号称取代 Elasticsearch，太猛了！

10倍提升效率，号称取代 Elasticsearch 的轻量级搜索引擎到底有多强悍？

Manticore Search介绍

Manticore Search 是一个使用 C++ 开发的高性能搜索引擎，创建于 2017 年，其前身是 Sphinx Search 。Manticore Search 充分利用了 Sphinx，显着改进了它的功能，修复了数百个错误，几乎完全重写了代码并保持开源。这一切使 Manticore Search 成为一个现代，快速，轻量级和功能齐全的数据库，具有出色的全文搜索功能。

Manticore Search目前在GitHub收获3.7k star，拥有大批忠实用户。同时开源者在GitHub介绍中明确说明了该项目是是Elasticsearch的良好替代品，在不久的将来就会取代ELK中的E。

同时，来自 MS 官方的测试表明 Manticore Search 性能比 ElasticSearch 有质的提升：

在一定的场景中，Manticore 比 Elasticsearch 快 15 倍！完整的测评结果，可以参考:

• https://manticoresearch.com/blog/manticore-alternative-to-elasticsearch/

优势

它与其他解决方案的区别在于：

• 它非常快，因此比其他替代方案更具成本效益。例如，Manticore:
• 对于小型数据，比MySQL快182倍（可重现）
• 对于日志分析，比Elasticsearch快29倍（可重现）
• 对于小型数据集，比Elasticsearch快15倍（可重现）
• 对于中等大小的数据，比Elasticsearch快5倍（可重现）
• 对于大型数据，比Elasticsearch快4倍（可重现）
• 在单个服务器上进行数据导入时，最大吞吐量比Elasticsearch快最多2倍（可重现）
• 由于其现代的多线程架构和高效的查询并行化能力，Manticore能够充分利用所有CPU核心，以实现最快的响应时间。
• 强大而快速的全文搜索功能能够无缝地处理小型和大型数据集。
• 针对小、中、大型数据集提供逐行存储。
• 对于更大的数据集，Manticore通过Manticore Columnar Library提供列存储支持，可以处理无法适合内存的数据集。
• 自动创建高效的二级索引，节省时间和精力。
• 成本优化的查询优化器可优化搜索查询以实现最佳性能。
• Manticore是基于SQL的，使用SQL作为其本机语法，并与MySQL协议兼容，使您可以使用首选的MySQL客户端。
• 通过PHP、Python、JavaScript、Java、Elixir和Go等客户端，与Manticore Search的集成变得简单。
• Manticore还提供了一种编程HTTP JSON协议，用于更多样化的数据和模式管理。
• Manticore Search使用C++构建，启动快速，内存使用最少，低级别优化有助于其卓越性能。
• 实时插入，新添加的文档立即可访问。
• 提供互动课程，使学习轻松愉快。
• Manticore还拥有内置的复制和负载均衡功能，增加了可靠性。
• 可以轻松地从MySQL、PostgreSQL、ODBC、xml和csv等来源同步数据。- 虽然不完全符合ACID，但Manticore仍支持事务和binlog以确保安全写入。
• 内置工具和SQL命令可轻松备份和恢复数据。

Craigslist、Socialgist、PubChem、Rozetka和许多其他公司使用 Manticore 进行高效搜索和流过滤。

使用

具体的安装方法：https://manticoresearch.com/install/

Docker 镜像可在Docker Hub上获取：

• https://hub.docker.com/r/manticoresearch/manticore/

要在 Docker 中试验 Manticore Search，只需运行：

dockerrun-eEXTRA=1--namemanticore--rm-dmanticoresearch/manticore&&untildockerlogsmanticore2>&1|grep-q"acceptingconnections";dosleep1;done&&dockerexec-itmanticoremysql&&dockerstopmanticore

之后，可以进行其他操作，例如创建表、添加数据并运行搜索：

createtablemovies(titletext,yearint)morphology='stem_en'html_strip='1'stopwords='en';

insertintomovies(title,year)values('TheSevenSamurai',1954),('BonnieandClyde',1954),('ReservoirDogs',1992),('Airplane!',1980),('RagingBull',1980),('GroundhogDay',1993),('JurassicPark',1993),('FerrisBueller'sDayOff',1986);

selecthighlight(),yearfrommovieswherematch('thedog');

selecthighlight(),yearfrommovieswherematch('days')facetyear;

select*frommovieswherematch('google');

完整文档和开源代码，可以移步：

• https://github.com/manticoresoftware/manticoresearch