ES代替品:轻量级搜索引擎MeiliSearch

news/2025/2/12 15:45:11/

痛点

虽然Elasticsearch足够灵活强大、扩展性和实时性也较好。但是对于中小型项目来说,Elasticsearch还是显得有些庞大,对硬件设备的要求也较高。那么,在要求不是很高的情况下,我们可以考虑另一种搜索引擎方案:MeiliSearch。

MeiliSearch是一个功能强大、快速、开源、易于使用和部署的搜索引擎,并且MeiliSearch的搜索和索引都是高度可定制的,提供开箱即用的功能属性,如错字容忍、过滤器和同义词。而最重要的一点是,它【支持中文搜索】,而不需要添加额外的配置。

特性

它具有以下特点:

  • 快速: MeiliSearch旨在提供快速的搜索速度。使用MeiliSearch,用户可以在毫秒级别内获取查询结果,即使在大数据集上也是如此。
  • 精度高: MeiliSearch采用先进的算法来确保搜索结果的准确性。它支持拼写修正、同义词替换、近义词搜索等功能,这些功能可以大大提高搜索结果的质量。
  • 可定制性强: MeiliSearch具有灵活的API,可以轻松集成到任何应用程序中。它还支持自定义排名、字段权重和搜索范围等功能。
  • 易于使用: MeiliSearch的安装和设置过程非常简单,并且它提供了易于使用的Web界面和CLI工具,使用户可以轻松管理和监控搜索引擎。

快速

在官方网站上提供了一些性能比较数据和基准测试结果,这些测试结果显示MeiliSearch在处理大型数据集时速度非常快,可以在毫秒级别内返回查询结果。

例如,在官方提供的基准测试中,使用MeiliSearch处理10万个文档时,平均搜索时间为1.47毫秒,而使用Elasticsearch搜索同样的数据集时,平均搜索时间为44.1毫秒。这表明,MeiliSearch在速度方面比其他一些搜索引擎更快,并且可以在大规模数据集上实现高效搜索。

高精度搜索

MeiliSearch的第二个特点是高精度搜索。为了实现这个特点,MeiliSearch使用了多种算法和技术,包括:

  • 拼写纠正:当用户拼写单词错误时,MeiliSearch可以自动检测并纠正拼写错误,从而提供更准确的搜索结果。
  • 同义词替换:MeiliSearch支持同义词替换,当用户输入一个词时,搜索引擎会将其替换为相关的同义词,从而扩展搜索范围并提供更准确的搜索结果。
  • 近义词搜索:MeiliSearch还支持近义词搜索,当用户输入一个词时,搜索引擎会在索引中查找相关的近义词,并将它们包含在搜索结果中。

除了上述功能,MeiliSearch还支持模糊搜索、停用词过滤、基于短语和前缀的搜索等多种功能,这些功能可以大大提高搜索结果的质量和准确性。总之,MeiliSearch通过多种算法和技术来提高搜索结果的准确性和质量,使其成为一种高精度的搜索引擎。

可定制性强

MeiliSearch的第三个特点是可定制性强。它提供了灵活的API,使开发人员可以根据自己的需求自定义搜索引擎的各种功能和特性,包括:

  • 自定义排名:开发人员可以根据自己的需求自定义搜索结果的排名方式,以确保最相关的结果在搜索结果列表中排名靠前。
  • 字段权重:开发人员可以指定搜索引擎在搜索过程中应该优先考虑哪些字段,以提高搜索结果的准确性。
  • 搜索范围:开发人员可以限制搜索的范围,例如只搜索特定的字段或文档类型,以提高搜索结果的质量。

以下是一些示例:

假设我们有一个在线书店,我们想要实现一种搜索功能,可以搜索书名、作者、出版社等字段,并且希望搜索结果按照出版日期的先后顺序排列。我们可以使用MeiliSearch的API来实现这个功能,例如:

import io.github.crew102.meilisearchjava.Client;
import io.github.crew102.meilisearchjava.Index;public class MeiliSearchDemo {public static void main(String[] args) {// Create a MeiliSearch client objectClient client = new Client("http://localhost:7700", "masterKey");// Get an indexIndex index = client.getIndex("books");// Define search parametersSearchParams params = new SearchParams().setSort(Collections.singletonList("published_date")).setAttributesToHighlight(Arrays.asList("title", "author", "publisher")).setAttributesToRetrieve(Arrays.asList("title", "author", "publisher", "published_date"));// Perform searchSearchResults<Book> results = index.search("Harry Potter", Book.class, params);// Print search resultsfor (SearchResult<Book> hit : results.getHits()) {Book book = hit.getResult();System.out.println(book.getTitle() + " by " + book.getAuthor() + " published by " + book.getPublisher() + " on " + book.getPublishedDate());}}
}

在上面的示例中,我们首先创建了一个MeiliSearch客户端对象,然后定义了一些搜索参数,例如按照出版日期排序、高亮显示标题、作者和出版商等。接下来,我们使用MeiliSearch的search方法来执行搜索,并遍历搜索结果以打印出书名、作者、出版社和出版日期等信息。

