Meilisearch开源的搜索引擎

Meilisearch是一个开源的搜索引擎，用Rust语言开发，专注于提供极致的用户搜索体验。它的设计初衷就是尽可能地降低开发者搭建高性能搜索系统的门槛。

老实说，我以前搞Elasticsearch，三分钟配置，三天调优，搞得头都大了。而Meilisearch？5分钟内就能让你的应用拥有像Netflix或Spotify那样的搜索体验。

为什么它这么火？

传统搜索引擎设置复杂，调优困难，部署麻烦。Meilisearch打破了这个怪圈：

• • 速度快得离谱：搜索结果亚毫秒级返回，完全不拖泥带水
• • 开箱即用的模糊搜索：不用配置一大堆参数，直接支持拼写错误也能搜到
• • 相关性排序贼准：默认算法已经超过很多商业搜索引擎
• • 全文搜索+高级过滤：复杂查询也能轻松应对
• • 支持40多种语言：包括中文分词，不用额外折腾

最刺激的是，它的API设计极其简洁，真的是"人道主义关怀"了。我记得第一次用它，连文档都没细看，就把一个搜索功能接入完成了，这搁以前绝对不敢想。

它跟Elasticsearch有啥区别？

很多朋友会问，ES那么成熟了，为啥还要换？

坦白讲，Elasticsearch是台坦克，而Meilisearch是辆跑车。前者功能全面但笨重，后者轻巧但速度惊人。

ES适合大型数据分析和复杂日志系统，它能处理PB级数据。而Meilisearch则专注于用户搜索体验，注重速度和相关性。

最大的差别在于上手难度：ES配置文件像天书，Meilisearch几乎零配置。我给新人安利都说：想被搜索配置折磨一周，用ES；想下午茶前把功能上线，选Meilisearch。

实战体验

我前两天把一个产品目录（约10万条数据）从ES迁到了Meilisearch，整个过程包括数据导入用了不到一小时。搜索速度提升了约3倍，而且默认的相关性排序就已经相当不错。

索引创建超简单：

curl \   -X POST 'http://localhost:7700/indexes' \   -H 'Content-Type: application/json' \   -d '{ "uid": "products" }'

文档添加也是小菜一碟：

curl \   -X POST 'http://localhost:7700/indexes/products/documents' \   -H 'Content-Type: application/json' \   -d '[     {       "id": 1,       "name": "华为 Mate60 Pro",       "description": "最新旗舰手机，性能强劲"     },     {       "id": 2,       "name": "iPhone 15",       "description": "苹果最新款手机"     }   ]'

搜索更是简单到发指：

curl \   -X POST 'http://localhost:7700/indexes/products/search' \   -H 'Content-Type: application/json' \   -d '{ "q": "新款手机" }'

不是我吹，就算输错关键词（比如"新快"而不是"新款"），照样能搜到相关结果，这就是它内置模糊搜索的威力。

性能表现咋样？

按官方测试，Meilisearch在2000万数据量下，搜索延迟仍保持在40ms以内。我自己测的10万级数据，平均响应只有11ms，这速度真不是盖的。

资源占用也相当克制，8GB内存的机器上轻松跑一千万条数据。比起ES动辄几十GB的内存占用，简直是省钱利器。

核心特性一览

• • 即时搜索：用户输入一个字母就能看到结果，像Google那样
• • 排序定制：可以根据用户行为定制搜索结果排序
• • 地理位置搜索：支持按距离排序，电商和外卖应用福音
• • 多语言支持：中英日韩法德...40多种语言自动识别
• • 高亮显示：自动高亮匹配词，前端开发省心
• • 同义词处理："手机"和"电话"可以被识别为相同概念
• • 停用词处理：自动忽略"的"、"了"等对搜索无意义的词
• • 分面搜索：类似电商筛选功能，可按品牌、价格区间等过滤

它还内置RESTful API和各种语言的SDK，集成到现有项目超轻松。

5分钟上手指南

1. 1. 用Docker启动（真的超简单）：

docker run -p 7700:7700 getmeili/meilisearch:latest

1. 2. 创建你的第一个索引：

curl -X POST 'http://localhost:7700/indexes' -H 'Content-Type: application/json' -d '{"uid": "movies"}'

1. 3. 添加一些数据：

curl -X POST 'http://localhost:7700/indexes/movies/documents' -H 'Content-Type: application/json' -d '[{"id": 1, "title": "流浪地球", "genres": ["科幻"]}, {"id": 2, "title": "满江红", "genres": ["悬疑", "历史"]}]'

1. 4. 搜索：

curl -X POST 'http://localhost:7700/indexes/movies/search' -H 'Content-Type: application/json' -d '{"q": "流浪"}'

就是这么简单，秒杀各种复杂配置。

适合什么场景？

• • 电商网站的商品搜索
• • 内容平台的文章/视频搜索
• • 应用内搜索功能
• • API目录或文档搜索
• • 客服知识库搜索

基本上，只要有用户需要搜索的地方，Meilisearch都能让体验提升一个档次。

不过它也有局限，如果你需要超大规模（TB级）的数据分析，或者复杂的日志聚合，可能还是Elasticsearch更适合。

部署选择

Meilisearch有多种部署方式：

• • Docker（最简单）
• • 二进制文件（性能最佳）
• • 云服务（Meilisearch Cloud，省心但要付费）
• • Kubernetes（企业级部署）

个人项目我推荐Docker，企业应用可以考虑二进制或K8s部署。

放到生产环境别忘了设置API密钥：

docker run -p 7700:7700 -e MEILI_MASTER_KEY="你的密钥" getmeili/meilisearch:latest

项目地址：
https://github.com/meilisearch/meilisearch