Meilisearch
The next generation of searchMeilisearch is a flexible and powerful user-focused search engine that can be added to any website or application. Lightning fastSearch-as-you-type returns answers in less than 50 milliseconds. That's faster than the blink of an eye!
GitHub - meilisearch/meilisearch: A lightning-fast search API that fits effortlessly into your apps, websites, and workflow
Search-as-you-type: find search results in less than 50 milliseconds Typo tolerance: get relevant matches even when queries contain typos and misspellings Filtering and faceted search: enhance your users' search experience with custom filters and build a faceted search interface in a few lines of code Sorting: sort results based on price, date, or pretty much anything else your users need Synonym
モチベーション ドキュメントツール Sphinx から出力した HTML オンラインドキュメントに日本語対応の全文検索機能を追加したい。 結果 オンラインドキュメントと日本語全文検索 前提 日本語全文検索に対応する OSS を利用する ドキュメントツールは Sphinx を利用する Sphinx の検索バーを置き換える サーバレスの検索は諦める サーバ運用を検討する 企業利用前提なので費用がかかっても良い 検索は難しいので検索部分は頑張らない 完璧は求めない reStructuredText を解析するのではなく HTML を解析して処理する Meilisearch を採用 いろいろ調べたりしていたが Meilisearch が良さそうと判断した。 Meilisearch 日本語検索に対応している Rust で書かれており性能がでそう Rust であれば問題が起きた際、会社でなんとかできる
I have 15 years of consulting & hands-on build experience with clients in the UK, USA, Sweden, Ireland & Germany. Past clients include Bank of America Merrill Lynch, Blackberry, Bloomberg, British Telecom, Ford, Google, ITV, LeoVegas, News UK, Pizza Hut, Royal Mail, T-Mobile, Williams Formula 1, Wise & UBS. I hold both a Canadian and a British passport. My CV, Twitter & LinkedIn. MeiliSearch is a
ᴹᴵᴵᵀᴼᴺ on Twitter: "これはガチ。検索の仕組みを考えるときに自作するかElasticSearchと連携するかの2択だとどっちも重かったけど、 Algolia とか Meilisearch は本当にスマート https://t.co/xCdAkxSKwo"
これはガチ。検索の仕組みを考えるときに自作するかElasticSearchと連携するかの2択だとどっちも重かったけど、 Algolia とか Meilisearch は本当にスマート https://t.co/xCdAkxSKwo
Meilisearch を製品の検索に使ってみたいので調べてみた - Techtouch Developers Blog
テックタッチアドベントカレンダー2日目を担当する misu です。W杯面白いですね。見ていて気持ちがいいので最後までよく走るチームが好きです。 概要 比較 production 導入 クラスタリング スナップショット マルチテナント運用 キャパシティプランニング tips 参考 概要 2022/12 月時点の情報です。version は 0.29.0。 こんな検索体験を提供できるようになる。(公式が提供しているデモデータ(約30,000件)が英語なので頑張って日本語訳した) 検索 API を提供する middleware。以下のような点をウリにしている。特徴より一部抜粋。 高速に検索結果を返す(50ms以下) カスタマイズ可能な検索 ランキング表示を変更できる タイプミスやスペルミスを理解する キーストロークごとに検索ができる。prefix-search 検索クエリをデータセット内の各単語
MeiliSearchを使ってみる
MeiliSearchを最近知ったので、使い勝手などを検証するメモです。 環境 OS: Ubuntu 20.04 MeiliSearch: 0.22.0 MeiliSearchとは？ meilisearch/MeiliSearch: Powerful, fast, and an easy to use search engine Rustで実装された全文検索エンジン、という認識。 メイリサーチ という読み方でいいのかな？ 各プログラミング言語向けのライブラリが公式で提供されていたりしてすごい。 meilisearch/meilisearch-rails: MeiliSearch integration for Ruby on Rails meilisearch/meilisearch-ruby: Ruby SDK for the MeiliSearch API meilisearch/me
