儘管存在重大缺陷，我們還是選擇了美麗搜尋而不是其他搜尋引擎

是否值得在第三方搜尋引擎上投入資源？這是我們的理由。

我們不斷致力於改進 Hexmos 為即將發布的版本提供的產品回饋。

新功能和頁面即將推出，使用者介面正在發生變化，錯誤正在被注意到並修復，並且產品中正在發生許多變化。隨著產品的發展，我們意識到我們需要改進整個產品的導航。

我們已經有了側邊欄和客戶端搜尋包cmdk來導航到不同的螢幕，但是當我們想要搜尋不同的使用者資料、團隊、團隊績效等時就會出現困難，這迫使我們整合更好的第三方回饋搜尋引擎。

使用專用搜尋引擎的另一個原因是我們鏈上還有其他產品，例如FeedZap，未來需要複雜的文字搜尋操作。

考慮到這一點，我們計劃努力實施一個專用的、強大的搜尋引擎，以適應我們的用例和資源可用性。

如何選擇適合您需求的搜尋引擎

有許多可用的搜尋引擎，包括開源搜尋引擎、無伺服器、基於伺服器等
在深入找出正確的方案之前，最好先分析您的需求和基礎設施，包括當前和未來的需求。

對於某些產品，可搜尋的資料很少，但需要具有良好的搜尋功能和最少的操作，但又買不起專用伺服器。
對於其他產品，資料集更大，需要額外複雜的搜尋操作，並且有足夠的資源來載入專用搜尋引擎。

基於此，我回顧了一些流行的搜尋引擎。

需要良好的效能，資料集較小，並且買不起伺服器

PostgreSQL 全文搜尋

如果您正在使用 PostgreSQL 並且不想維護任何其他基於索引的資料庫，那麼 PostgreSQL 全文搜尋 (PSFTS) 是一個不錯的選擇。但是，不建議在處理數百萬筆交易和大量資料管理的大型用例中使用它。

布萊威

如果您的專案位於 Go 生態系統內，Bleve 是另一個值得考慮的選擇。如果您不能依賴強大的基於伺服器的搜尋引擎服務，建議您使用。這是 Bleve 的基準報告。

坦蒂維

Tantivy 是用 Rust 編寫的，對於基於 Rust 的專案特別有用。它已經收到了許多正面的回饋，是一個值得考慮的不錯的選擇。

需要強大的效能、大數據集並且能夠負擔得起伺服器

需要強大的效能、大數據集並且能夠負擔得起伺服器

如果您擁有伺服器或雲端實例，並且需要一個強大、可擴展且具有完全控制權的搜尋引擎，那麼基於伺服器的選項就是您的最佳選擇。

我們的考慮和要求促使我們選擇基於伺服器的搜尋引擎。我們有足夠的資源來託管它，它比無伺服器選項更好

• 長期使用
• 可擴充性
• 對複雜搜尋操作的額外支持，例如：
  • 分面搜尋：這意味著在線購物時，您可能會搜尋“筆記型電腦”，然後使用分面搜尋透過選擇“價格低於1000 美元”、“品牌：Apple”和“RAM”等過濾器來縮小結果範圍：16GB。 ”
  • 多重搜尋：考慮可以讓使用者同時搜尋航班、飯店和租車並顯示綜合結果的旅遊網站。
  • 鍵入即搜尋：它根據每次按鍵提供即時搜尋結果。
• 多種產品的通用搜尋系統。

經過廣泛的篩選，我們將其範圍縮小到該類別中的四個選項，例如：

1. 美麗搜尋
2. 類型感
3. PISA 搜尋
4. 蠍尾獅

以下是它們之間的比較：

Criteria	meiliSearch	Typesense	Pisa Search	Manticore
Search-as-you-type	yes	yes	No	No
facet search	yes	yes	No	No
multiple schema/product support	yes	yes	-	yes
RAM usage	for 224 MB disk:~305 MB RAM prmary index location is disk	primary index location is RAM, for 100MB disk requires 300MB RAM	-	-
CPU Usage	for 12 core machine it uses maximum 6 core github issues related to high cpu usage	for 4vCPU handle 104 concurrent search/seconds	-	-
typo, synonyms handling	yes	yes	-	-

我們過濾掉了 PISA 搜尋和 Manticore，因為它們都不提供我們的應用程式所需的「鍵入時搜尋」和分面搜尋功能。

在這裡繼續閱讀全文：https://journal.hexmos.com/we-chose-meilisearch-over-10-other-search-engines-despite-a-major-drawback/

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