自己做模板网站,什么叫网站权重,做个企业网站多少钱,网站建设书籍免费Manticore Search介绍
Manticore Search 是一个使用 C 开发的高性能搜索引擎#xff0c;创建于 2017 年#xff0c;其前身是 Sphinx Search 。Manticore Search 充分利用了 Sphinx#xff0c;显着改进了它的功能#xff0c;修复了数百个错误#xff0c;几乎完全重写了代码…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。 img
同时来自 MS 官方的测试表明 Manticore Search 性能比 ElasticSearch 有质的提升 img
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
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 EXTRA1 --name manticore --rm -d manticoresearch/manticore until docker logs manticore 21 | 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) morphologystem_en html_strip1 stopwordsen;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 hrefhttp://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
来源github.com/manticoresoftware/manticoresearch
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