Introduction

बदलते डिजिटल परिदृश्य में, खोज इंजनों की विभिन्न प्लेटफार्मों पर खोज कार्यक्षमताओं को संचालित करने में एक बढ़ती हुई महत्वपूर्ण भूमिका होती है। लोकप्रिय खोज इंजनों में, Meilisearch और Manticore Search अपनी अनूठी पेशकशों के साथ प्रमुखता से खड़े हैं। हालाँकि, आपके प्रोजेक्ट के लिए सही खोज इंजन का चयन करने के लिए उनकी प्रदर्शन, उपयोग के मामलों और सीमाओं की पूरी समझ होना आवश्यक है। यह लेख Meilisearch और Manticore Search की तुलना करने का प्रयास करता है, उनके फ़ीचर सेट और डेटा इनजेशन और खोज प्रदर्शन पर ध्यान केंद्रित करते हुए, तीन वास्तविक दुनिया के बेंचमार्क में: 10 मिलियन NGINX लॉग, Hacker News 1.1 मिलियन दस्तावेज़ डेटा सेट, और Hacker News 116 मिलियन दस्तावेज़ डेटा सेट जो सभी DB Benchmarks पर उपलब्ध हैं। सभी प्रदर्शन परीक्षण स्क्रिप्ट, कॉन्फ़िगरेशन और डेटा संग्रह सार्वजनिक रूप से उपलब्ध और पुन: उत्पादनीय हैं।

Full-text Search Relevance

दोनों Manticore और Meilisearch खुद को पूर्ण-टेक्स्ट खोज इंजनों के रूप में प्रस्तुत करते हैं। पूर्ण-टेक्स्ट खोज इंजनों में मुख्य तत्व यह है कि वे खोज के दौरान दस्तावेज़ों को कैसे रैंक करते हैं।

सही खोज रैंकिंग एल्गोरिदम चुनना महत्वपूर्ण है ताकि यह सुनिश्चित किया जा सके कि उपयोगकर्ता सटीकता और पुन: संग्रहण के साथ आवश्यक जानकारी पा सकें। पूर्ण-टेक्स्ट खोज प्रासंगिकता के संदर्भ में, यह समझना आवश्यक है कि ये एल्गोरिदम कैसे काम करते हैं और सटीक और अर्थपूर्ण खोज परिणाम प्रदान करने में उनका योगदान कैसे होता है।

Manticore Search खोज रैंकिंग को नियंत्रित करने में बहुत लचीला है और दर्जनों रैंकिंग कारकों को उजागर करता है; हालाँकि, यह डिफ़ॉल्ट रूप से पारंपरिक BM25 एल्गोरिदम और इसके उपक्रमों का उपयोग करता है। BM25 एक स्थापित सूचना पुनर्प्राप्ति एल्गोरिदम है जो शर्त आवृत्ति और विपरीत दस्तावेज़ आवृत्ति के आधार पर दस्तावेज़ों की प्रासंगिकता की गणना करता है।

एक संपूर्ण पुल अनुरोध BEIR (Benchmarking and Evaluation of Information Retrieval) बेंचमार्क के लिए Manticore Search की खोज प्रासंगिकता के प्रति प्रतिबद्धता को प्रदर्शित करता है। BEIR एक मूल्यांकन ढांचा है जो विभिन्न कार्यों जैसे दस्तावेज़ पुनर्प्राप्ति और प्रश्न-उत्तरिंग पर सूचना पुनर्प्राप्ति प्रणालियों के प्रदर्शन को मापता है। BEIR बेंचमार्क के परिणाम यहाँ मिल सकते हैं: https://docs.google.com/spreadsheets/d/1_ZyYkPJ_K0st9FJBrjbZqX14nmCCPVlE_y3a_y5KkYI/edit#gid=0 .

