Manticore Search – простая в использовании открытая быстрая база данных для поиска

Мы ежедневно полагаемся на Manticore как на основу нашего сервиса текстового анализа, используя как его мощный ядровой движок, так и Python API. Поддержка со стороны команды Manticore исключительна — они всегда отзывчивы, компетентны и готовы помочь. Среди множества его сильных сторон мы особенно ценим: - Эффективные массовые вставки/обновления для операций с высокой пропускной способностью. - Бесшовную интеграцию с контейнерами, упрощающую развертывание и масштабирование. - Гибкую функцию match(), позволяющую выполнять точные и настраиваемые запросы. После оценки нескольких решений с похожими возможностями мы выбрали Manticore за его непревзойденную гибкость и богатый набор функций.

Я использую сам движок и клиенты для Go и PHP. Я выбрал Manticore, потому что он с открытым исходным кодом, легко интегрируется, у него отзывчивая команда разработчиков и он не требует много аппаратных ресурсов. Очень положительный опыт — движок дал огромный прирост производительности и открыл возможности для новых сервисов.

Мне нравится Manticore Search за его низкое потребление ресурсов. Elasticsearch как альтернатива требует больше ресурсов из‑за Java. Документация могла бы более ясно объяснять фасетный и префиксный поиск. В целом, он мне очень нравится — я ещё не использовал его в продакшене, но скоро начну. Огромное спасибо сообществу за рекомендацию Manticore!

Я узнал о Manticore на работе в https://poisk.im/ (Сайт, где мы используем Manticore). Документация отличная, продукт быстрый, и в целом он надёжен — я бы оценил его 8/10. Хотелось бы видеть такие функции, как ассоциативный поиск, векторный поиск и нечеткий поиск, доступные через HTTP, а не только через SQL.

Мы нашли Manticore, ищя альтернативу Meilisearch. В нашем случае он оказался более надёжным, гибким и предсказуемым, чем Meilisearch. Было бы здорово иметь подготовленные запросы в режиме SQL и автоматическую оптимизацию без балансировщика. В целом, всё хорошо.

Я использую Manticore для полнотекстового поиска и мне нравится, насколько быстры запросы. Я бы оценил его 7/10 — в некоторых местах сообщения об ошибках требуют более ясного формулирования, но команда поддержки отличная, и я верю, что проект будет продолжать улучшаться.

Manticoresearch быстрый, справляется с высокой нагрузкой даже на слабых серверах, а конфигурации очень гибкие. Он супер стабильный — я использую версию 4 в продакшене и готовлюсь перейти на версию 9. Если чего‑то не хватает, я обычно решаю это в пользовательском коде. В целом, мой опыт очень положительный — документация и канал поддержки в Telegram помогают со всем.

Мы используем Manticore Search уже более 5 лет. Он гибкий, простой в настройке и хорошо масштабируется с большими индексами. Нам бы хотелось видеть более продвинутые варианты группировки, такие как медиана, и возможность использовать функции вроде month() и day() с поддержкой часовых поясов. В целом, наш опыт очень положительный — мы перешли с Sphinx давно из‑за его ограниченных возможностей. Некоторый контекст: - Индексированных документов: ~100м - Индексированных байт: 35TiB (в будущем планируем увеличить это число до 100)

Я использую manticore search и библиотеку columnar — это полное и простое поисковое решение, покрывающее все мои задачи. Он быстрый, масштабируемый, с открытым исходным кодом и поддерживает протокол mysql и геопоиск. Я бы оценил его 9/10. Хотелось бы лучшую документацию для непрофессионалов, более простой импорт данных и, возможно, поддержку Parquet. Нашёл его после попыток использовать Sphinx и другие инструменты — Manticore просто работает лучше.

Одной из определяющих особенностей Manticore, которая сразу привлекла мое внимание, была его замечательная скорость. Возможность взаимодействовать с сервисом через JSON обеспечила гибкий и современный подход к обработке поисковых запросов, хорошо сочетающийся с текущими практиками разработки. Мой общий опыт работы с Manticore несколько противоречив. С одной стороны, я действительно наслаждался возможностями, которые он предоставляет, особенно производительностью и методом коммуникации через JSON. Эти аспекты значительно повысили эффективность и адаптивность моих проектов. С другой стороны, освоение Manticore стало путешествием, требующим тщательного погружения в его руководство. Кривая обучения, хотя и не непреодолимая, потребовала значительного времени и усилий. Активное сообщество и форум поддержки также внесли значительный вклад в процесс поиска решений возникающих проблем. Замечательной сложностью стала сильная ориентация на SQL, включая обучающие материалы, которые, будучи всеобъемлющими, создали крутой путь обучения для тех, кто более привык к системам, ориентированным на JSON. Несмотря на эти трудности, мой опыт с Manticore в целом положительный. Сочетание скорости, гибкости и мощных поисковых возможностей, которые он предлагает, оказалось бесценным. В дальнейшем я надеюсь увидеть более широкий спектр обучающих ресурсов, ориентированных как на ветеранов SQL, так и на тех, кто более комфортно работает с JSON. Manticore имеет потенциал стать универсальным инструментом в области поисковых технологий, и я с нетерпением жду дальнейшего изучения его возможностей.

