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Manticore Search是一款基于C++开发的高性能搜索引擎，旨在替代Elasticsearch（ELK中的E）。它在Sphinx Search基础上进行了显著改进，修复了大量错误，并保持开源。Manticore Search以其快速、轻量级和功能丰富的特性脱颖而出，尤其在全文搜索方面表现出色。官方测试表明，在某些场景下，Manticore的性能比Elasticsearch快15倍。Manticore Search基于SQL，与MySQL协议兼容，易于集成，并支持多种客户端，适用于各种规模的数据集，为用户提供了高效的搜索解决方案。
🚀 Manticore Search是Sphinx Search的升级版，拥有开源特性，代码几乎完全重写，修复了数百个错误，使其成为一个现代、快速、轻量级且功能强大的数据库，尤其擅长全文搜索。
⚡️ 相比Elasticsearch，Manticore Search在多个方面展现出卓越性能：对于小型数据，速度快182倍（可重现）；日志分析快29倍（可重现）；对于小型数据集，快15倍（可重现）；对于中型数据集，快5倍（可重现）；对于大型数据，快4倍（可重现）。
🛠️ Manticore Search基于SQL，使用SQL作为其原生语法，并与MySQL协议兼容，方便用户使用熟悉的MySQL客户端。它支持PHP、Python、JavaScript、Java、Elixir和Go等多种客户端，并提供编程HTTP JSON协议，方便数据和模式管理。
📦 Manticore Search提供Docker镜像，方便用户快速部署和测试。通过简单的Docker命令，用户即可体验Manticore Search的功能，包括创建表、添加数据和运行搜索等操作，快速上手。
⚖️ Manticore Search拥有内置的复制和负载均衡功能，增强了可靠性。它可以轻松地从MySQL、PostgreSQL、ODBC、xml和csv等来源同步数据，提供事务和binlog支持，确保数据写入安全。
2025-04-04 07:15 广东
你觉得能取代ELK中的E吗？
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:
它非常快，因此比其他替代方案更具成本效益。例如，Manticore：
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。
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。
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。
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。
Craigslist、Socialgist、PubChem、Rozetka和许多其他公司使用 Manticore 进行高效搜索和流过滤。
Docker 镜像可在Docker Hub上获取：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');
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