この記事はスタンバイ Advent Calendar 2023 の11日目の記事です。 こんにちは。求人検索サービスを提供する株式会社スタンバイでプロダクト開発部長をしている大須賀です。 普段の仕事は開発組織運営などのマネジメントが中心です。一般的にマネージャは、業務として直接的に開発に携わることが少なくなり、Individual Contributor (IC) としてスペシャリストを目指すエンジニアから敬遠されがちです。確かにその通りかもしれませんが、幸運なことに私の場合、仕事をではマネージャとして、OSS 活動ではエンジニアとして、今年一年、充実したキャリアを積むことができたと思っています。 そこで今回は、会社でマネージャをしながらも、OSS の活動でエンジニアとして貢献できた OSS 全文検索サーバー Meilisearch を紹介したいと思います。 私が Meilisearch
Japanese Language support · meilisearch · Discussion #532
Japanese Languages support officially supported Current behavior, pointed out issues, and Possible enhancement Language Detection Current behavior Meilisearch Language detection is handled by an external library named whatlang, then, depending on the detected Script and Language, a specialized segmenter and specialized Normalizers are chosen to tokenize the provided text. related to: meilisearch#2
推しのMeiliSearchを紹介させてください
あまり「技術！」なことは書きません。 "ものすごく"簡単に始められる全文検索エンジンMeiliSearch はオープンソース全文検索エンジンの1つで、メイリサーチと読みます。 どんな物かは私が公開しているデモサイトをさわってみてください。 MeiliSearch example in Japanese左サイドバーで検索やフィルタリングが実行できます右上の [SHOW SETTINGS] や [SHOW STATS] ボタンでMeiliSearchの設定や登録されているデータの統計が表示されますものすごくサクサク動く感じを体感してくださいいい感じですよね？ AlgoliaのInstantSearch.js互換APIを提供しているオープンソースでセルフホストが可能使い始めるまでがすごく簡単検索がめっちゃ速いインデックス処理もめっちゃ速いという特徴があります。借りているVPS(メモリ2GB)の空
DocumentationDiscover our guides, examples, and APIs to build fast and relevant search experiences with Meilisearch.
Comparing Meilisearch and Manticore Search Using Key Benchmarks | HackerNoon
Too Long; Didn't ReadSearch engines play an increasingly crucial role in powering search functionalities across various platforms. Choosing the right search engine for your project requires a thorough understanding of their performance, use cases, and limitations. This article aims to provide a comparison of Meilisearch and Manticore Search, focusing on their feature set and data ingestion.
Astroで作る静的サイトで悩ましい問題の1つが、検索機能の実装です。 Gatsby.jsのようにAlgolia等のプラグインが用意されていれば多少は楽なのですが、Astroの場合は現時点ではそのようなものはありません。 一方、導入が手軽なGoogleカスタム検索では、せっかく高速な静的サイトが重くなってしまいます。 今回、全文検索エンジンとしては新興のMeilisearchを試したところ、非常にスムーズに導入できたので紹介します。 ざっくりした流れとしては、 Meilisearch Cloudにユーザー登録 Astroプロジェクト内にmeilisearchをインストール 検索用のデータを構築してMeilisearchに送信 検索フォーム・検索結果表示用コンポーネントを作成 ページ内で検索コンポーネントを読み込む スタイリング となります。 動作環境: Node v18.12.1 Astr
はじめに Firestore は非常に便利で高速な NoSQL データベースですが、一方で検索面があまり得意ではありません。where クエリで単一フィールドもしくは複合フィールド（発行クエリによる）での絞り込みや、文字検索では全文一致・前方一致・後方一致までは何とか実現できますが、SQL の LIKE 検索のような部分一致や、全文検索を Firestore 単体で実現できません。 Google Cloud の公式ドキュメントにも、全文検索についてはサードパーティツールを利用するよう明記されています。 Firestore では、ネイティブ インデックスの作成やドキュメント内のテキスト フィールドの検索をサポートしていません。さらに、コレクション全体をダウンロードして、クライアント側でフィールドを検索することは現実的ではありません。 https://cloud.google.com/fire
Meilisearchをデプロイするならfly.ioでもrender.comでもなくGCE(Google Compute Engine) - ハイパーマッスルエンジニア