Мы ежедневно полагаемся на Manticore как на основу нашего сервиса текстового анализа, используя как его мощный ядровой движок, так и Python API. Поддержка со стороны команды Manticore исключительна — они всегда отзывчивы, компетентны и готовы помочь. Среди множества его сильных сторон мы особенно ценим: - Эффективные массовые вставки/обновления для операций с высокой пропускной способностью. - Бесшовную интеграцию с контейнерами, упрощающую развертывание и масштабирование. - Гибкую функцию match(), позволяющую выполнять точные и настраиваемые запросы. После оценки нескольких решений с похожими возможностями мы выбрали Manticore за его непревзойденную гибкость и богатый набор функций.

Я использую сам движок и клиенты для Go и PHP. Я выбрал Manticore, потому что он с открытым исходным кодом, легко интегрируется, у него отзывчивая команда разработчиков и он не требует много аппаратных ресурсов. Очень положительный опыт — движок дал огромный прирост производительности и открыл возможности для новых сервисов.

Мне нравится Manticore Search за его низкое потребление ресурсов. Elasticsearch как альтернатива требует больше ресурсов из‑за Java. Документация могла бы более ясно объяснять фасетный и префиксный поиск. В целом, он мне очень нравится — я ещё не использовал его в продакшене, но скоро начну. Огромное спасибо сообществу за рекомендацию Manticore!

Я узнал о Manticore на работе в https://poisk.im/ (Сайт, где мы используем Manticore). Документация отличная, продукт быстрый, и в целом он надёжен — я бы оценил его 8/10. Хотелось бы видеть такие функции, как ассоциативный поиск, векторный поиск и нечеткий поиск, доступные через HTTP, а не только через SQL.

Мы нашли Manticore, ищя альтернативу Meilisearch. В нашем случае он оказался более надёжным, гибким и предсказуемым, чем Meilisearch. Было бы здорово иметь подготовленные запросы в режиме SQL и автоматическую оптимизацию без балансировщика. В целом, всё хорошо.

Я использую Manticore для полнотекстового поиска и мне нравится, насколько быстры запросы. Я бы оценил его 7/10 — в некоторых местах сообщения об ошибках требуют более ясного формулирования, но команда поддержки отличная, и я верю, что проект будет продолжать улучшаться.

Manticoresearch быстрый, справляется с высокой нагрузкой даже на слабых серверах, а конфигурации очень гибкие. Он супер стабильный — я использую версию 4 в продакшене и готовлюсь перейти на версию 9. Если чего‑то не хватает, я обычно решаю это в пользовательском коде. В целом, мой опыт очень положительный — документация и канал поддержки в Telegram помогают со всем.

Мы используем Manticore Search уже более 5 лет. Он гибкий, простой в настройке и хорошо масштабируется с большими индексами. Нам бы хотелось видеть более продвинутые варианты группировки, такие как медиана, и возможность использовать функции вроде month() и day() с поддержкой часовых поясов. В целом, наш опыт очень положительный — мы перешли с Sphinx давно из‑за его ограниченных возможностей. Некоторый контекст: - Индексированных документов: ~100м - Индексированных байт: 35TiB (в будущем планируем увеличить это число до 100)

Я использую manticore search и библиотеку columnar — это полное и простое поисковое решение, покрывающее все мои задачи. Он быстрый, масштабируемый, с открытым исходным кодом и поддерживает протокол mysql и геопоиск. Я бы оценил его 9/10. Хотелось бы лучшую документацию для непрофессионалов, более простой импорт данных и, возможно, поддержку Parquet. Нашёл его после попыток использовать Sphinx и другие инструменты — Manticore просто работает лучше.

Одной из определяющих особенностей Manticore, которая сразу привлекла мое внимание, была его замечательная скорость. Возможность взаимодействовать с сервисом через JSON обеспечила гибкий и современный подход к обработке поисковых запросов, хорошо сочетающийся с текущими практиками разработки. Мой общий опыт работы с Manticore несколько противоречив. С одной стороны, я действительно наслаждался возможностями, которые он предоставляет, особенно производительностью и методом коммуникации через JSON. Эти аспекты значительно повысили эффективность и адаптивность моих проектов. С другой стороны, освоение Manticore стало путешествием, требующим тщательного погружения в его руководство. Кривая обучения, хотя и не непреодолимая, потребовала значительного времени и усилий. Активное сообщество и форум поддержки также внесли значительный вклад в процесс поиска решений возникающих проблем. Замечательной сложностью стала сильная ориентация на SQL, включая обучающие материалы, которые, будучи всеобъемлющими, создали крутой путь обучения для тех, кто более привык к системам, ориентированным на JSON. Несмотря на эти трудности, мой опыт с Manticore в целом положительный. Сочетание скорости, гибкости и мощных поисковых возможностей, которые он предлагает, оказалось бесценным. В дальнейшем я надеюсь увидеть более широкий спектр обучающих ресурсов, ориентированных как на ветеранов SQL, так и на тех, кто более комфортно работает с JSON. Manticore имеет потенциал стать универсальным инструментом в области поисковых технологий, и я с нетерпением жду дальнейшего изучения его возможностей.