Github, Over Engineering

今天我們將進入簡單的實作環節，
在本地端 (localhost)，使用 Meilisearch 架設一個簡單的搜尋引擎。

Meilisearch

本系列文章選用 Meilisearch 的原因，
是因為它相較業界常用的 Elasticsearch 更加容易學習。
此外，作者也比較過其他 open source 搜尋引擎，
如：zinc 或是 typesense 等，
Meilisearch 的 documentation 將較而言更加完整易讀，
功能也十分齊全、可靠，使用者介面也十分友善。

本次實作會參照 meilisearch quick start 中的內容，
作者的環境為

• macOS 12.0.1 Intel
• curl 7.77.0
• Meilisearch 0.28.1

接下來的說明，會以此環境作為依據，linux 應該也是相同適用。
至於 windows 或其它作業系統環境，還請參考 meilisearch quick start 。
如果在安裝或是設置上有任何問題，也歡迎在下面留言討論。

若想跳過安裝及建立索引的部分，或是使用 docker 也可以參考最後的附錄。

安裝並執行 Meilisearch

在終端機 (terminal) 中執行以下指令

• 下載 Meilisearch 應用程式

  curl -L https://install.meilisearch.com | sh
  

• 於本地端執行 Meilisearch server

  ./meilisearch
  

從下圖可以看到執行結果，並在回應資訊中看到，
Meilisearch server 的位置便在預設的 127.0.0.1:7700。

打開瀏覽器，拜訪本地端 Meilisearch server，
便可見以下的 Meilisearch 預設的 mini dashboard (小型儀表板)。
從右上角可見，現在我們還沒有建立任何索引，也沒有任何資料供搜尋。

建立索引

讓 Meilisearch server 持續在本地端運作。
切到終端機其他視窗，執行以下指令，來進一步使用測試資料建立索引。

• 下載測試資料集 movies.json

  curl https://docs.meilisearch.com/movies.json \
       --output movies.json
  

• 發送 POST Request 給 Meilisearch server 並建立索引

  curl -X POST 'http://127.0.0.1:7700/indexes/movies/documents' \
       -H 'Content-Type: application/json' \
       --data-binary @movies.json
  

從下圖中可以看到，回應訊息中任務的狀態中顯示 "enqueued" ，
便代表任務已經排入工作佇列 (Queue) 中，並等待執行。

開始搜尋

大約等待30秒到一分鐘後重新整理，可以看到 mini dashboard 中，
出現了新的索引 movies，並有 31,944 筆資料。

當設建立好索引後，便可以使用 mini dashboard 中的搜索欄 (search bar)，
輸入關鍵字，例如 "joker"，開始在測試資料上搜尋。

今天礙於時間與篇幅，搜尋引擎中不同的元件的說明並留到明日，
與 google 案例討論討論中一併說明。

Errr 說是礙於篇幅，其實是因為快要 23:00 了
今天下班有點事，只趕出來上面的部分。
晚點把上面安裝與索引建制的部分寫成 script 放上來，
有時間的話再補充 docker 的部分。

附錄

透過 bash script 安裝並設定 Meilisearch

若想跳過安裝及建立索引的部分，也可以執行以下的指令。

sh -c "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/over-engineering-run/over-engineering-articles/main/scripts/day04-ms-local.sh)"

它會將 Meilisearch 安裝及建立索引的步驟，透過 bash script 完成，
並在 localhost:7700 背景執行 Meilisearch server。

Docker

作者在 Docker Hub 還提供了 Debian based 的 Meilisearch Docker Images.
對於 macbook M1 也有支援。
或是想參考 Dockerfile 自行 build images 也可以參考 Dockerfile。