Zunächst vorweg die Information, dass wir zumeist datenbankgestützte Anwendungen bauen, für die unsere Kunden eine vernünftige Suche benötigen. Diese Suche wird aber ausschließlich als Volltextsuche für die eigenen Kundendaten verwendet. Dabei ist es unseren Kunden wichtig, dass diese Suche möglichst schnelle Suchergebnisse liefert, Rechtschreibfehler und Buchstabendreher verzeiht und die Möglichkeit hat, nach Synonymen zu suchen.

In den letzten Jahren haben wir hierfür oft Elasticsearch eingesetzt. Elasticsearch ist ideal für das Durchsuchen von strukturierten und unstrukturierten Daten, besonders bei großen Datenmengen. Neben den oben beschriebenen Anforderungen bringt das Tool auch noch die Möglichkeit mit, Sucheinträge zu priorisieren und zu gewichten. Außerdem stellt es Filter zur Verfügung, die unsere Kunden und Anwender sehr gerne nutzen.

Da wir aber neugierig sind, haben wir uns in den letzten Wochen noch einmal in diesem Bereich umgeschaut und sind auf Meiliserach gestoßen. Da wir das natürlich gleich ausprobieren wollten, haben wir Meilisearch in ein internes Tool von uns eingebaut.

Nun möchten wir unsere Learnings mit euch teilen:

Was wir bisher noch nicht näher betrachtet haben, ist, wie sich Meilisearch bei hoch skalierbaren Anwendungen verhält. Allerdings ist das in der Regel auch nicht unser Use Case, da unsere Kundenanwendungen darauf nicht ausgelegt sind.

Jetzt sind wir aber gespannt auf euch: