MeiliSearch

说起全文检索，在项目开发中，用的最多的就是 ElaticSearch 了，ElaticSearch 是基于 Apache Lucene 开发的全文检索服务，是一个端到端的解决方案，因此，部署和维护都非常复杂。今天介绍的这个全文搜索服务 MeiliSearch，是一个轻量级的全文检索服务，可以快速搭建本地全文搜索，下表中是 MeiliSearch 与 ElasticSearch 的比较。

特性	Elasticsearch	MeiliSearch
可扩展性	高度可扩展和分布式	轻量级，较少关注扩展性
全文搜索	先进且强大	简单且高效
设置	更复杂，需要配置	简单且快速设置
性能	高性能，但可能资源密集	优化速度，低延迟
安全	强大的安全功能	基本安全功能
可扩展性	通过插件和脚本高度可扩展	可扩展性有限
错字容忍	基本错字容忍	高级错字容忍
分析	先进的分析能力	分析功能有限
API	全面，但更复杂	简单直观
资源使用	需要更多资源	轻量级，资源需求少

在企业开发中，稳定性很重要，MeiliSearch不支持集群，需要通过 K8S 进行管理，如果出现故障，需要几秒钟时间进行服务的重建，可以应用于可靠性要求不高的业务场景。

核心概念

文档 Document

在MeiliSearch中文档就相当于数据库的表，文档对象中字段名和字段值，通过键值对的形式进行存储。

索引 Index

MeiliSearch中，文档用于存储数据，只有进行索引的文档才能搜索，这里的索引可以理解为数据库中的索引，由于全文检索使用的是反向索引，如果没有索引是无法进行索引，所以搜索的前提就是创建索引。

主键 Primary Key

主键是文档的唯一索引，每个文档都有自己的主键，创建同样主键的文档，后创建的文档会覆盖先创建的文档。

相关性 Relevance

文档相关性指是MeiliSearch返回文档列表时，会根据条件对文档进行排序，以下是排序的规则，MeiliSearch同时支持自定义排序。

匹配词频

• 解释：搜索结果中匹配搜索词次数越多的文档会被优先显示。
• 优先级：最高优先级。
• 示例：如果搜索词是“apple”，包含多个“apple”词的文档会排在前面。

匹配属性

• 解释：匹配的单词在特定的属性（字段）中出现时，相关性更高。
• 优先级：较低优先级。
• 示例：如果搜索词出现在被认为更重要的字段中（如标题字段），相关性会更高。

匹配拼写错误词数

• 解释：匹配的单词中错字（拼写错误）越少，相关性越高。
• 优先级：最低优先级。
• 示例：如果搜索词与文档中的词完全匹配（无错字），则该文档的相关性会更高。

单词接近度

• 解释：匹配的单词在文档中彼此之间的距离越近，相关性越高。
• 优先级：中等优先级。
• 示例：如果搜索词“new york”在文档中连续出现，而不是分散在文档的不同部分，该文档的排名会更高。

用 docker 启动

1. 拉取镜像并启动，MEILI_ENV 参数用的 developement，开发不验证 master_key。

docker pull getmeili/meilisearch:v1.8.0docker run -it --rm \-p 7700:7700 \-e MEILI_ENV='development' \-v $(pwd)/meili_data:/meili_data \getmeili/meilisearch:v1.8

2. 下载数据并导入，下载数据。

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

3. 进入管理页面 http://localhost:7700/，搜索运行正常
   
4. 下载 Postman API Collection并导入 Postman，参数配置
   

总结

MeiliSearch配置简单，如果项目想快速搭建全文检索服务可以采用 MeiliSearch，由于 MeiliSearch 目前还不支持集群，对于不能中断的业务不建议使用。