索引最佳实践

在本指南中，您将找到一些有效索引数据并加快索引过程的最佳实践。

检查您的可搜索属性列表，并确保它仅包含您希望检查查询词匹配的字段。通过从数据库中删除不相关的数据，这可以提高相关性和搜索速度。它还将使您的磁盘使用量保持在必要的最小值。

默认情况下，所有文档字段都是可搜索的。Meilisearch 需要索引的字段越少，索引过程就越快。

某些文档字段对于筛选和排序结果是必需的，但它们不需要是可搜索的。通常，数值和布尔字段属于这一类。请务必检查您的可搜索属性列表，并删除任何仅用于筛选或排序的字段。

创建新索引时，首先配置其设置，然后再添加文档。每当您更新诸如排名规则之类的设置时，Meilisearch 将触发对所有文档的重新索引。这可能是一个耗时的过程，尤其是在您拥有大型数据集时。因此，最好在索引数据之前定义排名规则和其他设置。

较小的文档处理速度更快，因此请确保从您的文档中删除任何不必要的数据。当文档字段未在可搜索、可筛选、可排序或可显示属性列表中时，最好将其从文档中删除。为了进一步优化，请考虑使用诸如 br、deflate 或 gzip 之类的方法压缩数据。请参阅支持的编码格式参考。

单个大型 HTTP 有效负载的处理速度比多个较小的有效负载更快。例如，以两个 50,000 个文档的批次添加相同的 100,000 个文档将比以四个 25,000 个文档的批次添加更快。默认情况下，Meilisearch 将最大有效负载大小设置为 100MB，但如果需要，您可以更改此值。

请确保您的 Meilisearch 实例保持最新状态，以受益于最新的改进。您可以在 GitHub 上查看我们所有引擎版本的列表。

Meilisearch 针对信息检索进行了优化，并非设计为您的主要数据容器。您添加的文档越多，索引和搜索所需的时间就越长。仅索引您在搜索时想要检索的文档。

如果您有多种语言的数据集，请为每种语言创建一个单独的索引。

确保您的机器上没有 I/O 操作的限制。诸如AWS 的 Amazon EBS 服务等云提供商施加的限制会严重影响索引性能。

如果您已遵循本指南中的先前提示，但仍然遇到索引速度慢的问题，请考虑升级您的机器。

索引是一项内存密集型和多线程操作。可用的内存和处理器核心越多，Meilisearch 索引新文档的速度就越快。当试图提高索引速度时，使用具有更多处理器核心的机器比增加 RAM 更有效。

由于 Meilisearch 的工作方式，最好避免使用 HDD（硬盘驱动器），因为它们很容易成为性能瓶颈。

如果您在为 AI 驱动的搜索索引文档时遇到性能问题，请考虑为您的嵌入器启用二进制量化。二进制量化通过用 1 位值表示每个维度来压缩向量。这会降低语义搜索结果的相关性，但会大大提高性能。

二进制量化最适合用于包含超过 100 万个文档且使用超过 1400 个维度的模型的大型数据集。