用程序框架。与 Hadoop 不同，Spark 和 Scala 能够紧密集成，其中的 Scala 可以像 *** 作本地集合对象一样轻松地。

10、Memcached ——通用分布式内存缓存系统

Memcached是一套分布式快取系统，当初是Danga Interactive为了LiveJournal所发展的，但被许多软件(如MediaWiki)所使用。Memcached作为高速运行的分布式缓存服务器，具有以下的特点：协议简单，基于libevent的事件处理，内置内存存储方式。

通过以上的分析，相信你就知道怎么选择了

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