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MySQL `FULLTEXT` può essere sufficiente fino a 50.000 record. Oltre, soprattutto con ricerca multi-campo, sinonimi, analyzer per lingua italiana e relevance scoring, serve un motore dedicato. La scelta tra Meilisearch (semplice, ottimo per cataloghi medi), Algolia (managed, costoso) ed Elasticsearch (più potente, più complesso) non è ovvia.
In questa categoria scrivo di full-text search applicato: criteri concreti per scegliere il motore giusto in base a volume, budget e complessità delle query, integrazione in Laravel via Scout, gestione degli analyzer per italiano (stemming, synonyms, stop words), monitoring delle query lente.
Se devi introdurre full-text search seria nella tua applicazione, parliamone. Oppure scopri come lavoro.
Un catalogo prodotti da 200.000 articoli con ricerca MySQL LIKE a 8 secondi. Ho integrato Elasticsearch 8 con Laravel tramite il pacchetto Scout, definito il mapping per il dominio specifico e costruito la sincronizzazione incrementale. La ricerca è scesa a 40ms, con rilevanza di risultati nettamente superiore. Continua a leggere