इसके विपरीत, Meilisearch का दावा है कि वह अच्छी खोज प्रासंगिकता प्रदान करता है, लेकिन इस assertion को प्रमाणित करने के लिए कोई सार्वजनिक बेंचमार्क उपलब्ध नहीं है। Hacker News पर एक चर्चा के अनुसार, Meilisearch उपयोगकर्ताओं ने इसकी खोज प्रासंगिकता का उल्लेख किया है, लेकिन बिना किसी अनुभवात्मक साक्ष्य के, इसकी प्रदर्शन की तुलना Manticore Search से वस्तुनिष्ठ रूप से करना कठिन है।

कुल मिलाकर, Manticore Search की सिद्ध रैंकिंग एल्गोरिदम का उपयोग और BEIR बेंचमार्क में भागीदारी इसकी उच्च प्रासंगिकता के खोज परिणाम प्रदान करने की प्रतिबद्धता को उजागर करती है, जिससे यह विभिन्न अनुप्रयोगों के लिए एक विश्वसनीय विकल्प बन जाती है। जबकि Meilisearch भी पूर्ण-टेक्स्ट खोज प्रासंगिकता में उत्कृष्ट हो सकता है, लेकिन निश्चित रूप से बयान देना कठिन है क्योंकि कोई स्थापित बेंचमार्क नहीं है और प्रयुक्त एल्गोरिदम व्यापक रूप से ज्ञात नहीं है।

Index Size and Data Ingestion

Manticore Search बड़ी डेटा सेट को प्रभावी ढंग से संभालने की अपनी क्षमता का प्रदर्शन करता है (जैसे 1.7 बिलियन दस्तावेज़ टैक्सी सवारी परीक्षण या सरलता से Craigslist.org ) पंक्ति-सतही और स्तंभीय स्टोर्स के उपयोग के माध्यम से। स्तंभीय दृष्टिकोण विशेष रूप से बड़े डेटा सेट पर खोज प्रदर्शन को acelerar करने और RAM उपभोग को कम करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। इसके विपरीत, Manticore Search का डिफ़ॉल्ट पंक्ति-सतही भंडारण छोटे और मध्यम डेटा सेट पर अभूतपूर्व प्रदर्शन प्रदान करता है। यह लचीलापन Manticore Search को एक विस्तृत रेंज के अनुप्रयोगों के लिए आदर्श विकल्प बनाता है।

दूसरी ओर, Meilisearch बड़े डेटा सेट से जूझता है, क्योंकि हम Hacker News बड़े डेटा सेट को खोज इंजन में लोड नहीं कर सके, भले ही लोडिंग में 2 दिन लगे हों। इसके अलावा, Meilisearch दस्तावेज़ों को लोड करते समय प्रदर्शन में गिरावट का अनुभव करता है। जैसे-जैसे डेटा सेट बढ़ता है, प्रत्येक अगला बैच लोड करने में लगने वाला समय बढ़ता है। यह प्रदर्शन समस्या यह संकेत देती है कि Meilisearch के पास डेटा स्केलेबिलिटी के साथ समस्या है और यह उन अनुप्रयोगों के लिए समस्या हो सकती है जिन्हें रीयल-टाइम डेटा इनजेशन या बड़े डेटा सेट का अनुक्रमण की आवश्यकता होती है। Meilisearch दस्तावेज़ अपडेट को एक ही कतार में संसाधित करता है, जो समय के साथ बैकअप और प्रदर्शन में कमी का कारण बन सकता है।

यह ध्यान देना महत्वपूर्ण है कि Meilisearch में दस्तावेज़ अपडेट तुरंत खोज प्रश्नों में परिलक्षित नहीं होते हैं। इसका कारण यह है कि Meilisearch अपडेट्स को संभालने के लिए एक असिंक्रोनस कार्य कतार का उपयोग करता है, यह सुनिश्चित करते हुए कि खोज प्रदर्शन और गहन अनुक्रमण संचालन के दौरान स्थिर रहता है।

