Natuurlijk! Hier is een advies voor het ontwerpen en optimaliseren van je Meilisearch indexstructuur voor efficiënte data-analyse: 1. Indexstructuur en instellingen - Indexnaam: kies een duidelijke naam zoals `producten`. - Primary key: stel in op een uniek veld zoals `id`. - Attributes to index: - **Zoekbare attributen**: `productnaam`, `beschrijving`. - **Filterbare attributen**: `categorie`, `prijs`, `voorraadstatus`. - Ranking rules: - Pas ranking rules aan voor relevante sortering, bijvoorbeeld op `prijs` of `voorraadstatus`, afhankelijk van je analysetypen. - Facet filters: - Definieer `categorie`, `voorraadstatus` als facet-velden om snelle filtering mogelijk te maken. 2. Filtermogelijkheden en facetten - Gebruik filterbare attributen voor efficiënte filtering: - `categorie`: categoriseer producten voor gerichte analyses. - `prijs`: maak gebruik van numerieke filters (`prijs > 50`, `prijs < 200`). - `voorraadstatus`: bijvoorbeeld `op voorraad`, `niet op voorraad`. - Configureer facetten: - Stel in dat deze velden als facetten worden gebruikt, zodat je snel aggregaties en segmentaties kunt uitvoeren. 3. Query-optimalisatie - Zoeken: - Gebruik de `q` parameter voor productnaam en beschrijving. - Overweeg het gebruik van prefix search voor betere resultaten bij gedeeltelijke zoekwoorden. - Filteren: - Combineer filters met zoekopdrachten voor gerichte resultaten. - Bijvoorbeeld: `categorie:Elektronica` en `prijs > 50`. - Paginering en sortering: - Gebruik `limit` en `offset` voor grote datasets. - Sorteer op relevante velden zoals `prijs` of `naam` voor overzichtelijkheid. 4. Extra tips voor diepgaande analyse - Gebruik Meilisearch's aggregatiefuncties (als beschikbaar) of exporteer data voor externe analyses in bijvoorbeeld BI-tools. - Overweeg het maken van meerdere indexen voor verschillende analysetypen of segmenten, bijvoorbeeld per categorie. - Houd de index up-to-date door automatische synchronisatie bij veranderingen in je catalogus. Door deze structuur en instellingen te gebruiken, haal je het maximale uit Meilisearch voor je dataset en analysetypen. Als je verdere hulp nodig hebt bij het implementatieproces, laat het gerust weten!

Zeker, ik help je graag met het ontwerpen en optimaliseren van je Meilisearch-index. Hier is een gedetailleerd advies in het Nederlands, specifiek afgestemd op jouw use-case. --- ### 1. Indexstructuur & Instellingen (Het Fundament) Je documenten (producten) moeten als JSON-objecten worden geïndexeerd. Hier is een voorbeeldstructuur die ideaal is voor jouw dataset: ```json { "id": "prod_12345", "name": "Premium Wireless Hoofdtelefoon - Zwart", "description": "Een hoogwaardige hoofdtelefoon met ruisonderdrukking en 30 uur batterijduur. Perfect voor reizen en dagelijks gebruik.", "category": ["elektronica", "audio", "hoofdtelefoons"], "subcategory": "draadloze hoofdtelefoons", "price": 129.99, "inStock": true, "stockLevel": 42, "brand": "PremiumAudio", "attributes": { "kleur": "zwart", "verbinding": "bluetooth" } } ``` **Belangrijke velden en hun doel:** * `id`: Unieke identifier (verplicht voor Meilisearch). * `name` & `description`: Primaire velden voor zoekopdrachten in volledige tekst. * `category`: Array voor flexibele filtering en faceting (bijv. `["elektronica", "audio"]`). * `price` & `inStock`: Numerieke en boolean velden voor filtering en sortering. * `stockLevel`: Optioneel voor geavanceerde voorraadanalyse (bijv. "toon alleen items met >10 op voorraad"). --- ### 2. Configuratie voor Filteren & Faceting (De Analyse-kracht) Het echte analyse-vermogen komt van filters en facets. Configureer dit correct in je index-instellingen. **Stap 1: Definieer Filterbare Attributen** Vertel Meilisearch op welke velden je wilt kunnen filteren en facets wilt tonen. ```bash curl \ -X PATCH 'http://localhost:7700/indexes/products/settings/filterable-attributes' \ -H 'Content-Type: application/json' \ --data-binary '[ "category", "subcategory", "price", "inStock", "stockLevel", "brand", "attributes.kleur", "attributes.verbinding" ]' ``` **Waarom deze velden?