號稱要淘汰 Elasticsearch，這一引擎究竟憑什么
一、Manticore Search介紹
Manticore Search 是一個使用 C++ 開發的高性能搜索引擎，創建于 2017 年，其前身是 Sphinx Search 。Manticore Search 充分利用了 Sphinx，顯著改進了它的功能，修復了數百個錯誤，幾乎完全重寫了代碼并保持開源。這一切使 Manticore Search 成為一個現代，快速，輕量級和功能齊全的數據庫，具有出色的全文搜索功能。
Manticore Search目前在GitHub收獲3.7k star，擁有大批忠實用戶。同時開源者在GitHub介紹中明確說明了該項目是是Elasticsearch的良好替代品，在不久的將來就會取代ELK中的E。
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同時，來自 MS 官方的測試表明 Manticore Search 性能比 ElasticSearch 有質的提升：
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在一定的場景中，Manticore 比 Elasticsearch 快 15 倍！完整的測評結果，可以參考:
https://manticoresearch.com/blog/manticore-alternative-to-elasticsearch/
二、優勢
它與其他解決方案的區別在于：
- 它非?？?，因此比其他替代方案更具成本效益。例如，Manticore：
對于小型數據，比MySQL快182倍（可重現）
對于日志分析，比Elasticsearch快29倍（可重現）
對于小型數據集，比Elasticsearch快15倍（可重現）
對于中等大小的數據，比Elasticsearch快5倍（可重現）
對于大型數據，比Elasticsearch快4倍（可重現）
在單個服務器上進行數據導入時，最大吞吐量比Elasticsearch快最多2倍（可重現）
- 由于其現代的多線程架構和高效的查詢并行化能力，Manticore能夠充分利用所有CPU核心，以實現最快的響應時間。
- 強大而快速的全文搜索功能能夠無縫地處理小型和大型數據集。
- 針對小、中、大型數據集提供逐行存儲。
- 對于更大的數據集，Manticore通過Manticore Columnar Library提供列存儲支持，可以處理無法適合內存的數據集。
- 自動創建高效的二級索引，節省時間和精力。
- 成本優化的查詢優化器可優化搜索查詢以實現最佳性能。
- Manticore是基于SQL的，使用SQL作為其本機語法，并與MySQL協議兼容，使您可以使用首選的MySQL客戶端。
- 通過PHP、Python、JavaScript、Java、Elixir和Go等客戶端，與Manticore Search的集成變得簡單。
- Manticore還提供了一種編程HTTP JSON協議，用于更多樣化的數據和模式管理。
- Manticore Search使用C++構建，啟動快速，內存使用最少，低級別優化有助于其卓越性能。
- 實時插入，新添加的文檔立即可訪問。
- 提供互動課程，使學習輕松愉快。
- Manticore還擁有內置的復制和負載均衡功能，增加了可靠性。
- 可以輕松地從MySQL、PostgreSQL、ODBC、xml和csv等來源同步數據。
- 雖然不完全符合ACID，但Manticore仍支持事務和binlog以確保安全寫入。
- 內置工具和SQL命令可輕松備份和恢復數據。
Craigslist、Socialgist、PubChem、Rozetka和許多其他公司使用 Manticore 進行高效搜索和流過濾。
三、使用
Docker 鏡像可在Docker Hub上獲取：
https://hub.docker.com/r/manticoresearch/manticore/
要在 Docker 中試驗 Manticore Search，只需運行：
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，可以進行其他操作，例如創建表、添加數據并運行搜索：
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 >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');完整文檔和開源代碼，可以移步：
https://github.com/manticoresoftware/manticoresearch