जब एक दस्तावेज़ को अपडेट किया जाता है, तो परिवर्तन कार्य कतार में जोड़ा जाता है और पृष्ठभूमि में इंजन द्वारा संसाधित किया जाता है। एक बार कार्य पूरा होने के बाद, अपडेट किया गया डेटा खोज परिणामों में उपलब्ध हो जाता है। संसाधन का समय अपडेट के आकार और सर्वर संसाधनों के अनुसार भिन्न हो सकता है। कार्य स्थिति की निगरानी के लिए, आप Tasks API का उपयोग कर सकते हैं, जो कार्य प्रगति और पूर्णता की जानकारी प्रदान करता है।

Manticore वास्तविक समय में जोड़ने, बदलने और हटाने की क्षमताएँ प्रदान करता है, जिससे परिवर्तन तुरंत दिखाई देते हैं जैसे ही प्रश्न पूरा होता है।

संक्षेप में, जबकि Meilisearch तेज और कुशल खोज क्षमताएँ प्रदान करता है, ध्यान रखें कि दस्तावेज़ों के अपडेट खोज परिणामों में तुरंत दिखाई नहीं दे सकते हैं क्योंकि असिंक्रोनस कार्य प्रसंस्करण होता है।

Search Performance

Meilisearch की तेज़ी के लिए जाना जाता है, कई मामलों में Elasticsearch को मात देते हुए । हालाँकि, इसका प्रदर्शन छोटे डेटासेट्स के साथ काम करते समय सबसे अधिक दिखाई देता है। जैसे-जैसे डेटासेट का आकार बढ़ता है, Meilisearch का प्रदर्शन बिगड़ सकता है।

Manticore Search विभिन्न क्वेरी प्रकारों और डेटासेट प्रकारों के लिए तेज़ क्वेरी प्रदर्शन प्रदान करता है, Meilisearch और Elasticsearch दोनों को मात देते हुए। Pने के लिए अनुकूलित पंक्ति-वार और स्तंभीय अनुक्रमण विधियों के साथ, Manticore एक प्रतिक्रियाशील खोज अनुभव सुनिश्चित करता है, जो उच्च-प्रदर्शन अनुप्रयोगों में उपयोगकर्ता संलग्नता बनाए रखने के लिए महत्वपूर्ण है।

इसके विपरीत, Meilisearch बड़े डेटासेट को प्रभावी ढंग से संभालने में संघर्ष करता है और दस्तावेज़ लदान के दौरान प्रदर्शन में कमी का अनुभव करता है। इसलिए, Manticore उन लोगों के लिए श्रेष्ठ विकल्प है जो अपनी डेटासेट के आकार को लेकर चिंतित नहीं होना चाहते।

Benchmark Tests

Hacker News Small Dataset (Hacker News Comments)

Hacker News छोटे डेटासेट बेंचमार्क, जो 1.1 मिलियन क्यूरेटेड Hacker News टिप्पणियों का संग्रह है जिसमें संख्यात्मक क्षेत्र हैं (स्रोत: https://zenodo.org/record/45901/ ), Manticore Search के उच्च खोज प्रदर्शन को Meilisearch के ऊपर उजागर करता है। डेटासेट में टिप्पणियों के टेक्स्ट डेटा और अपवोट्स, टाइमस्टैम्प और उपयोगकर्ता आईडी जैसे संख्यात्मक क्षेत्र शामिल हैं। बेंचमार्क परीक्षण में खोज इंजन की क्षमताओं का आकलन करने के लिए पूर्ण-पाठ और विश्लेषणात्मक क्वेरी चलाना शामिल है।

बेंचमार्क परिणाम इस लिंक के माध्यम से भी सत्यापित किए जा सकते हैं।

अफसोस की बात है कि Meilisearch कई प्रकार की क्वेरी, जैसे कि एग्रीगेशन क्वेरी और नकारात्मक पूर्ण-पाठ खोज शर्तों को निष्पादित करने में असमर्थ है।

इस बेंचमार्क का एक दिलचस्प पहलू यह है कि दोनों खोज इंजनों के बीच डिस्क स्पेस उपयोग में महत्वपूर्ण अंतर है:

root@perf3 /perf/test_engines/tests/hn_small/manticore # du -sh idx
1.1G    idx

root@perf3 /perf/test_engines/tests/hn_small/meilisearch # du -sh .
38G     .

