Meilisearch vs Algolia

正在为你的搜索解决方案在 Algolia 和 Meilisearch 之间做决定？我们来帮您！在本文中，我们将比较它们的功能、性能、定价模式以及整体的优缺点。

什么是 Algolia？

Algolia 创立于 2012 年，是一个托管搜索引擎，提供全文和 AI 驱动的搜索功能。它提供了一个 API，可以将快速、可定制的搜索体验集成到网站和移动应用程序中。

Algolia 以其卓越的速度和可扩展性而闻名，使其成为寻求复杂搜索功能的企业的首选。然而，这些高级功能也带来了更高的成本，Algolia 往往更适合预算较大的大型企业。

什么是 Meilisearch？

Meilisearch 启动于 2018 年，Meilisearch 是一个开源搜索引擎，具有全文和 AI 驱动的搜索功能，旨在对开发者友好且即插即用，它可以直接解决大多数常见用例。它使用 Rust 构建，确保了卓越的性能、安全性和灵活性。

Meilisearch 以其闪电般的搜索速度和现代开发环境而闻名，是寻求高性能搜索功能的中小型成长型企业的绝佳选择。

与 Algolia 不同，Meilisearch 是开源的。您可以自托管或使用托管的 Meilisearch Cloud 服务，从而实现灵活性和成本效益。

Algolia vs Meilisearch - 关键特性对比

开发者体验

Algolia 和 Meilisearch 都优先考虑易用性，提供简单的设置流程和全面的文档。这些搜索引擎开箱即用，在大多数情况下都能提供出色的相关性，而无需额外的配置。它们具有直观的 REST API，并非常注重开发者体验。Meilisearch 的开源特性是一项重要的优势，因为它能够更好地收集反馈并加快实施速度。

在比较 Meilisearch Cloud 和 Algolia 仪表板时，Algolia 的界面以其高级且全面的 UI 而脱颖而出。这是可以理解的，因为 Algolia 是一个完全托管的搜索引擎，已经在市场上存在了十多年。相比之下，Meilisearch 最近才推出云服务，其仪表板仍在开发中。

总的来说，Algolia 仪表板感觉更适合初学者且更集成，可以顺利地引导用户从数据添加过渡到前端集成。另一方面，Meilisearch 部分依赖其文档来指导用户完成整个过程。但是，重要的是要注意，Meilisearch 的仪表板正在根据用户反馈不断发展，显示出巨大的改进潜力。

SDK 和集成

Algolia 和 Meilisearch 都为各种流行的编程语言（包括 JavaScript、.NET、Python、PHP 等）提供了 API 客户端，确保开发者可以轻松地将搜索功能集成到他们的应用程序中。

Algolia 提供了更广泛的 SDK 和集成选择，尤其是在 Shopify 和 Adobe Commerce（前身为 Magento）等专业电子商务平台领域。这种广泛的集成范围使 Algolia 成为具有特定平台要求的企业的通用选择。

相关性和拼写容错

Meilisearch 和 Algolia 均开箱即用地提供出色的相关性和拼写容错，并提供自定义选项以微调搜索结果。它们提供类似的功能，包括同义词、去重、排序、过滤、分面和地理搜索。

但是，在 Meilisearch 中配置其中一些功能可能会感觉更直接。与 Algolia 相比，某些功能（例如排序）所需的配置步骤更少。这种简便性使 Meilisearch 成为寻求易于设置和使用的开发者的有吸引力的选择。

此外，与 Algolia 不同，Meilisearch 不需要为每个排序标准复制或拷贝索引，从而使客户的成本管理更加可控和公平。

另一方面，Algolia 提供了更广泛的功能集和高级配置选项。诸如过滤器权重之类的功能提供了更多的自定义选项，但这也会增加复杂性。虽然 Algolia 的功能有时可以提供更高级的配置，但 Meilisearch 正在迅速缩小差距，定期发布新功能以增强其功能。

AI 驱动的搜索

Algolia 和 Meilisearch 都提供高级语义搜索功能，但在可访问性和自定义方面存在显着差异。

Algolia 提供了 NeuralSearch，这是其混合搜索方法，它结合了神经搜索和全文搜索结果。Algolia 在多个层面利用 AI，包括搜索、排名和查询建议。此功能允许您在关键字搜索和神经搜索模式之间进行选择。使用 Algolia 时，文本嵌入由其专有模型管理，该模型会自动应用于文档。但是，NeuralSearch 尚未广泛使用；它仅为最高计划（Elevate）保留，并且需要来自前端的事件数据。在实践中，许多用户尚未看到 NeuralSearch 的运行实例。