Meilisearchは軽量で小規模〜中規模のデータならかなり高速なパフォーマンスを発揮する検索エンジン。 Dockerイメージが用意されていて、データの投入もREST APIで可能なので構築が非常に簡単。ローカルで立ち上げるだけなら5分もかからない。 今回はMeilisearchをデプロイする際に、プラットフォーム選択で結構苦戦したので記録として残す。 結論から言うと、GCE(Google Compute Engine)が良い。メモリが1GBないとクラッシュしてしまうことがわかった。 fly.io 初めはfly.ioにデプロイしてみた。fly.ioは無料でメモリ256MBのVMが3つ与えれ、デプロイもfly.ymlとDockerfileで管理できて構築しやすい。 ただ、Meilisearchをデプロイし、ブラウザでアクセスし画面は表示できるものの、インデックス登録するとメモリ不足でクラッ
docker-compose.yml を用意して docker compose up で起動します docker compose down で終了します version: "3.9" services: # up -> down で毎回データベースの初期化されて、テスト用の初期データが入ります timescaledb: image: timescale/timescaledb:2.8.1-pg14 ports: - "5432:5432" environment: - POSTGRES_USER=postgres - POSTGRES_PASSWORD=password - POSTGRES_DB=default volumes: # timescaledb 側で 001 と 002 があるのでその後に実行するために 100 からスタート # https://github.com/time
Rust in Production: MeiliSearch
In this interview, I talk with Thomas Payet, the co-founder and COO of MeiliSearch. MeiliSearch is an open-source search engine that is among the top 20 most starred Rust projects on GitHub at the time of writing. We talk about MeiliSearch and how Rust and its ecosystem have helped them create it. Read further to learn about their experience with Rust and discover tips for starting your own open-s
Meilisearch とは？Meilisearch は、簡単に使えることをポリシーとして作られた OSS のサーチエンジンで、これを利用すると、アプリの フロントエンドに高速な検索機能 を組み込むことができます。 個人や中小企業でも手軽に導入でき、柔軟な設定により様々な用途に対応できます。 Meilisearch には次のような特徴があります。 高速な応答（検索結果は 50 ミリ秒以内に得られる。ただし、1,000 万件以上の大規模なデータは想定していない）インクリメンタルサーチ（入力するたびにプレフィックスで絞り込んで結果を返す）タイポ入力補正（検索語句を多少間違えて入力してもそれっぽい単語で検索してくれる）プレースホルダー検索（キーワードを入力せずにカテゴリーなどで結果を絞り込む）カスタムランキング処理（ranking rules による検索結果のソート）検索結果のハイライト表示（入
はじめに 今回はMeilisearchを使って地理情報を検索してみるというただそれだけの記事です。 Meilisearch とは Rustで実装されている全文検索エンジンです。 最近 v1 がリリースされました。 いろんな言語向けのライブラリが公式で提供されています。 今回は雑に利用したいのでPythonのライブラリを利用します。 利用するデータ せっかくなら住所から緯度経度(GeoCoding)・緯度経度から住所(Reverce GeoCoding)をやってみようじゃん？ということで良さげなデータないかなと探していたところ、国土交通省が位置参照情報を公開していることに気づいたのでこのデータを利用したいと思います。 アドレス・ベース・レジストリを利用しようかとも思ったんですが、住居表示の位置参照拡張な関係でジオコーディング的なものをしようとすると少し情報量が不足しそうだなということで利用を
laravel news にlaravel scoutがmeilisearchに対応したと書いてあったので、今回試したみました。 meilisearchとは？オープンソースで高速な全文検索できるサーチエンジン。サーチ時のタイポにも対応している。 Laravelインストールしてからデータ挿入laravel インストール $laravel new meilisearch-test プロジェクトのディレクトリに移動 $cd meilisearch-test データベースを作成するためにmysql にログイン（ここは環境に依存） $mysql -uroot -p データベースを作成 (.envファイルのDB_DATABASEと同じにするとスムーズ) mysql> create database meilisearch_test; データベースを作ったらmysqlからexit mysql> exit
![[laravel] meilisearchを試してみました｜tomocito](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/318bd85fc9885d1d2b3501bd07b4d02840f0b5e8/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fassets.st-note.com%2Fproduction%2Fuploads%2Fimages%2F53033023%2Frectangle_large_type_2_b4882d53bab654808fe4df5ee782fe38.png%3Ffit%3Dbounds%26quality%3D85%26width%3D1280)
