Recherche plein texte

Rechercher par mots avec racinisation, tolérance aux fautes et classement par pertinence. Les requêtes SQL LIKE n'y arrivent pas à grande échelle ; un moteur de recherche synchronisé depuis la base principale, si.

Où on le retrouve dans les vrais systèmes

  • Moteur de recherche

    Un document devient trouvable après le prochain rafraîchissement : la recherche est éventuellement cohérente avec ta base principale. Les requêtes consomment beaucoup de CPU ; ajoute des nœuds et des réplicas pour le débit, et garde la source de vérité ailleurs.

    En production : Elasticsearch, OpenSearch, Apache Solr, Algolia, Meilisearch

  • Base vectorielle

    Alimente la recherche sémantique, les recommandations et la récupération de contexte pour les assistants IA. Les index de plus proches voisins approximatifs comme HNSW sacrifient un peu de rappel pour une vitesse énorme ; ils vivent surtout en mémoire, dimensionne donc les nœuds selon le nombre de vecteurs.

    En production : pgvector, Pinecone, Weaviate, Milvus, Qdrant, OpenSearch k-NN

Regarde-le casser, puis répare-le

Construis une architecture, envoie-lui une journée de trafic et de pannes, et comprends pourquoi elle tient ou cède. Gratuit pour commencer.

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