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
- 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
- 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
- 进入管理页面 http://localhost:7700/，搜索运行正常
- 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。
