Enterprise-Suche · Relevanz · Facetten · Betrieb · Monitoring
Solr und Elasticsearch sind beide starke Suchplattformen – aber sie unterscheiden sich in Betrieb, Ökosystem, Datenmodell und oft auch in der Projekt-Realität. Diese Seite hilft dir, eine robuste Entscheidung zu treffen: nicht nach Bauchgefühl, sondern anhand von Anforderungen, Risiken und Aufwand.
In TYPO3-Projekten gilt oft: Solr ist der „klassische Enterprise-Standard“, Elasticsearch ist häufig stark, wenn Unternehmen ohnehin eine Elastic-Strategie fahren (Observability, SIEM, Logs, Dashboards).
Tendenz: Solr
Tendenz: Elasticsearch
Wichtig: Die beste Suche ist nicht „Solr vs Elastic“, sondern Index-Design + Relevanz-Strategie + Qualität der Umsetzung.
Nicht jeder Punkt ist für jedes Projekt entscheidend. Aber die Tabelle zeigt, wo typischerweise die Unterschiede liegen – insbesondere in Betrieb und Projektaufwand.
| Kriterium | Solr (Apache) | Elasticsearch |
|---|---|---|
| TYPO3-Ökosystem | Sehr etabliert in TYPO3 Enterprise-Projekten | Je nach Stack/Extension teils stärker projektabhängig |
| Facetten & Filter | Sehr stark, klassisch „Search UI“ orientiert | Stark, aber Modellierung/Mapping entscheidend |
| Relevanz-Tuning | Sehr gut, viele bekannte Patterns (Boosting, Query Parser) | Sehr gut, bietet viele Optionen – aber Komplexität kann steigen |
| Betrieb / Ops | Stabil, aber braucht Know-how (Schema/Config, Tuning) | Viele Managed-Optionen, aber Cluster/Versionen beachten |
| Monitoring | Gut möglich, aber meist individuell | Oft stark im Stack integriert (APM/Logs/Alerts) |
| Migration / Wechsel | Wechsel von Solr → Elastic ist möglich, aber kein „Drop-in“ | Wechsel Elastic → Solr ebenfalls möglich – Aufwand ähnlich hoch |
Hinweis: In der Praxis sind „Setup-Qualität“ und „Relevanzstrategie“ oft entscheidender als die reine Engine.
Diese Matrix ist bewusst pragmatisch gehalten: wenn du 4–6 Haken in einer Spalte hast, ist das meist die richtige Richtung – dann kann man sauber in Feindetails gehen.
Kurz-Call + Screenshare, danach habt ihr Klarheit über Richtung, Risiken und die nächsten 2–3 Schritte.
Die häufigsten Probleme entstehen nicht durch „Solr vs Elastic“, sondern durch fehlende Standards und fehlende Messbarkeit.
Ohne Zero-Result-Rate, CTR, Query-Latenz und Top-Queries wird Relevanz zur Geschmacksfrage.
Felder, Analyzer, Facetten und Sprache müssen bewusst modelliert werden – sonst eskaliert das später.
Timeouts, kaputte Indices, fehlende Alerts: plötzlich ist die Suche „weg“ und keiner merkt es.
Häufige Fragen aus Projekten – kurz und praxisnah beantwortet.
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