Manticore Search 全文搜索引擎实战：比 Elasticsearch 快 15 倍的数据库替代方案

Manticore Search 是一款使用 C++ 开发的高性能搜索引擎，诞生于 2017 年，前身是 Sphinx Search。它在 Sphinx 的基础上重构了大量代码，修复了数百个缺陷，并持续保持开源，最终演进成一个现代、快速、轻量且功能齐全的全文搜索数据库。

Manticore Search 在 GitHub 上已收获 3.7k Stars，社区活跃。官方仓库的简介中直接声明：它是 Elasticsearch 的优良替代品，并计划在不久的将来替代 ELK 技术栈中的 E。

来自官方的性能测试也印证了这一点：在典型的日志分析和查询场景下，Manticore 相比 Elasticsearch 有质的飞跃。

在特定场景中，Manticore 甚至比 Elasticsearch 快 15 倍！详细的基准测试报告可参见官方博客：

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

优势

与其他搜索方案相比，Manticore 有几个突出的杀手锏：

• 极致性能：
  • 小数据量场景，比 MySQL 快 182 倍（可复现）
  • 日志分析场景，比 Elasticsearch 快 29 倍（可复现）
  • 小型数据集，比 Elasticsearch 快 15 倍（可复现）
  • 中型数据，比 Elasticsearch 快 5 倍（可复现）
  • 大型数据，比 Elasticsearch 快 4 倍（可复现）
  • 单机数据导入吞吐量，最高可达 Elasticsearch 的 2 倍（可复现）
• 现代架构：多线程设计，能充分利用所有 CPU 核心，查询并行化能力极强。
• 强大全文搜索：无论数据集大小，都能提供快速准确的全文检索。
• 灵活存储：支持行存（适合小、中、大数据集）以及列存（Manticore Columnar Library），处理超出内存的数据集也无压力。
• 自动索引：自动创建高效的二级索引，省时省力。
• 查询优化：内置成本优化型查询优化器，确保最佳性能。
• SQL 原生：使用 SQL 作为原生语法，兼容 MySQL 协议，可以直接用 MySQL 客户端连接。
• 多语言客户端：提供 PHP、Python、JavaScript、Java、Elixir、Go 等客户端，集成简单。
• HTTP JSON 协议：提供程序化接口，方便数据与模式管理。
• 轻量化：C++ 编写，启动快、内存占用低，底层优化充分。
• 实时插入：新写入的文档立即可查。
• 内置复制与负载均衡：增加系统可靠性。
• 数据同步：可从 MySQL、PostgreSQL、ODBC、XML、CSV 等来源轻松同步数据。
• 事务与 binlog：虽不完全支持 ACID，但依然提供事务和 binlog 来保证写入安全。
• 备份恢复：内置工具和 SQL 命令支持数据备份与恢复。

许多知名公司如 Craigslist、Socialgist、PubChem、Rozetka 等，已经使用 Manticore 进行高效搜索和流过滤。

使用

Docker 镜像已上架 Docker Hub：

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

在 Docker 中快速体验 Manticore Search，只需执行以下命令：

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

进入 MySQL 命令行后，就可以像操作普通数据库一样建表、写数据、搜数据：

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');

完整文档与源码可移步 GitHub：

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

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