Manticore，一款基于 C++ 的轻量级搜索引擎，Elasticsearch 的替代品！

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：

docker run -e EXTRA=1 --name manticore --rm -d manticoresearch/manticore && until docker logs manticore 2>&1 | grep -q "accepting connections"; do sleep 1; done && docker exec -it manticore mysql && docker stop manticore

之后，可以进行其他操作，例如创建表、添加数据并运行搜索：

create table movies(title text, year int) morphology='stem_en' html_strip='1' stopwords='en';

insert into movies(title, year) values ('The Seven Samurai', 1954), ('Bonnie and Clyde', 1954), ('Reservoir Dogs', 1992), ('Airplane!', 1980), ('Raging Bull', 1980), ('Groundhog Day', 1993), ('<a href="http://google.com/">Jurassic Park</a>', 1993), ('Ferris Bueller\'s Day Off', 1986);

select highlight(), year from movies where match('the dog');

select highlight(), year from movies where match('days') facet year;

select * from movies where match('google')

完整文档和开源代码，可以移步：

https://github.com/manticoresoftware/manticoresearch

Manticore，一款基于 C++ 的轻量级搜索引擎，Elasticsearch 的替代品！

最新文章：