常见问题解答

当然！使用 Meilisearch 不需要 ElasticSearch 或 Solr 的知识。

Meilisearch 真的易于使用，因此各种类型的开发人员都可以访问。

快速浏览一下，了解 Meilisearch 的基础知识！

我们还提供了许多工具，包括 SDK，以帮助您轻松地将 Meilisearch 集成到您的项目中。我们每天都在添加新的工具！

此外，如果您需要任何帮助，可以联系我们。

由于 Meilisearch 是一个开源且易于使用的工具，您可以使用自己的数据尝试一下。请按照此指南快速入门！

此外，我们发布了一篇Meilisearch 与其他搜索引擎的比较，旨在概述 Meilisearch 的替代方案。

400 - Bad request 响应通常表示您的数据格式不符合预期。您可能有多余的逗号、不匹配的括号、缺少引号等。Meilisearch API 接受 JSON、CSV 和 NDJSON 格式。

当添加或替换文档时，即使只有一个新文档，您也必须将它们放在一个数组中。

您的文档上传可能失败。要了解原因，请使用返回的 taskUid 检查文档添加任务的状态。如果任务失败，响应应包含一个 error 对象。

这是一个失败的任务示例

{
    "uid": 1,
    "indexUid": "movies",
    "status": "failed",
    "type": "documentAdditionOrUpdate",
    "canceledBy": null,
    "details": { 
            "receivedDocuments": 67493,
            "indexedDocuments": 0
    },
    "error": {
        "message": "Document does not have a `:primaryKey` attribute: `:documentRepresentation`.",
        "code": "internal",
        "type": "missing_document_id",
        "link": "https://docs.meilisearch.com/errors#missing-document-id",
    },
    "duration": "PT1S",
    "enqueuedAt": "2021-08-10T14:29:17.000000Z",
    "startedAt": "2021-08-10T14:29:18.000000Z",
    "finishedAt": "2021-08-10T14:29:19.000000Z"
}

请检查您的错误消息以获取更多信息。

终止 Meilisearch 是安全的，即使在进程中间（例如：添加一批文档）。当您重新启动服务器时，它将从头开始执行任务。更多信息请参阅异步操作指南。

是的，由于 Meilisearch 及其集成工具是开源的，我们维护一个 公开路线图，其中包含我们计划进行的常规功能。

对于更精确的功能和问题，所有内容都详细记录在我们所有GitHub 存储库的 issues 中。

简短的答案

托管 Meilisearch 实例的推荐要求取决于许多因素，例如文档数量、文档大小、您需要的过滤器/排序数量等等。对于一个快速的起始估计，尝试使用至少具有您的数据集十倍磁盘空间的机器。

详细的答案

索引文档是一个复杂的过程，因此难以准确估计 Meilisearch 数据库的大小和内存使用情况。在优化实例时，需要牢记以下几个方面。

以下两件事可能会导致您的内存使用量 (RAM) 飙升

1. 添加文档
2. 更新索引设置（如果索引包含文档）

为了减少内存使用和索引时间，请遵循此最佳实践：始终在添加文档之前更新索引设置。这可以避免不必要的双重索引。

以下因素对数据库的大小有很大影响（不分先后顺序）

• 文档数量
• 文档大小
• 可搜索字段的数量
• 可过滤字段的数量
• 每次更新的大小
• 数据集中存在的不同单词的数量

由于 Meilisearch 使用内存映射，搜索速度取决于 RAM 和数据库大小之间的比率。换句话说

• 大数据库 + 小内存 => 搜索缓慢
• 小数据库 + 大量内存 => 闪电般的快速搜索

Meilisearch 还使用磁盘空间作为虚拟内存。此磁盘空间不对应于数据库大小；而是通过允许引擎超出物理 RAM 的限制来为引擎提供速度和灵活性。

目前，CPU 核心数量对索引或搜索速度没有直接影响。但是，您为引擎提供的核心越多，它能够同时处理的搜索查询就越多。

Meilisearch 的设计目标是快速（≤50 毫秒响应时间），因此很少需要加速。但是，如果您发现您的 Meilisearch 实例查询缓慢，则有两种主要方法可以提高搜索性能

1. 增加 RAM（或虚拟内存）的数量
2. 减小数据库的大小

一般来说，我们建议前者。但是，如果您出于任何原因需要减小数据库的大小，请记住

• 更多的相关性规则 => 更大的数据库
  • 仅接近度排名规则就可能导致几乎 80% 的数据库大小
• 在filterableAttributes中添加许多属性也会消耗大量磁盘空间
• 多语言数据集成本高昂，因此请拆分数据集 - 每个索引一种语言
• 停用词对于减小数据库大小至关重要
• 并非所有属性都需要可搜索。避免索引唯一的 ID。

Meilisearch 绝不会跟踪或识别单个用户。也就是说，我们确实使用 Segment 来收集关于用户趋势、功能使用和错误的匿名数据。

您可以在我们的遥测页面上了解有关我们收集哪些指标、我们为什么要收集它们以及如何禁用它的更多信息。透明度和隐私问题对我们非常重要，因此如果您认为我们在这一领域有所欠缺，请打开一个 issue或发送电子邮件到我们的专用电子邮件地址：[email protected]。