Meilisearch को Manticore Search की तुलना में समान डेटासेट को स्टोर करने के लिए 34x अधिक डिस्क स्पेस की आवश्यकता होती है।

डेटा लोडिंग के प्रदर्शन के संदर्भ में, इसमें लगा:

• Meilisearch 31 मिनट
• Manticore 65 सेकंड

डेटा लोडिंग को पूरी तरह से पूरा करने के लिए।

Hacker News Large Dataset (116 million comments)

यह परीक्षण उसी 1.1 मिलियन क्यूरेटेड Hacker News टिप्पणियों के डेटासेट (स्रोत: https://zenodo.org/record/45901/ ) पर आधारित है, लेकिन इसे 100 गुना बढ़ाया गया है, जिससे लगभग 116 मिलियन दस्तावेज़ प्राप्त हुए हैं। बेंचमार्क में पूर्ण-पाठ और विश्लेषणात्मक क्वेरी दोनों को शामिल किया गया है, जो इसे बड़े पैमाने पर खोज इंजन क्षमताओं के मूल्यांकन के लिए एक उत्कृष्ट परीक्षण केस बनाता है।

Meilisearch 2 दिनों में डेटा लोड नहीं कर सका। जैसे-जैसे डेटाबेस बढ़ा, इसमें इनसर्ट्स का प्रदर्शन बिगड़ गया। हमने इसे अनुकूलित करने का प्रयास किया लेकिन सफल नहीं हो सके क्योंकि सभी बैच, जब हमने उन्हें समानांतर बनाने का प्रयास किया, एक ही कतार में चले गए। परिणामस्वरूप, हम Meilisearch के लिए डेटा लोड में कोई सुधार हासिल नहीं कर सके। Meilisearch को केवल 38% डेटा लोड करने में लगभग 2 दिन लगे, जो पहले से ही 850 GB से अधिक डिस्क स्थान का उपभोग कर चुका था। यह Manticore Search के लिए एक तेज़ विपरीत है, जिसने पूरे डेटासेट को लगभग 100 GB के डिस्क स्पेस का उपयोग करके स्टोर किया और 2 घंटे 9 मिनट में एक CPU कोर का उपयोग करके लोड किया (जो लगभग रेखीय रूप से स्केलेबल है)।

Meilisearch का पूरे Hacker News बड़े डेटासेट को संसाधित करने में असमर्थता इसकी प्रभावी और बड़े डेटा संग्रह के साथ प्रबंधित करने की चुनौतियों को उजागर करती है। इस बेंचमार्क में Manticore Search का श्रेष्ठ प्रदर्शन इसकी बड़ी खोज आवश्यकताओं को संभालने की क्षमता को उजागर करता है, जिससे यह बड़े डेटा संग्रह वाले अनुप्रयोगों के लिए अधिक उपयुक्त विकल्प बनता है।

चूंकि हम Meilisearch में डेटा लोड नहीं कर सके, आप Manticore-केवल परिणाम यहाँ देख सकते हैं।

10 million NGINX logs

यह परीक्षण 10 मिलियन NGINX लॉग के डेटासेट पर आधारित है। इस डेटासेट का स्रोत Kaggle है। वेब सर्वर लॉग विभिन्न घटनाओं को पंजीकृत करते हैं, जो वेबसाइट विज़िटर्स, उपयोगकर्ता व्यवहार, साइट तक पहुँचने वाले क्रॉलर्स, व्यापार बुद्धिमत्ता, सुरक्षा मुद्दों और अधिक के बारे में मूल्यवान अंतर्दृष्टि प्रदान करते हैं। बेंचमार्क एक क्यूरेटेड सूची का उपयोग करता है जो एक यादृच्छिक DevOps इंजीनियर द्वारा चलाए जाने वाली सामान्य क्वेरी को प्रदर्शित करता है।

