सबसे पहले, सोलर बी-पेड़ों का उपयोग नहीं करता है। एक ल्यूसीन (सोलर द्वारा उपयोग की जाने वाली अंतर्निहित लाइब्रेरी) इंडेक्स केवल-पढ़ने के लिए सेगमेंट
. प्रत्येक खंड के लिए, ल्यूसीन एक शब्द शब्दकोश रखता है, जिसमें उन शब्दों की सूची होती है जो खंड में दिखाई देते हैं, लेक्सिकोग्राफिक रूप से क्रमबद्ध होते हैं। इस शब्द शब्दकोश में एक शब्द की खोज बाइनरी खोज का उपयोग करके की जाती है, इसलिए एकल-अवधि के लुकअप की लागत O(log(t)) है जहाँ t पदों की संख्या है। इसके विपरीत, एक मानक RDBMS के सूचकांक का उपयोग करने की लागत O(log(d)) . है जहां d दस्तावेजों की संख्या है। जब कई दस्तावेज़ किसी फ़ील्ड के लिए समान मान साझा करते हैं, तो यह एक बड़ी जीत हो सकती है।
इसके अलावा, लुसीन कमिटर उवे शिंडलर ने बहुत अच्छे प्रदर्शन करने वाले संख्यात्मक श्रेणी क्वेरी कुछ साल पहले। संख्यात्मक फ़ील्ड , लुसीन विभिन्न मूल्यों के साथ कई मूल्यों को संग्रहीत करता है। यह ल्यूसीन को श्रेणी प्रश्नों को बहुत कुशलता से चलाने की अनुमति देता है। चूंकि आपका उपयोग-मामला संख्यात्मक श्रेणी के प्रश्नों का बहुत लाभ उठाता है, यह समझा सकता है कि सोलर इतना तेज़ क्यों है। (अधिक जानकारी के लिए, जावाडॉक्स पढ़ें जो बहुत दिलचस्प हैं और प्रासंगिक शोध पत्रों के लिंक दें।)
लेकिन सोलर ऐसा केवल इसलिए कर सकता है क्योंकि इसमें आरडीबीएमएस की सभी बाधाएं नहीं हैं। उदाहरण के लिए, सोलर एक समय में एक दस्तावेज़ को अपडेट करने में बहुत खराब है (यह बैच अपडेट को प्राथमिकता देता है)।
