号称取代 Elasticsearch，太猛了！
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4.3k 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:
https://manticoresearch.com/blog/manticore-alternative-to-elasticsearch/
推荐一个开源免费的 Spring Boot 实战项目：
优势
它与其他解决方案的区别在于：
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它非常快，因此比其他替代方案更具成本效益。例如，Manticore:
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- 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）
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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。
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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。
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针对小、中、大型数据集提供逐行存储。
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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。
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自动创建高效的二级索引，节省时间和精力。
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成本优化的查询优化器可优化搜索查询以实现最佳性能。
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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。
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通过PHP、Python、JavaScript、Java、Elixir和Go等客户端，与Manticore Search的集成变得简单。
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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。
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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。
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实时插入，新添加的文档立即可访问。
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提供互动课程，使学习轻松愉快。
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Manticore还拥有内置的复制和负载均衡功能，增加了可靠性。
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可以轻松地从MySQL、PostgreSQL、ODBC、xml和csv等来源同步数据。
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虽然不完全符合ACID，但Manticore仍支持事务和binlog以确保安全写入。
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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：
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');
完整文档和开源代码，可以移步：
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4.别再写满屏的爆爆爆炸类了，试试装饰器模式，这才是优雅的方式！！
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