前言-为什么需要Zincsearch
最近想给博客加上搜索功能，要求是效果好、资源占用小，手动[滑稽]，作为一个喜欢折腾的人，就是想既要又要，这也是为什么我需要Zincsearch了
想起了之前做项目的时候，要想有一个效果比较好的检索功能，Elasticsearch基本算是标配了。但是之前用的是公司的服务器，对于资源这一块根本没太过在意，主打一个财大气粗。但是换成自己的轻量级服务器，就变得抠抠搜搜的了，于是去Elasticsearch官网看了一下推荐配置，这不看不知道，一看给我吓一跳，官方推荐配置：至少4核，32G，这不是要了老命嘛，于是不得不寻找高性价比平替了。
选型-为什么选zincsearch
选型阶段其实目标已经非常明确了，找了一下市面上稍有名气一点的搜索引擎：
Meilisearch
特性：
- 用Rust编写，速度快
- 官方提供docker部署方案
- 有比较不错的Web UI
- 有REST API
- 可以自动处理Typo
缺点：
- 不支持复杂聚合查询
推荐配置：
- CPU越多约好（官方没有给明确的数据）
- 内存为存储索引的2-3倍，也就是说，如果索引1G，那么需要2-3G的内存
- 存储推荐SSD，容量建议是原始数据的 10 倍
总结：一个还不错的搜索引擎，基本可以初期生产了，对于个人开发者来说能够够得上，用户友好，能用级别。
Zincsearch
特性：
- 用Go编写，编译后为单文件，方便部署
- 官方提供docker部署方案
- 有简陋的Web UI
- 有REST API
缺点：
- 不支持复杂聚合查询
- 集群能力弱
- 索引与搜索性能不稳定
- 并发查询能力差
推荐配置：
- 2CPU
- 4G内存
- SSD最好
总结：性价比超高，性能要求低于Meilisearch，对于个人开发这的小项目来说比较适合，可用级别。
Typesense
特性：
- C++编写
- 支持结构化搜索
- 支持向量搜索和混合搜索
推荐配置：
- 至少2vCPU
- 内存为存储索引的2-3倍，也就是说，如果索引1G，那么需要2-3G的内存
- SSD，容量至少为原始数据大小，建议使用 NVMe SSD 以降低延迟
总结：资源要求情况与Meilisearch差不多，适合有结构化搜索要求的场景，能用级别。
我还看了一下Lucene、OpenSearch，由于都是JAVA写的，直接放弃，这里就不对比了；还有Python写的Whoosh，由于属于试验阶段，也放弃了。
综上，我选择了Zincsearch，搜索效果还成，我也用不上那么复杂的搜索场景，关键是：资源占用小，性价比高。
如何安装Zincsearch
选型完成之后，就可以进入安装阶段了，这里选择使用docker安装，既方便又快速，而且还很干净。我的服务器为Ubuntu22.04, 安装前需要先安装docker，可以自行根据服务器版本来安装：
地址：https://docs.docker.com/get-started/get-docker/
我是用的docker compose安装的，这里也贴一下我的docker-compose.yaml:
services:
zincsearch:
image: public.ecr.aws/zinclabs/zincsearch:latest
environment:
- "ZINC_DATA_PATH=/data"
- "ZINC_FIRST_ADMIN_USER=admin"
- "ZINC_FIRST_ADMIN_PASSWORD=文字替换为密码"
container_name: "zincsearch"
restart: always
volumes:
- ./data:/data
ports:
- "4080"在docker-compose.yaml所在的目录运行一下 docker compose up -d，服务就启动了
在浏览器运行http://localhost:4080/就可以看到登录界面了：
输入上面的用户名和密码即可登录了。
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