** * `category`, `brand`, etc.: Voor het groeperen en verfijnen van resultaten (facets). * `price`, `stockLevel`: Voor het instellen van bereiken (bijv. `price:50 TO 100`). * `inStock`: Voor directe boolean filters. **Stap 2: Definieer Sortable Attributes (voor ordening)** Voor efficiënt sorteren op niet-zoekvelden zoals `price`. ```bash curl \ -X PATCH 'http://localhost:7700/indexes/products/settings/sortable-attributes' \ -H 'Content-Type: application/json' \ --data-binary '[ "price", "stockLevel" ]' ``` --- ### 3. Query-optimalisatie (Snel en Doeltreffend Zoeken) **Basis zoekquery:** Gebruik de `q` parameter voor zoeken in `name` en `description`. Meilisearch zoekt standaard in alle velden die als `searchable` zijn ingesteld (wat standaard alle velden zijn). ```bash curl \ -X GET 'http://localhost:7700/indexes/products/search?q=wireless+hoofdtelefoon+zwart' ``` **Geavanceerde query met filtering:** Combineer zoeken met filters voor diepgaande analyse. Dit is waar Meilisearch uitblinkt. *Voorbeeld 1: Filteren op categorie en voorraad* ```bash curl \ -X GET 'http://localhost:7700/indexes/products/search' \ -H 'Content-Type: application/json' \ --data-binary '{ "q": "hoofdtelefoon", "filter": "category = audio AND inStock = true", "sort": ["price:asc"] }' ``` *Voorbeeld 2: Filteren op prijsbereik en attribuut* ```bash curl \ -X GET 'http://localhost:7700/indexes/products/search' \ -H 'Content-Type: application/json' \ --data-binary '{ "filter": "price >= 50 AND price <= 150 AND attributes.kleur = zwart" }' ``` *Voorbeeld 3: Facets ophalen voor analyse* Facets geven je een overzicht van de verdeling van je data. ```bash curl \ -X GET 'http://localhost:7700/indexes/products/search' \ -H 'Content-Type: application/json' \ --data-binary '{ "q": "", "facets": ["category", "brand", "attributes.kleur"], "filter": "inStock = true" }' ``` De response bevat dan een `facetDistribution` object, perfect om filteropties of een analyse-dashboard te vullen. --- ### 4. Optimalisatietips & Aanbevelingen 1. **Searchable Attributes Beperken:** Stel expliciet in op welke velden écht doorzocht moeten worden (meestal alleen `name`, `description`, `brand`). Dit verbetert de prestaties en relevante. ```bash curl -X PATCH 'http://localhost:7700/indexes/products/settings/searchable-attributes' \ -H 'Content-Type: application/json' \ --data-binary '["name", "description", "brand"]' ``` 2. **Displayed Attributes Instellen:** Bepaal welke velden daadwerkelijk worden teruggestuurd in de zoekresultaten. Scheelt bandbreedte. ```bash curl -X PATCH 'http://localhost:7700/indexes/products/settings/displayed-attributes' \ -H 'Content-Type: application/json' \ --data-binary '["id", "name", "description", "price", "inStock", "category"]' ``` 3. **Synoniemen voor Betere Zoekresultaten:** Definieer synoniemen om zoekopdrachten zoals "koptelefoon" ook naar "hoofdtelefoon" te laten leiden. ```json { "hoofdtelefoon": ["koptelefoon", "headset", "oortjes"], "cellphone": ["mobiel", "smartphone", "gsm"] } ``` 4. **TypoTolerantie:** Meilisearch heeft dit standaard aanstaan. Het is perfect voor zoeken in productnamen waar gebruikers spelfouten kunnen maken ("headfone" vindt nog steeds "headphone"). 5. **Pagination:** Gebruik `limit` en `offset` (of `hitsPerPage` en `page`) voor het doorbladeren van resultaten, vooral belangrijk bij 100.000 items. ```json { "q": "laptop", "hitsPerPage": 20, "page": 3 } ``` ### Conclusie Met deze structuur en instellingen ben je perfect uitgerust voor efficiënte en diepgaande data-analyse: * **Snel zoeken** in productnamen en beschrijvingen. * **Krachtig filteren** op prijs, categorie, voorraadstatus en andere attributen. * **Data-exploratie** via facets om trends en verdelingen te ontdekken. * **Geoptimaliseerde prestaties** door een doordachte indexconfiguratie. Begin met deze basis en pas de filterbare/zoekbare attributen aan op basis van je meest voorkomende analysevragen. Succes!