Manticore Search और Meilisearch के बीच डेटा सेट के लिए डिस्क स्पेस उपयोग में महत्वपूर्ण अंतर पाया गया। Manticore Search ने 4.4 GB का डिस्क स्पेस उपयोग किया, जबकि Meilisearch ने 69 GB का उपभोग किया, जो Manticore की तुलना में लगभग 15 गुना अधिक है। हालाँकि यह अंतर Hacker News छोटे डेटासेट परीक्षण की तुलना में कम नाटकीय है, यह अभी भी ध्यान देने योग्य है, खासकर अगर हम ध्यान दें कि Logs10m डेटासेट में कम टेक्स्ट डेटा शामिल है।

Meilisearch को डेटा भरने में लगभग 20 मिनट लगे, जबकि Manticore ने 6 मिनट में पूरा किया।

आप प्रदर्शन परिणामों की विस्तृत तुलना प्रदान किए गए लिंक का उपयोग करके पा सकते हैं। कृपया ध्यान दें कि कई खाली परिणाम Meiliesarch द्वारा कुछ प्रकार की क्वेरियों को संभालने में असमर्थता के कारण हैं। परिणामस्वरूप, इन क्वेरियों को बेंचमार्किंग प्रक्रिया के दौरान छोड़ दिया गया।