另一方面，Meilisearch 提供了更可定制的AI 驱动的搜索体验。它使用最先进的大型语言模型 (LLM) 提供商（例如 OpenAI 和 HuggingFace）来生成向量嵌入。此外，Meilisearch 允许您为一个索引配置多个嵌入器并支持自定义嵌入，从而确保灵活性和适应性。它的混合搜索方法是高度可定制的，使您能够调整每个混合搜索查询的语义比率，范围从[完全语义到全文搜索](/blog/full-text-search-vs-vector-search/#comparisons&utm_source=blog&utm_medium=vs-algolia Meilisearch 的 AI 驱动的搜索在自托管和 Meilisearch Cloud 上都可用，使其可供广泛的用户使用。

分析 & 数据可视化

Meilisearch 和 Algolia 都提供了强大的分析和数据可视化工具，以帮助您监控和优化搜索性能，但它们提供这些见解的方式略有不同。

Meilisearch 提供了全面的分析，包括总搜索量、用户活动以及关键搜索有效性指标（如无结果率和点击率）等指标。您可以可视化随时间变化的搜索趋势，并深入了解用户行为，包括搜索最多的查询和搜索的地理分布。

另一方面，Algolia 提供了更广泛的分析和数据可视化工具套件。其概述仪表板包括类似的关键指标，如总搜索量、用户活动和转化率。但是，Algolia 通过提供高级分析功能进一步深入，从而更深入地了解热门过滤器值和效果最佳的结果。

Algolia 的一个显著特点是其 A/B 测试功能。这允许您比较具有不同设置的索引及其副本，评估点击率和转化率等指标。

总而言之，虽然 Meilisearch 和 Algolia 都提供了基本的分析工具，但 Algolia 包含更详细和高级的选项，包括 A/B 测试，这对于优化电子商务用例中的用户交互尤其有益。Meilisearch 侧重于核心指标，并提供对搜索趋势和用户行为的直接可视化。

社区和支持

Algolia 提供了一个专门的 Discord 社区，拥有 507 名成员，所有用户都可以访问，为讨论、问题和支持提供了一个平台。为了获得更个性化的帮助，从 Grow 计划开始提供电子邮件和网站支持。此外，Algolia 还提供标准和扩展支持选项，但定价未公开，仅通过销售咨询提供。

Meilisearch 作为一个开源搜索引擎，已经培养了一个强大的社区。它的 Discord 社区拥有 2,441 名成员，为开源爱好者和用户提供了一个充满活力的空间，让他们可以参与、分享知识和寻求帮助。对于 Cloud 用户，Meilisearch 确保提供针对每个计划量身定制的全面支持：Build 计划包括 Discord 支持，Pro 计划提供聊天和电子邮件支持，Custom 计划提供具有专用渠道的优先支持。这种分层支持结构反映了 Meilisearch 对可访问和响应迅速的客户服务的承诺。

定价和商业产品

Algolia 提供免费、按需付费和自定义定价计划的组合。“免费计划”每月最多包含 10,000 个搜索请求和 100 万条记录，“成长计划”具有清晰的按需付费结构，其中规定了额外的搜索请求和记录的具体费用。但是，他们的“高级计划”和“提升计划”没有公开定价，需要用户向销售部门索取详细信息。

相比之下，Meilisearch Cloud 的 Build 和 Pro 计划采用固定的月度定价，分别为每月 30 美元和 300 美元，其中包含指定的功能和资源。对于更大的项目，Meilisearch 提供了需要自定义报价的自定义计划。

虽然 Meilisearch 不提供免费层级，但它的起价相对较低，每月费用包含大量的资源和支持。此外，它还提供 14 天的免费试用，无需信用卡，让潜在用户可以轻松地探索其功能。此外，Meilisearch 是开源的，也可以免费自托管。

虽然 Algolia 在某些特定情况下可能会节省一些成本，但其实际操作中的复杂性和潜在的隐藏成本可能会导致更高的费用。Meilisearch 凭借其清晰且可预测的定价模式，通常对喜欢简单预算和成本透明度的企业更具吸引力。

全球覆盖

Meilisearch Cloud 在旧金山、纽约、伦敦、法兰克福和新加坡等主要城市设有服务器区域，战略性地定位于北美、欧洲和亚洲的关键商业中心。这种覆盖范围使 Meilisearch 能够在这些重要区域提供可靠的性能和数据驻留选项。

Algolia 拥有更广泛的网络，在全球 16 个区域部署了集群。这种广泛的覆盖范围遍及美国、欧洲、亚洲以及巴西、日本和澳大利亚等其他区域。Algolia 广泛的网络允许在数据本地化方面具有更大的灵活性，从而增强性能并符合当地法规。

展望未来，Meilisearch 计划通过在其网络中添加更多服务器区域来扩展其覆盖范围。这种扩展将扩大其全球覆盖范围，进一步增强其服务产品。

Algolia 的挑战

Algolia 面临着一些值得注意的挑战，其中之一是其高昂的成本。虽然 Algolia 确实提供了免费层级，但它受到限制，并且扩展规模可能会很快变得昂贵。Algolia 的强大功能非常适合大型企业，但小型企业可能会发现这些高级功能和相关成本难以承受。其“高级计划”和“提升计划”缺乏透明度进一步使预算编制复杂化，因为潜在客户必须与销售团队联系才能获得详细的定价信息，这可能会阻止需要预先了解成本的小型企业。

