模糊搜索库使用教程

模糊搜索库使用教程

fuzzy-search A fast, accurate and multilingual fuzzy search library for the frontend. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/fu/fuzzy-search

1. 项目介绍

fuzzy-search 是一个用于前端的多语言模糊搜索库，旨在通过对象的名称和特征（术语）来搜索对象。该库具有以下特点：

• 快速：查询通常在10毫秒以下完成。
• 准确：基于n-grams和字符排序的新颖方法。
• 多语言：算法设计语言无关，支持所有语言。
• 灵活：可以插入、更新和删除实体及其术语。
• 可靠：经过充分测试的独立库，无依赖项。

2. 项目快速启动

安装

首先，通过npm安装fuzzy-search库：

npm install @m31coding/fuzzy-search

基本使用

以下是一个基本的使用示例：

import * as fuzzySearch from './path/to/fuzzy-search.module.js';

const searcher = fuzzySearch.SearcherFactory.createDefaultSearcher();

const persons = [
  { id: 23501, firstName: 'Alice', lastName: 'King' },
  { id: 99234, firstName: 'Bob', lastName: 'Bishop' },
  { id: 5823, firstName: 'Carol', lastName: 'Queen' },
  { id: 11923, firstName: 'Charlie', lastName: 'Rook' }
];

const indexingMeta = searcher.indexEntities(
  persons,
  (e) => e.id,
  (e) => [e.firstName, e.lastName, `${e.firstName} ${e.lastName}`]
);

console.dir(indexingMeta);

const result = searcher.getMatches(new fuzzySearch.Query('alice kign'));
console.dir(result);

运行示例

要运行示例，请克隆仓库并执行以下命令：

git clone https://github.com/m31coding/fuzzy-search.git
cd fuzzy-search
npm install
npm run build

然后，使用本地Web服务器打开感兴趣的HTML文件（例如fuzzy-search-demo.html）。如果使用VS Code，可以使用Live Server扩展来实现这一点。

3. 应用案例和最佳实践

应用案例

• 电子商务搜索：在电子商务网站中，用户可以通过模糊搜索快速找到产品。
• 文档搜索：在文档管理系统中，用户可以通过模糊搜索快速找到相关文档。
• 联系人搜索：在联系人应用中，用户可以通过模糊搜索快速找到联系人。

最佳实践

• 优化查询：根据数据量调整查询参数，如topN和minQuality，以提高搜索效率。
• 多语言支持：根据需要调整默认配置，以支持非拉丁字符集。
• 性能优化：对于大数据集，考虑在Web Worker中索引搜索器，以避免阻塞主线程。

4. 典型生态项目

• Elasticsearch：一个分布式搜索和分析引擎，广泛用于全文搜索和日志分析。
• Apache Lucene：一个高性能的全文搜索引擎库，广泛用于Java应用。
• Algolia：一个托管的搜索服务，提供快速、准确的搜索体验。

通过结合这些生态项目，可以进一步扩展fuzzy-search的功能和应用场景。

fuzzy-search A fast, accurate and multilingual fuzzy search library for the frontend. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/fu/fuzzy-search