विशेषताएँ तुलना Manticore Search और Meilisearch

• पूर्ण पाठ मिलान
  • ✅ Manticore: 20 से अधिक पूर्ण-पाठ ऑपरेटर। पर्कोलेट खोज (विपरीत खोज)।
  • ❌ Meilisearch: बहुत सरल: AND और वाक्यांश खोज। कोई पर्कोलेट खोज नहीं।
• खोज प्रासंगिकता
  • ✅ Manticore सिद्ध और प्रामाणिक क्लासिकल रैंकिंग एल्गोरिदम (BM25, BM15) का उपयोग करता है। प्रासंगिकता बेंचमार्क-सिद्ध है। 7 अंतर्निहित रैंकर्स और 20+ रैंकिंग कारकों के साथ एक कस्टम रंकर।
  • ❌ Meilisearch अच्छी खोज प्रासंगिकता का दावा करता है लेकिन प्रमाणीकरण के लिए सार्वजनिक बेंचमार्क की कमी है। 6 रैंकिंग नियम ।
• भंडारण
  • ✅ Manticore: छोटे/मध्यम डेटासेट के लिए अपनी रो-वार भंडारण, बड़े डेटासेट के लिए कम RAM आवश्यकताओं के साथ अपने स्तंभ भंडारण।
  • ❌ Meilisearch: LMDB सभी इसके लाभों, हानियों और परिणामों के साथ: उदाहरण के लिए, 9.1 MB डेटासेट के लिए 205GB वर्चुअल मेमोरी की आवश्यकता अजीब लगती है।
• सूचकांक आकार और डेटा लोडिंग
  • ✅ Manticore बड़े डेटासेट को स्तंभ और रो-वार इंडेक्सिंग विधियों के साथ समायोजित करता है। MySQL, PostgreSQL, MS SQL और किसी भी अन्य डेटाबेस से डेटा को आसानी से सिंक्रनाइज़ करें जो ODBC, XML, और CSV का समर्थन करता है। सच्चे रीयल-टाइम लेनदेन, प्रतिस्थापित और हटाने। बाइनरी लॉग। इन-प्लेस एट्रिब्यूट वैल्यू अपडेट।
  • ❌ Meilisearch बड़े डेटासेट के साथ कठिनाई का सामना करता है और दस्तावेज़ लोडिंग के दौरान प्रदर्शन गिरावट का अनुभव करता है। आप CSV और JSON अपलोड कर सकते हैं। केवल दस्तावेज़ों की असिंक्रोनस जोड़। कोई इन-प्लेस अपडेट नहीं।
• स्कीमा
  • ✅ Manticore: ऑटो-स्कीमा। ऑटो-ID। सभी विशेषताएँ डिफ़ॉल्ट रूप से फ़िल्टर योग्य, क्रमबद्ध, और समूहित हैं।
  • ❌ Meilisearch: ऑटो-स्कीमा। ID को दस्तावेज़ से स्वचालित रूप से चुना जा सकता है। सभी फ़ील्ड डिफ़ॉल्ट रूप से पूर्ण-पाठ खोज करने योग्य हैं, लेकिन विशेषताएँ फ़िल्टर योग्य या क्रमबद्ध नहीं हैं। आपको डेटा लोड करने से पहले स्कीमा पर फैसला करना होगा ताकि पूर्ण रीइंडेक्सिंग से बचा जा सके।
• खोज प्रदर्शन
  • ✅ Manticore खोज प्रदर्शन में Meilisearch को पीछे छोड़ता है।
  • ❌ Meilisearch उन अनुप्रयोगों के लिए कम उपयुक्त है जो तेज और स्केलेबल खोज कार्यक्षमता की आवश्यकता रखते हैं।
• उच्च उपलब्धता
  • ✅ Manticore: प्रतिकृति, दूरस्थ एजेंटों के साथ दर्पण समर्थन करने वाली वितरित तालिकाएँ, और कई HA रणनीतियाँ।
  • ❌ Meilisearch: कोई प्रतिकृति नहीं, कोई वितरित खोज नहीं, कोई दर्पण नहीं।
• टाइपो सहिष्णुता
  • ✅ Meilisearch आसान टाइपो सहिष्णुता प्रदान करता है।
  • ❌ Manticore टाइपो सहिष्णुता को संभाल सकता है लेकिन ऐप में अधिक प्रयास की आवश्यकता होती है।
• खोज पूर्वावलोकन
  • ✅ Meilisearch एक सहायक खोज पूर्वावलोकन प्रदान करता है - डेटा के माध्यम से खोजने के लिए एक अंतर्निहित UI।
  • ❌ Manticore में यह विशेषता नहीं है।
• टोकनाइजेशन
  • ✅ Manticore: अत्यधिक लचीला टोकनाइजेशन: टोकन वर्ण, मिश्रित वर्ण, अनदेखे वर्ण, नियमित एक्सप्रेशन टोकनाइजेशन नियम, आदि, शब्द रूप, स्टॉपवर्ड, पर्यायवाची, टोकनाइजेशन प्लगइन्स बनाने का विकल्प, स्टेमर्स और लेमाटाइजर्स के आधार पर विभिन्न भाषाओं के लिए मॉर्फोलॉजी।
  • ❌ Meilisearch: टोकनाइज़र भाषा पर निर्भर करता है: अधिकांश भाषाओं के लिए यूनिकोड सेगमेंटर, चीनी, जापानी, हिब्रू और थाई के लिए विशिष्ट टोकनाइज़र। पर्यायवाची। स्टॉपवर्ड।
• प्रमाणीकरण
  • ✅ Meilisearch: अंतर्निहित प्रमाणीकरण।
  • ❌ Manticore: कोई अंतर्निहित प्रमाणीकरण नहीं।
• इंटरफेस
  • ✅ Manticore: SQL-प्रथम, आप MySQL क्लाइंट का उपयोग करके कनेक्ट कर सकते हैं। HTTP JSON इंटरफेस। अत्यधिक कम प्रतिक्रिया समय के लिए बाइनरी इंटरफेस। क्लाइंट: PHP, Python, JavaScript, Java, C#, Elixir, Golang।
  • ❌ Meilisearch: HTTP JSON इंटरफेस। क्लाइंट: JavaScript, Python, PHP, Java, Ruby, Golang, C#, Rust, Swift, Dart।
• उपयोग मामले
  • ✅ Manticore: लॉग खोज, ई-कॉमर्स प्लेटफ़ॉर्म, सामग्री-समृद्ध वेबसाइटें, उद्यम अनुप्रयोग।
  • ❌ Meilisearch: सीमित डेटा और खोज आवश्यकताओं के साथ छोटे-स्तरीय परियोजनाएँ।