はじめにこんにちは、TIGの岸本卓也です。 春の入門連載2024 の3番目です。 ある静的サイトジェネレーターで生成された膨大なドキュメントの検索において、全文検索機能はあるものの以下の課題を感じることがありました。 探したいものがヒットしないことがあるどこがヒットしているのか謎なものが検索結果に含まれることがあるクライアントサイドで動くため、ページ読み込み時に数十MBと大きいことも多いインデックスファイルをダウンロードするため、ページの読み込み完了が遅い原因になっている検索にヒットしない場合は、欲しい情報がありそうなページをリンクから辿って個別に探すしかないのです。しかしこれは手間です。 このような課題を解決すべく新たな全文検索エンジンを探す中でMeilisearchという製品を見つけました。Meilisearchは日本語の検索においても良さそうでかつ手軽に試せたので、試した内容を紹介し
はじめにまとめ meilisearch-rails gem があり、簡単に導入できる インデックス対象を柔軟に設定できる KaminariやPegy対応で他の検索方法との切り替えも簡単 日本語での検索精度は正直用途を選びそう（v1.2） マッチしてほしいものがマッチせず、マッチしてほしくないものがマッチしないことも Meilisearch 全文検索エンジン プログラムからはRESTful APIでアクセスして使う Typo tolerance（タイプミス耐性）に自信 多言語サポートに力を入れている 起動してすぐ使える手軽さ とにかく簡単に使えること セルフホスト可能なOSS とにかく簡単であることを哲学としている、らしい。 今回作成したサンプルプロジェクト meilisearch-rails 公式のgemがある。 導入は Getting startedの通りに進めればよい。 実際にLIKE
Meilisearch でマルチテナント
Meilisearch でマルチテナントを実現する方法を Meilisearch Go を利用してサンプルを作りました。 前提として検索対象のデータ自体は TimescaleDB にため込んで、検索部分を Meilisearch で処理するという仕組みです。 複数のクライアントが利用する場合はユーザー単位で検索サーバーを立てるわけには行かないので検索サーバーのマルチテナントが必要になります。 Meilisearch のマルチテナント戦略はとてもシンプルで、検索サーバーを利用するクライアントに渡す JWT にフィルター追加して特定のインデックスや特定のフィルターにマッチした中での検索しか行えないようにするというものです。 検索サーバーへのアクセスはアプリサーバー経由ではなく、クライアントが直接検索サーバーへアクセスするというのがポイントです。 マルチテナント向け JWT 生成サンプル クライ
Docker版Meilisearchをv0.29.1からv1.1.1(prototype-japanese-2)にバージョンアップしたのでその手順です。 Docker版Meilisearchはこちら。 https://www.meilisearch.com/docs/learn/cookbooks/docker 基本的には下記アップデート手順をDocker向けにしただけです。 https://www.meilisearch.com/docs/learn/update_and_migration/updating composeを利用してDocker運用していることとします。 version: "3" services: meilisearch: container_name: meilisearch image: getmeili/meilisearch:{{ tag }} volumes
サーバーレス全文検索を AWS Lambda × Meilisearch で実現したけど実用はできなさそうだったという話
今回は、FaaS のひとつである AWS Lambda と Lambda Web Adapter をもちいて、全文検索エンジンである Meilisearch の実行環境の構築に成功したものの、本番環境ではいまいち使えなさそうという結論に至ったという話をします。 とりあえず、こんな風にやりましたとか、なぜ実用化が難しそうだと思ったのかという話はしますが、細かい話や性能比較(EC2 VS Lambda) とかは元気が出たら書きます。 コンパクトに利用方法も書いておきますが、この構成はまだおすすめはできないです。 各サービスの使い方に関しては、そのうち記事を書く予定です。 とはいえ、私自身かなり学びがあったので供養の意味と、もしかしたらチャンスはあるのでは？という淡い期待も込めて公開します。 アイディアや意見・アドバイスいただけると大変ありがたいです。 要約 Meilisearch の実行環境を
Pythonでmeilisearchを用いて簡単な検索エンジンを作成してみます。 今回「meilisearch」を用います。このライブラリ・モジュールは、Pythonの標準ライブラリではありませんので、事前にインストールする必要があります。 ■Python 今回のPythonのバージョンは、「3.8.5」を使用しています。（Windows10）（pythonランチャーでの確認） ■meilisearchを用いて簡単な検索エンジンを作成するでは、早速meilisearchを用いて簡単な検索エンジンを作成し、作成した検索エンジンの中からデータを出力するスクリプトを書いていきます。 ■コードimport meilisearch client = meilisearch.Client('http://127.0.0.1:7700','masterKey') index = client.index
はじめに Elasticsearch、Algolia、群雄割拠の全文検索エンジン界に現れた新星Meilisearch。 SaaS版（Meilisearch Cloud）とOSS版があり用途に合わせて選択することができます。 OSS版について、公式ドキュメントのSetup and installationにはローカルやAWS、GCP、Azureで導入する方法が画面スクショも込みで詳細に記載されており大変親切です。 しかしGCPへの導入方法についてはGCEを利用するサンプルしかありません。 ここではGKE上にMeilisearchを構築する方法をまとめていこうと思います。 作成したファイルは下記リポジトリに置いています。 本稿の流れ まず、MeilisearchをデプロイするためのGKEを構築します。ここでGKEはAutopilot版を採用しましたが、通常のGKE（GKE Standard）で