支持多语言搜索

MeiliSearch的第五个特点是支持多语言搜索。这意味着MeiliSearch能够搜索多种语言的文本,并且可以正确处理每种语言的语法和语义。这种功能对于需要支持全球用户的应用程序非常有用,例如国际化的电子商务平台、跨语言的新闻网站等。

MeiliSearch支持的语言非常多,包括但不限于英语、中文、日语、韩语、法语、德语、西班牙语、意大利语、荷兰语、葡萄牙语、俄语、阿拉伯语、希伯来语等等。MeiliSearch能够支持如此多种语言的搜索,主要得益于其内置的各种语言处理工具,例如分词器、词干提取器、同义词扩展器、语义分析器等等。

部署安装

环境:ubuntu
部署方式:Docker
编排工具:DockerCompose

配置信息:

version: '3'services:meilisearch:image: getmeili/meilisearch:latestcontainer_name: meilisearchrestart: alwaysenvironment:MEILI_HTTP_ADDR: 0.0.0.0:7700#  MEILI_MASTER_KEY: meilisearchmasterkeyports:- 7700:7700volumes:- meilisearch_data:/data.msvolumes:meilisearch_data:

  • 执行安装命令

docker-compose -f meilisearch_compose.yaml stop docker-compose

  • 下载测试数据

测试数据地址:https://docs.meilisearch.com/movies.json

  • 导入测试数据

curl  -X POST 'http://localhost:7700/indexes/movies/documents?primaryKey=id'   -H 'Content-Type: application/json'   --data-binary @movies.json

总结

总的来说,对于数据量不是很大的中小型企业来说(几百万到几千万的数据),都可以使用 MeiliSearch 搜索引擎。同时,它的使用场景基本可以覆盖当前主流的平台和技术,如管理后台搜索、小程序搜索等场景中。是一款真正轻量级安装部署、搜索速度快到极致,名副其实的轻量级且美丽搜索引擎


http://www.ppmy.cn/news/1389007.html

相关文章

gitlab runner没有内网的访问权限应该怎么解决

如果你的GitLab Runner没有内网访问权限&#xff0c;但你需要访问内部资源&#xff08;如私有仓库或其他服务&#xff09;&#xff0c;你可以考虑以下几种方法&#xff1a; VPN 或 SSH 隧道&#xff1a; 在允许的情况下&#xff0c;通过VPN或SSH隧道连接到内部网络。这将允许Gi…

HarmonyOS NEXT应用开发之适配挖孔屏案例

介绍 本示例介绍使用屏幕属性getDefaultDisplaySync、getCutoutInfo接口实现适配挖孔屏。该场景多用于沉浸式场景下。 效果图预览 使用说明 加载完成后顶部状态栏时间和电量显示位置规避了不可用区域。 实现思路 通过setWindowLayoutFullScreen、setWindowSystemBarEnable…

界面组件DevExpress WinForms v23.2 - 数据可视化功能升级

DevExpress WinForms拥有180组件和UI库&#xff0c;能为Windows Forms平台创建具有影响力的业务解决方案。DevExpress WinForms能完美构建流畅、美观且易于使用的应用程序&#xff0c;无论是Office风格的界面&#xff0c;还是分析处理大批量的业务数据&#xff0c;它都能轻松胜…

xAI开发的一款巨大型语言模型(HLM)--Grok 1

在xAI发布Grok的权重和架构之后&#xff0c;很明显大型语言模型&#xff08;LLM&#xff09;的时代已经过去&#xff0c;现在是巨大型语言模型&#xff08;HLM&#xff09;的时代。这个混合专家模型发布了3140亿个参数&#xff0c;并且在Apache 2.0许可下发布。这个模型没有针对…

L1-039 古风排版(PTA)

文章目录 L1-039 古风排版题目描述模拟 L1-039 古风排版 题目描述 中国的古人写文字&#xff0c;是从右向左竖向排版的。本题就请你编写程序&#xff0c;把一段文字按古风排版。 输入格式&#xff1a; 输入在第一行给出一个正整数N&#xff08;<100&#xff09;&#xff…

【Mysql数据库基础03】分组函数(聚合函数)、分组查询

分组函数(聚合函数&#xff09;、分组查询 1 分组函数1.1 简单的使用1.2 是否忽略null值1.3 和关键字搭配使用1.4 count函数的详细介绍1.5 练习 2 分组查询Group by2.1 简单的分组查询2.2 练习 3 格式投票:yum: 1 分组函数 1.1 简单的使用 COUNT(expression)&#xff1a;计算符…

爬虫逆向实战(37)-某保险超市(AES,SHA256)

一、数据接口分析 主页地址&#xff1a;某保险超市 1、抓包 通过抓包可以发现数据接口是/tacpc/tiananapp/marketing_product_commodity/commodityList 2、判断是否有加密参数 请求参数是否加密&#xff1f; 通过查看“载荷”模块可以发现&#xff0c;有一个jsonKey加密参…

JavaB树知识点(含面试大厂题和源码)

B树&#xff08;B-Tree&#xff09;是一种自平衡的树&#xff0c;主要用于数据库和文件系统中。它通过在内部节点中保持多个键来允许更低的树高度&#xff0c;从而优化了数据的读取和写入操作。下面是关于B树的一些关键知识点&#xff1a; 定义和特性 平衡性&#xff1a;B树是…