诞生故事

Meilisearch 的故事始于 2018 年，当时法国工程师 Quentin de Quelen 在开发一个电商项目时，发现现有的搜索引擎要么太重量级，要么配置太复杂。他想要一个 "开箱即用" 的搜索解决方案，能够快速集成到应用中，并提供优秀的搜索体验。

于是，他决定用 Rust 语言从头编写一个搜索引擎。选择 Rust 是因为其出色的性能、内存安全性和并发能力，非常适合构建高性能的搜索核心。

项目最初只是一个内部工具，但随着功能的完善和社区的反馈，Meilisearch 在 2019 年正式开源，并迅速获得了开发者的青睐。2020 年，团队获得了 150 万美元的种子轮融资，正式成立了 Meilisearch 公司。

核心特性

Meilisearch 在设计上做了大量的取舍，专注于核心的搜索功能，但做到了极致。

• 极速响应：核心目标是实现 50 毫秒以下的响应时间，即使在大型数据集中也能提供 “所见即所得” 的搜索体验。
• 零配置：开箱即用，部署和索引数据都非常简单，不需要预定义 Schema 或复杂的配置文件。
• 相关的默认值：内置一个强大的 相关性排名（Relevance Ranking） 算法，结合 Typos（拼写错误）、Word Proximity（词语距离）和 Attributes（字段权重）等因素，无需额外调优即可获得高质量的搜索结果。
• 语言无关性：支持多种语言的分词与搜索，能很好地处理中文、日文等非拉丁语系文本。
• 无分布式架构：为了追求极致的速度和简单性，Meilisearch 被设计为单机搜索引擎，不支持开箱即用的分布式集群，这简化了运维，但也限制了其 PB 级数据的处理能力。

对比优势：Meilisearch vs Lucene/ES 体系

Meilisearch 与基于 Lucene 的 Elasticsearch 体系，在设计哲学上有着本质区别:

特性	Meilisearch	Elasticsearch
核心目标	极速的应用内搜索体验	分布式搜索、日志分析、可观测性
基础架构	单机、轻量级	分布式集群（主从节点、分片）
核心语言	Rust	Java（基于 Lucene）
性能瓶颈	单机 CPU / 内存限制	分布式协调开销
上手难度	简单，开箱即用，REST API	相对复杂，需要了解集群、分片等概念
数据规模	适合中小型数据集（GB 级别）	适合大型和超大型数据集（TB/PB 级别）
全文检索	依赖内置的强相关性算法	依赖 Lucene 强大的分词、查询解析器

总结：

• 如果你的应用需要超低延迟、简单部署、数据量在 GB 级别，并且搜索是应用的核心功能，Meilisearch 是一个极佳的选择。
• 如果你的需求涉及日志分析、大规模数据存储、集群高可用和复杂的聚合分析，那么 Elasticsearch 仍然是更成熟和全面的解决方案。

快速上手：5 分钟体验 Meilisearch

部署 Meilisearch 非常简单，你甚至不需要 Docker，只需一个命令即可运行。

1. 运行 Meilisearch

# 安装 Meilisearch
curl -L https://install.meilisearch.com | sh
# 启动 Meilisearch
meilisearch --master-key 'aStrongMasterKey'

# 或使用 Docker
docker run -it --rm -p 7700:7700 getmeili/meilisearch:latest --master-key 'aStrongMasterKey'

2. 添加索引（创建 Index）

Meilisearch 不需要预先定义索引结构（Schema-less）。

curl -X POST 'http://localhost:7700/indexes' \
  -H 'Authorization: Bearer aStrongMasterKey' \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary '{
    "uid": "movies",
    "primaryKey": "id"
}'

3. 索引文档（添加 Documents）

curl -X POST 'http://localhost:7700/indexes/movies/documents' \
  -H 'Authorization: Bearer aStrongMasterKey' \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary '[
    {"id": 1, "title": "泰坦尼克号", "genres": ["剧情", "爱情"]},
    {"id": 2, "title": "黑客帝国", "genres": ["科幻", "动作"]}
]'

4. 执行搜索

# 搜索关键词 "泰坦"
curl -X GET 'http://localhost:7700/indexes/movies/search?q=泰坦'

返回结果：

{
  "hits": [
    {
      "id": 1,
      "title": "泰坦尼克号",
      "genres": ["剧情", "爱情"]
    }
  ],
  "offset": 0,
  "limit": 20,
  "estimatedTotalHits": 1,
  "processingTimeMs": 1,
  "query": "泰坦"
}

注意 processingTimeMs: 1，这是 Meilisearch 速度的最好证明！

5. 场景演示

结语

Meilisearch 的出现，代表了新一代搜索引擎对于开发者体验和即时性的追求。它在应用内搜索领域展现了强大的竞争力，证明了不必依赖 Lucene 的庞大体系，也能打造出极致性能的搜索产品。

虽然它还无法完全取代 Elasticsearch 在日志分析、可观测性等大型分布式场景的地位，但在许多新兴应用和对搜索速度有极高要求的场景中，它无疑是一个值得尝试的开源新星。