FirestoreのドキュメントをMeilisearchで全文検索するFirebase Extensionを使ってみた - Qiita
先日のFirebase Summitで、Meilisearchを簡単に組み込めるFirebase Extensionが発表された。 https://extensions.dev/extensions/meilisearch/firestore-meilisearch 「Firestoreを全文検索したい！けど、Algoriaは検索1回あたりいくらのPay as you goなので、フリーミアムのB2Cサービスではコスパが合わない…」と思っていた自分にはピッタリだと思い、早速試してみることにした。 ちなみに現在はElastic Cloudを使っており、割と満足しているが、日本語を全文検索するために必要なtokenizerの設定などが難しかった。Meilisearchはデフォルトで日本語に対応しているところが嬉しい。 準備 この記事は「なるべく手間をかけたくない！必要なことだけ学びたい！」とい
MeiliSearch を触る機会があったのでここにメモします。 環境 Ubuntu: 22.04.1 LTS meilisearch: v0.29.1 MeiliSearch とは? 高速なオープンソースの検索エンジン、またはRESTベースの検索APIです。 github.com Rust で実装されているようで、メイリサーチと読むようです。 docker を使った起動方法 docker-compose.yml $ cat docker-compose.yml version: "3.7" services: meilisearch: container_name: meilisearch image: getmeili/meilisearch:v0.29.0 volumes: - meili-data:/data.ms environment: [] ports: - 7700:770
Meilisearch Cloud に無料プランが出たので Elastic Cloud と比較してみる やりまーす
Pythonで誰でも使用できる無料のオープンソース検索エンジン（API）を利用できる「meilisearch」のインストールについて解説しています。 「meilisearch」は、強力で高速なオープンソースの検索エンジン、またはRESTベースの検索APIです。 「meilisearch」（https://github.com/meilisearch/meilisearch-python）は、Python開発者向けのMeiliSearchAPIクライアントです。 ■Python 今回のPythonのバージョンは、「3.8.5」を使用しています。（Windows10）（pythonランチャーでの確認） ■meilisearchをインストールするmeilisearchをインストールを行いますが、今回はpipを経由してインストールを行うので、まずWindowsのコマンドプロンプトを起動します。 p
Meilisearch使ってみる 0.27.2編
0.27で日本語がサポートされたということで、改めて色々やってみようと思い、メモを残します。 環境 Meilisearch: 0.27.2 バージョンを上げる 前回やった時は 0.24系だったため、まずはバージョンをあげます。 services: meilisearch: container_name: meilisearch - image: getmeili/meilisearch:v0.24.0 + image: getmeili/meilisearch:v0.27.2 volumes: - - meili-data:/data.ms + - meili-data:/meili_data/data.ms environment: MEILI_MASTER_KEY: api-key ports: ❯ docker-compose up meilisearch WARNING: Nati
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Meilisearch を利用して Sphinx で日本語全文検索を実現する
MeiliSearch: A Minimalist Full-Text Search Engine
OSS 活動を通して貢献できた Meilisearch を紹介したい - Qiita
Meilisearch 1.0: the next stage in search
Meilisearch Documentation
Meilisearch vs Elasticsearch
Astroで作る静的サイトに、超高速のMeilisearchの検索システムを導入する - Route360
Meilisearchを使ってFlutter×Firestoreの全文検索を実現する
docker compose でローカルに TimescaleDB と Meilisearch を用意する
Meilisearch サーチエンジンを使ってみる
Meilisearch を使って地理情報を検索する - Qiita
[laravel] meilisearchを試してみました｜tomocito
全文検索エンジンMeilisearchを試す | フューチャー技術ブログ
日本語対応の全文検索エンジンMeilisearchをRuby on Railsから利用する
Meilisearchのバージョンアップ手順(Docker版) - Qiita
Pythonでmeilisearchを用いて簡単な検索エンジンを作成する。
全文検索エンジンMeilisearchをGKE（Autopilot）上に構築する - Qiita
MeiliSearch を使ってみました - ものづくりのブログ
Meilisearch Cloudに無料プランが出たのでElastic Cloudと比較してみる
オープンソースの検索エンジン（API）を利用できる「meilisearch」のインストール