उपयोग मामले

Manticore Search के लिए उपयोग मामले

1. ई-कॉमर्स प्लेटफ़ॉर्म: Manticore Search बड़े उत्पाद कैटलॉग को कुशलता से प्रबंधित कर सकता है, अपने उन्नत फ़ैसेट कार्यक्षमता के साथ ग्राहकों के लिए प्रासंगिक खोज परिणाम प्रदान कर सकता है। इससे रूपांतरण दर में सुधार होता है और समग्र खरीदारी के अनुभव को बेहतर बनाता है, जिससे यह ई-कॉमर्स प्लेटफ़ॉर्म के लिए एक अत्यधिक वांछित विशेषता बन जाती है।
2. सामग्री-समृद्ध वेबसाइटें: Manticore Search विस्तृत सामग्री पुस्तकालयों, जैसे कि समाचार साइटें, ब्लॉग, या ज्ञानकोष में अनुक्रमण और खोज कर सकता है। उचित पूर्ण-पाठ रैंकिंग के साथ, यह सुनिश्चित करता है कि उपयोगकर्ता जल्दी और प्रभावी ढंग से आवश्यक जानकारी प्राप्त करें, जो उच्च उपयोगकर्ता सहभागिता में योगदान करता है।
3. उद्यम अनुप्रयोग: Manticore Search की स्केलेबिलिटी और उन्नत खोज क्षमताएँ इसे बड़े पैमाने पर उद्यम अनुप्रयोगों के लिए आदर्श बनाती हैं, जिसमें ग्राहक संबंध प्रबंधन (CRM) प्रणाली, डॉक्यूमेंट प्रबंधन प्रणाली, और इंट्रानेट पोर्टल शामिल हैं, जहाँ सटीक और प्रभावी खोज कार्यक्षमता महत्वपूर्ण है।
4. लॉग खोज: Manticore Search लॉग में खोजने के लिए उत्कृष्ट है, क्योंकि यह विशाल लॉग को कुशलता से संभाल और खोज सकता है। इसकी गति और प्रदर्शन लॉग विश्लेषण और निगरानी के लिए इसे एक उत्कृष्ट विकल्प बनाता है।

Meilisearch के लिए उपयोग मामले

छोटे-स्तरीय परियोजनाएँ: Meilisearch की हल्की प्रकृति और तैनाती में सरलता इसे सीमित डेटा और खोज आवश्यकताओं वाले छोटे परियोजनाओं के लिए उपयुक्त बनाती है, जैसे छोटे स्तर के ई-कॉमर्स, व्यक्तिगत वेबसाइटें, स्थानीय निर्देशिकाएँ, या सरल वेब अनुप्रयोग, जहाँ तेज डेटा लोडिंग, उन्नत खोज सुविधाएँ और स्केलेबिलिटी महत्वपूर्ण कारक नहीं हैं।

निष्कर्ष

जब आपके परियोजना के लिए एक खोज इंजन चुनने की बात आती है, तो प्रासंगिकता, स्केलेबिलिटी, और प्रदर्शन जैसे कारकों पर विचार करना महत्वपूर्ण है। Manticore Search विविध अनुप्रयोगों और उपयोग मामलों के लिए उच्चतर विकल्प के रूप में उभरता है, यह सुनिश्चित करते हुए कि डेटा सेट के आकार की परवाह किए बिना इष्टतम खोज प्रदर्शन और प्रासंगिकता। इसकी उन्नत खोज और विश्लेषण क्षमताएँ इसे उन परियोजनाओं के लिए एक विश्वसनीय विकल्प बनाती हैं जिन्हें उच्च-प्रदर्शन खोज कार्यक्षमता की आवश्यकता होती है।

Meilisearch छोटे प्रोजेक्ट्स के लिए उपयुक्त है जहां उन्नत खोज सुविधाएँ और स्केलेबिलिटी महत्वपूर्ण कारक नहीं हैं।

आखिरकार, Manticore Search और Meilisearch के बीच चयन आपके विशिष्ट आवश्यकताओं और प्रोजेक्ट आवश्यकताओं पर निर्भर करेगा।