本文主要是介绍ES代替品：轻量级搜索引擎MeiliSearch，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
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
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