fuse.js vs fuzzysort vs fuzzy-search vs fuzzysearch vs elasticlunr
"模糊搜尋"npm套件對比
1 年
fuse.jsfuzzysortfuzzy-searchfuzzysearchelasticlunr類似套件:
模糊搜尋是什麼?

模糊搜尋是指在搜尋過程中允許一定程度的錯誤或不精確,以便找到與搜尋詞相似的結果。這種技術特別適用於處理拼寫錯誤、同義詞或不完全匹配的情況。模糊搜尋在許多應用中都很有用,例如搜尋引擎、資料庫查詢和文字處理軟體。這些 npm 套件提供了不同的模糊搜尋演算法和功能,幫助開發者在應用程式中實現更智能和靈活的搜尋體驗。elasticlunr 是一個輕量級的前端搜尋庫,支援模糊搜尋和自訂權重,適合小型到中型專案。fuse.js 提供高效的模糊搜尋,支援多層級資料結構和自訂搜尋演算法,適合需要精細控制搜尋行為的應用。fuzzy-search 是一個簡單的模糊搜尋庫,專注於快速搜尋和低記憶體使用,適合對效能要求高的專案。fuzzysearch 提供快速的模糊搜尋演算法,特別適合處理大型資料集,且對記憶體使用效率高。fuzzysort 則專注於提供快速且準確的模糊排序,適合需要根據相似度對搜尋結果進行排序的應用。

npm下載趨勢
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套件
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發布時間
許可
fuse.js4,282,98319,202456 kB154 個月前Apache-2.0
fuzzysort467,4354,13145.6 kB108 個月前MIT
fuzzy-search144,285225-165 年前ISC
fuzzysearch118,8172,726-510 年前MIT
elasticlunr33,0762,068-779 年前MIT
功能比較: fuse.js vs fuzzysort vs fuzzy-search vs fuzzysearch vs elasticlunr

模糊搜尋演算法

  • fuse.js:

    fuse.js 提供多種模糊搜尋演算法,包括基於編輯距離和加權匹配,支援自訂演算法。

  • fuzzysort:

    fuzzysort 使用快速的模糊排序演算法,根據相似度對結果進行排序,提供更精確的搜尋體驗。

  • fuzzy-search:

    fuzzy-search 使用簡單的編輯距離演算法,專注於快速搜尋和低記憶體使用。

  • fuzzysearch:

    fuzzysearch 採用高效的模糊搜尋演算法,特別適合處理大型資料集。

  • elasticlunr:

    elasticlunr 使用基於編輯距離的模糊搜尋演算法,支援拼寫錯誤和部分匹配。

效能

  • fuse.js:

    fuse.js 在中型資料集上表現優異,但複雜的搜尋配置可能會影響效能。

  • fuzzysort:

    fuzzysort 在搜尋和排序方面都提供高效能,特別是在處理需要排序的搜尋結果時。

  • fuzzy-search:

    fuzzy-search 設計上注重效能,特別是在處理大型資料集時。

  • fuzzysearch:

    fuzzysearch 提供快速的搜尋效能,特別適合處理大量資料。

  • elasticlunr:

    elasticlunr 在小型資料集上表現良好,但隨著資料量增加,效能可能會下降。

自訂性

  • fuse.js:

    fuse.js 提供高度自訂性,允許開發者自訂搜尋演算法、權重和資料結構。

  • fuzzysort:

    fuzzysort 允許自訂排序邏輯,但對搜尋過程的自訂較少。

  • fuzzy-search:

    fuzzy-search 自訂性較低,主要提供基本的搜尋功能。

  • fuzzysearch:

    fuzzysearch 不支援自訂,但提供簡單易用的介面。

  • elasticlunr:

    elasticlunr 允許自訂搜尋權重和範圍,但功能相對有限。

範例程式碼

  • fuse.js:

    fuse.js 範例程式碼

    const Fuse = require('fuse.js');
    const list = [
      { title: 'Old Town Road', artist: 'Lil Nas X' },
      { title: 'Bad Guy', artist: 'Billie Eilish' },
      { title: 'Truth Hurts', artist: 'Lizzo' },
    ];
    const options = { keys: ['title', 'artist'], threshold: 0.3 };
    const fuse = new Fuse(list, options);
    const result = fuse.search('bad');
    console.log(result);
    
  • fuzzysort:

    fuzzysort 範例程式碼

    const fuzzysort = require('fuzzysort');
    const results = fuzzysort.go('apple', ['banana', 'apple', 'grape']);
    console.log(results);
    
  • fuzzy-search:

    fuzzy-search 範例程式碼

    const { fuzzySearch } = require('fuzzy-search');
    const items = ['apple', 'banana', 'cherry'];
    const results = fuzzySearch('appl', items);
    console.log(results);
    
  • fuzzysearch:

    fuzzysearch 範例程式碼

    const fuzzysearch = require('fuzzysearch');
    const result = fuzzysearch('hello', 'hallo world');
    console.log(result);
    
  • elasticlunr:

    elasticlunr 範例程式碼

    const elasticlunr = require('elasticlunr');
    const index = elasticlunr(function () {
      this.addField('title');
      this.addField('body');
      this.setRef('id');
    });
    index.addDoc({ id: 1, title: 'Hello World', body: 'This is a test document.' });
    index.addDoc({ id: 2, title: 'Elastic Lunr', body: 'A lightweight search library.' });
    const results = index.search('test');
    console.log(results);
    
如何選擇: fuse.js vs fuzzysort vs fuzzy-search vs fuzzysearch vs elasticlunr
  • fuse.js:

    如果您需要更高效且靈活的模糊搜尋解決方案,特別是在處理多層級資料結構或需要自訂搜尋演算法時,fuse.js 是最佳選擇。它提供了豐富的配置選項,適合需要精細控制搜尋行為的應用。

  • fuzzysort:

    如果您需要根據相似度對搜尋結果進行排序,並且希望在搜尋過程中獲得快速且準確的結果,fuzzysort 是最佳選擇。它特別適合需要對搜尋結果進行細緻排序的應用。

  • fuzzy-search:

    如果您尋找一個簡單且快速的模糊搜尋解決方案,fuzzy-search 是一個不錯的選擇。它專注於效能,特別適合對記憶體使用有嚴格要求的專案。

  • fuzzysearch:

    如果您需要一個快速且高效的模糊搜尋演算法,特別是在處理大型資料集時,fuzzysearch 是值得考慮的選擇。它的演算法設計使其在效能和記憶體使用上都表現優異。

  • elasticlunr:

    如果您需要一個輕量級且易於使用的搜尋解決方案,並且希望在前端實現基本的模糊搜尋功能,elasticlunr 是不錯的選擇。它特別適合小型到中型專案,並且支援自訂權重和搜尋範圍。