够，但仅限于小数据、不区分大小写、无索引的简单匹配；大数据量需逐行处理，复杂需求应选用regexp、结构化索引或全文搜索引擎。
用 Strings.Contains 做基础文本搜索够不够？
够，但仅限于小数据、不区分大小写、无索引的简单匹配。比如读取一个配置文件内容后快速找某行是否含 "timeout"，直接用 strings.Contains(line, "timeout") 最省事。但它不支持通配、正则、模糊或前缀加速，数据量一过几千行，反复扫描就明显变慢。
常见错误是把整个大字符串（如 10MB 日志）一次性读进内存再调 strings.Contains，结果程序 RSS 暴涨。实际应逐行处理：
scanner := bufio.NewScanner(file) for scanner.Scan() { line := scanner.Text() if strings.Contains(line, "ERROR") { fmt.Println(line) } }需要支持关键词高亮或部分匹配时用 regexp 包
regexp 是 go 标准库里最常被低估的搜索工具。它比 strings.Contains 多出模式能力，又比引入全文引擎轻量得多。注意：编译正则表达式有开销，别在循环里反复调 regexp.Compile。
- 预编译复用：
var errRegex = regexp.MustCompile(`bERRORb`) - 忽略大小写：
regexp.MustCompile(`(?i)berrorb`) - 提取匹配内容：
errRegex.FindStringSubmatch(lineBytes)，返回[]byte，避免 string 转换开销 - 性能提示：纯前缀搜索（如
^GET）比.*timeout.*快得多；FindStringIndex比FindAllString内存更友好
当数据是结构化（jsON/csv）且需多字段组合查时，别硬扫
比如你有一批 []User，要查 name contains "li" AND age > 25，直接 for 循环 + if 判断没问题；但一旦加到 3 个条件或数据超 1 万条，就得考虑提前剪枝或缓存索引。
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实操建议：
- 先用
sort.Slice按高频查询字段（如age）排序，再用sort.Search二分定位范围，减少遍历量 - 对字符串字段建
map[string][]int索引（如nameIndex["li"] = [2, 8, 15]），代价是内存换时间 - 避免在循环里调
json.Unmarshal—— 预解析好结构体切片，搜索只操作内存对象
什么时候该换 bleve 或 meilisearch？
出现以下任一情况，说明已超出标准库能力边界：
- 用户输入带空格、短语、布尔逻辑（
"status:active AND NOT deleted"） - 需要搜索结果按相关性排序（TF-IDF、BM25）
- 数据源动态增删频繁，且要求秒级生效
- 单次搜索要跨 10+ 字段、支持拼音/同义词/错别字容错
Go 生态里 bleve 是纯本地、可嵌入的首选，但它的查询 DSL 和索引构建逻辑比 sql 更陡峭；如果服务可接受 http 调用，meilisearch 的 Go client（meilisearch-go）上手更快，不过得额外运维一个进程。
最容易被忽略的是 schema 设计阶段 —— 比如没给 content 字段设 index:true，搜不到不是代码问题，是配置漏了。