[C/C++] Manticore Search：号称取代Elasticsearch的高性能搜索引擎实测

Manticore Search 是一款使用 C++ 编写的高性能搜索引擎，诞生于 2017 年，其前身是知名的 Sphinx Search。

它在 Sphinx 的基础上进行了深度改造，显著增强了功能，修复了大量问题，并进行了近乎彻底的重写，同时始终保持开源。这些努力使得 Manticore Search 成为一个现代化、快速、轻量级且功能齐全的数据库，尤其擅长全文搜索。

目前，Manticore Search 在 GitHub 上已获得超过 1.1 万星，拥有大量用户。项目介绍中明确提到，它是 Elasticsearch 的一个优秀替代品，并有望在不远的将来取代 ELK 技术栈中的 “E”（Elasticsearch）。

来自官方的性能测试数据显示，Manticore Search 的性能相比 Elasticsearch 有显著提升。

图1：Manticore Search 与 Elasticsearch 查询性能对比

在某些特定场景下，Manticore 的查询速度甚至能达到 Elasticsearch 的 15 倍。完整的测试报告可参考：

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

核心优势

Manticore Search 的独特之处体现在以下几个方面：

1. 极致的速度与成本效益：其性能远超许多替代方案。

   • 处理小型数据时，比 MySQL 快 182 倍（可复现）。
   • 进行日志分析时，比 Elasticsearch 快 29 倍（可复现）。
   • 处理小型、中型、大型数据集时，分别比 Elasticsearch 快 15 倍、5 倍和 4 倍（均可复现）。
   • 单服务器数据导入峰值吞吐量，比 Elasticsearch 快最多 2 倍（可复现）。

2. 现代多线程架构：能够充分利用所有 CPU 核心，通过高效的查询并行化实现最短的响应时间。

3. 强大的全文搜索：可无缝处理各种规模数据集的全文检索需求。

4. 灵活的存储引擎：为不同规模的数据集提供行式存储，并通过 Manticore Columnar Library 支持列式存储，以处理无法完全放入内存的超大数据集。

5. 自动化与智能化：支持自动创建高效的二级索引，并拥有成本优化的查询优化器。

6. 兼容 MySQL 协议：原生使用 SQL 语法，与 MySQL 协议兼容，可以直接使用你熟悉的 MySQL 客户端进行操作。这大大降低了 数据库 开发者的学习和使用成本。

7. 丰富的生态集成：提供了 PHP、Python、JavaScript、Java、Elixir 和 Go 等多种语言的客户端，并支持 HTTP JSON 协议，便于集成和数据管理。

8. 高效底层实现：基于 C++ 构建，启动迅速，内存占用小，底层优化到位。

9. 实时性与高可用：支持实时插入，新文档立即可查；内置数据复制和负载均衡功能。

10. 便捷的数据同步与运维：可轻松从 MySQL、PostgreSQL、ODBC、XML 和 CSV 等数据源同步数据。支持事务与 Binlog，并提供内置工具方便数据备份恢复。

包括 Craigslist、Socialgist 在内的众多公司都在使用 Manticore Search 来处理高效的搜索和流式过滤任务。

快速上手体验

Manticore Search 提供了 Docker 镜像。想要快速体验，只需运行以下命令：

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

运行后，你可以连接 MySQL 客户端，进行创建表、插入数据和搜索等操作：

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');

项目地址

该项目的源代码和详细文档托管在 GitHub 上，对于这类优秀的 开源实战 项目，深入其代码和社区是学习的最佳途径。

https://github.com/manticoresoftware/manticoresearch

如果你正在寻找一个高性能、轻量级且兼容 SQL 的搜索引擎解决方案，Manticore Search 无疑是一个值得深入评估的选择。更多技术讨论和资源分享，欢迎访问 云栈社区。