О Manticore Search

Простота использования

Мы считаем, что в современном мире основное внимание любого поставщика технологий должно быть сосредоточено на простоте использования. Наша цель - чтобы наши пользователи, будь то разработчики или девопсы, не должны были становиться экспертами в базах данных или поисковых системах, или иметь степень PhD, чтобы эффективно использовать продукты Manticore. Мы понимаем, что у наших пользователей есть другие важные задачи, которые нужно решать, а не тратить часы на понимание тонкостей различных настроек и их влияния на функциональность. Поэтому мы стремимся обеспечить, чтобы Manticore Search работал безупречно и эффективно с минимальной конфигурацией, даже с настройками по умолчанию.

SQL / JSON

Мы любим SQL. Невозможно найти что-то более простое при подготовке вашего поискового запроса. Большинство разработчиков знакомы с WHERE, GROUP BY и ORDER BY, так как они используются уже десятилетиями. С Manticore Search, вы можете выполнять любой тип запроса, используя SQL. Кроме того, Manticore Search также понимает протокол MySQL, что позволяет вам использовать MySQL-клиенты для ваших запросов. Однако мы понимаем, что кодирование запросов в вашем приложении может быть более удобным с более структурированными протоколами, чем строка SQL. Вот почему Manticore Search также поддерживает JSON. Кроме того, мы предоставляем привязки Manticore Search для различных языков программирования, чтобы сделать интеграцию еще более бесшовной.

Мульти-модель

Manticore Search предлагает поддержку как построчного хранения (аналогично MySQL и Postgres), так и колонного хранения (аналогично Redshift, Clickhouse, BigQuery и Druid), что делает его невероятно быстрым для небольших наборов данных , которые могут поместиться в ОЗУ, и при этом сохраняет скорость, когда ваши данные значительно больше размера ОЗУ .

Кроме того, Manticore Search предлагает два режима конфигурации: обычный, в котором все таблицы указываются в файле конфигурации (аналогично yaml k8s), и реального времени, в котором таблицы создаются, изменяются и удаляются с помощью команд CREATE/ALTER/DROP TABLE.

Производительность и потребление ресурсов

Мы считаем, что производительность и потребление ресурсов важны. Вот почему Manticore Search написан на C++, языке программирования, который обычно используется для написания операционных систем, браузеров и другого программного обеспечения, где производительность и эффективность ресурсов имеют решающее значение. Написание на C++ может быть сложным и времязатратным, но это позволяет нам гарантировать, что Manticore Search использует минимальное количество ОЗУ и максимизирует эффективность ЦП. Согласно Честным бенчмаркам баз данных https://db-benchmarks.com , Manticore Search: в 15 раз быстрее Elasticsearch на небольших данных , в 4 раза быстрее на больших данных , и в 29 раз быстрее для логовой аналитики .

Расширенные возможности поиска

Manticore Search предлагает мощные возможности поиска, включая эффективный векторный поиск. Вы можете хранить и искать векторные эмбеддинги, а также использовать расширенный полнотекстовый поиск, нечеткое соответствие и умные предложения запросов — аналогично Google. Это помогает вам создать плавный и увлекательный опыт поиска для ваших пользователей.

Альтернатива Elasticsearch

Manticore Search служит надежной альтернативой Elasticsearch. Он может без проблем заменить Elasticsearch, эмулируя его интерфейс в некоторой степени, позволяя вам продолжать использовать знакомые инструменты, такие как Kibana или Logstash. Эта совместимость облегчает миграцию ваших существующих проектов на основе Elasticsearch в Manticore Search, используя его преимущества производительности без значительных изменений в вашей инфраструктуре.

Легкая масштабируемость

Учитывая высокие стандарты отрасли и потребности наших клиентов, мы разработали Manticore так, чтобы он был легко масштабируемым. Это означает, что независимо от размера или сложности вашей задачи поиска - будь то небольшой сайт, аналитика миллиардов логов или создание многоязычного каталога с петабайтами данных из различных источников - вы можете достичь этого с помощью Manticore Search. Кроме того, мы считаем, что такие функции, как репликация и распределение нагрузки поиска, должны быть простыми в использовании и обслуживании.

Мощные возможности полнотекстового поиска

Manticore Search, изначально разработанный как чисто полнотекстовый поисковый движок, обладает исключительными полнотекстовыми возможностями: с более чем 20 полнотекстовыми операторами и более чем 20 факторами ранжирования, он предлагает разнообразие встроенных ранжировщиков и пользовательский ранжировщик на основе выражений. Кроме того, он включает такие функции, как стемминг, лемматизация, стоп-слова, синонимы, формы слов, низкоуровневое сопоставление символов, правильная сегментация китайского языка, легкое выделение текста, ранжирование и плагины токенизации, среди многих других.

Интеграции

Мы считаем, что интеграция Manticore Search в вашу существующую стек должна быть простой. Вот почему Manticore может читать данные из MySQL, Postgres, MSSQL, ODBC, XML, CSV, TSV из коробки. Он также может быть интегрирован с MySQL в качестве движка или доступен через ProxySQL. Manticore Search также бесшовно интегрируется с Logstash, Apache Superset, Grafana и другими инструментами с открытым исходным кодом.

Открытый исходный код

Как энтузиасты открытого исходного кода, мы твердо верим, что такие технологии, как базы данных, должны быть с открытым исходным кодом. Учитывая это, мы сделали Manticore Search и все другие продукты Manticore общедоступными под лицензиями открытого исходного кода, одобренными OSI. Вы можете найти нас на GitHub .

Векторный поиск

Manticore Search позволяет выполнять векторный поиск для таких функций, как поиск по сходству, рекомендации и семантический поиск. Используя встраивания (представления данных в многомерном пространстве), он помогает создавать интеллектуальные и точные поисковые запросы. Используя KNN (поиск k-ближайших соседей) с эффективным алгоритмом HNSW, Manticore поддерживает гибкие векторные конфигурации и метрики сходства, такие как косинусное сходство, скалярное произведение и квадратное расстояние L2. Интеграция осуществляется без проблем с SQL и JSON API, обеспечивая легкую совместимость с существующими рабочими процессами.