此外，充分利用 Algolia 的广泛功能和性能通常需要大量的自定义和技术专业知识。这对于没有专门技术团队的企业来说可能是一个障碍。

此外，Algolia 对其 AI 功能的专有模型的依赖意味着用户依赖于 Algolia 的技术堆栈。这种依赖性可能会限制寻求更大灵活性或与其他 AI 解决方案集成的企业。

Meilisearch 的挑战

Meilisearch 虽然有其优势，但也面临着自身的一系列挑战。一个值得注意的挑战是托管云版本中缺少完全免费的层级，这可能会阻止希望最大限度地降低成本的非常小的企业或初创公司。虽然 Meilisearch 的定价是透明且合理的，但与 Algolia 等竞争对手相比，托管云版本中缺少免费选项可能是一个劣势。但是，由于 Meilisearch 是开源的，因此它提供了一个免费的自托管选项，可以为那些愿意管理自己的基础设施的人确保节省成本。

虽然 Meilisearch 提供了基本且强大的功能，但它可能缺少 Algolia 提供的一些高级功能和集成，特别是对于高级电子商务应用程序等专业用例。

何时应该考虑 Algolia 而不是 Meilisearch？

如果您的企业需要复杂的电子商务搜索功能，例如商品推销工具、产品推荐和高级过滤选项，那么 Algolia 目前更适合处理这些需求。该平台的功能旨在提高产品发现和转化率。

对于希望通过 A/B 测试优化其搜索配置的企业，Algolia 提供了强大的工具来比较不同的搜索设置。这在电子商务中尤其有利，在电子商务中，微调搜索性能可以显着影响销售额和客户参与度。

Algolia 的基础设施也针对全球覆盖进行了优化，可在不同区域提供高可用性和低延迟。如果您的业务在全球范围内运营并且需要在全球范围内保持一致的性能，那么 Algolia 是一个强大的竞争者。

总而言之，Algolia 在提供高级电子商务功能、全面的分析和全球优化的基础设施方面表现出色。虽然它可能带来更高的成本和更陡峭的学习曲线，但这些功能使其特别适合大型企业和具有复杂、高需求搜索需求的企业。

何时应该考虑 Meilisearch 而不是 Algolia？

Meilisearch 是优先考虑简单性、透明度和灵活性的企业的绝佳选择。其简单的设置过程和对开发者友好的设计使其成为寻求无忧实施的团队的理想选择。凭借开箱即用的强大核心功能，Meilisearch 确保了高性能、快速响应时间和出色的相关性，而无需进行广泛的自定义或技术专业知识。

对于重视开源解决方案的组织，Meilisearch 特别有吸引力。它受益于活跃的社区贡献和维护，从而培养了一个加速创新的协作环境。这使企业能够根据其特定需求调整和扩展搜索引擎，从而提供更大的灵活性和对其搜索基础设施的控制。

开源模式还确保搜索引擎始终与用户需求保持一致，从而增加了一层透明度和灵活性。因此，客户对他们塑造产品并按照他们需要的方向引导产品的能力更有信心，从而增强了他们的整体控制和适应性。

每两个月定期更新可确保 Meilisearch 用户可以从最新的进展和增强功能中受益，使搜索引擎与不断变化的需求和技术保持同步。这种持续改进周期使 Meilisearch 成为寻求动态且易于使用的搜索解决方案的企业的有力竞争者。

总而言之，如果您需要一个灵活、对开发者友好的搜索引擎，它具有透明的定价和开源社区的优势，请选择 Meilisearch 而不是 Algolia。Meilisearch 专注于简单性、高性能和持续创新，使其成为各种规模企业的引人注目的选择。

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结论

Algolia 和 Meilisearch 都提供了强大的搜索解决方案，具有对开发者友好的体验和高性能。

Algolia 在电子商务领域尤其强大，提供了针对该用例量身定制的高级分析和功能。其广泛的功能集和灵活的可扩展性选项使其成为寻求全面搜索功能的大型企业的绝佳选择。

Meilisearch 以其先进的 AI 功能、快速的开发周期和透明的定价而著称，使其成为希望高效并实现快速 ROI，同时受益于安全、可扩展的搜索解决方案的技术团队和应用程序构建者的绝佳选择。

如果您正在考虑进行切换，请查看我们的从 Algolia 迁移到 Meilisearch 指南，以实现平稳过渡。

您可以使用此在线演示来查看 Meilisearch 的实际应用效果。此外，请随时查看其公共路线图和GitHub 社区，以了解您可以期待哪些新的和即将推出的功能。