关于 Manticore Search

易于使用

我们认为，在当今世界，任何技术供应商的主要关注点应该是易于使用。我们的目标是让我们的用户，无论是开发人员还是 DevOps，无需成为数据库或搜索引擎专家，或拥有博士学位，就能有效使用 Manticore 产品。我们理解我们的用户有其他重要的任务要处理，而不是花数小时去理解各种设置的复杂性及其对功能的影响。因此，我们努力确保 Manticore Search 在最小配置下能够无缝且高效地运行，即使使用默认设置。

SQL / JSON

我们热爱 SQL。在准备搜索查询时，很难找到比它更直接的东西。大多数开发人员都熟悉 WHERE、GROUP BY 和 ORDER BY，因为它们已经使用了几十年。使用 Manticore Search，您可以使用 SQL 执行任何类型的查询。此外，Manticore Search 还理解 MySQL 协议，允许您使用 MySQL 客户端进行查询。然而，我们理解在应用程序中编写查询可能更适合使用更结构化的协议，而不是 SQL 字符串。因此，Manticore Search 也支持 JSON。此外，我们还为多种编程语言提供了 Manticore Search 绑定，以使集成更加无缝。在文档中了解更多 。

多模型

Manticore Search 同时支持行式存储（类似 MySQL 和 Postgres）和列式存储（类似 Redshift、ClickHouse、BigQuery 和 Druid），这使它在可放入 RAM 的小数据集 上速度极快，同时在数据量显著大于 RAM 容量 时依然保持速度。

此外，Manticore Search 提供两种配置模式：plain，其中所有表在配置文件中指定（类似于 k8s yamls），以及 real-time，其中表通过 CREATE/ALTER/DROP TABLE 命令创建、修改和删除。在文档中了解更多 。

性能和资源消耗

性能和资源消耗至关重要。 Manticore Search 采用 C++ 编写，能够高效利用内存和 CPU。在当前可复现的 Fair Database Benchmarks 中，对于 110 万条 Hacker News 评论，Manticore Search 27.1.5 比 MySQL 9.7.1 快 340 倍；对于超过 1 亿条评论，比调优后的 Elasticsearch 9.4.3 快 3.85 倍；对于 1,000 万条 Nginx 日志中的部分 DevOps 查询，比调优后的 Elasticsearch 9.4.3 快 5.03 倍。在该 Nginx 数据集上，它的数据摄取用时为 5 分 46 秒，而后者为 10 分 15 秒，平均内存占用为 3.98 GB，而后者为 36.98 GB RAM。实际结果会因工作负载而异。

高级搜索功能

Manticore Search 提供强大的搜索功能。它结合了高级全文搜索、模糊匹配、智能查询建议、过滤、分面等工具，帮助您为用户提供流畅且吸引人的搜索体验。在文档中了解更多 。

Elasticsearch 替代方案

Manticore Search 是 Elasticsearch 的强大替代方案。它可以通过一定程度地模拟其接口来无缝替换 Elasticsearch，使您能够继续使用熟悉的工具，如 Kibana 或 Logstash。这种兼容性使您能够轻松将现有的基于 Elasticsearch 的项目迁移到 Manticore Search，利用其性能优势而无需对基础设施进行重大更改。

身份验证与授权

Manticore Search 内置身份验证和细粒度授权功能。 可通过用户凭据或 Bearer 令牌保护 SQL/MySQL、HTTP/HTTPS 以及与复制相关的访问，然后只向每个应用程序、数据导入任务或管理员授予所需权限。身份验证为可选功能，您可在部署准备就绪时启用它。在文档中了解更多 。

易于扩展

受行业高标准和客户需求的驱动，我们设计了 Manticore 以易于扩展。这意味着无论您的搜索任务的规模或复杂性如何——无论是小型网站、对数十亿日志记录的分析，还是构建一个包含来自不同来源的 PB 级数据的多语言目录——您都可以使用 Manticore Search 完成。此外，我们认为 复制和搜索负载分配应易于使用和维护。在文档中了解更多 。

强大的全文功能

Manticore Search 最初设计为纯全文搜索引擎，具有 卓越的全文功能：拥有超过 20 个全文操作符和 20 多个排名因素，提供多种内置排名器和基于表达式的自定义排名器。此外，它还包括诸如文本词干提取、词形还原、停用词、同义词、词形、低级字符映射、正确的中文分词、简单的文本高亮、排名和分词插件等众多功能。在文档中了解更多 。

集成

我们认为 将 Manticore Search 集成到现有技术栈中应是容易的。这就是为什么 Manticore 可以直接从 MySQL、Postgres、MSSQL、ODBC、XML、CSV、TSV 读取数据。它还可以作为引擎与 MySQL 集成，或通过 ProxySQL 访问。Manticore Search 还可以与 Logstash、Apache Superset、Grafana 和其他开源工具无缝集成。在文档中了解更多 。

开源

作为开源爱好者，我们坚信像数据库这样的技术应当开源。本着这一理念，我们已将 Manticore Search 及所有其他 Manticore 产品在 OSI 认可的开源许可证下公开。您可以在 GitHub 找到我们。

向量与混合搜索

Manticore Search 支持向量搜索，可用于相似性搜索、推荐、语义搜索和混合检索等功能。通过利用嵌入（高维空间中的数据表示），它有助于创建智能且精准的搜索体验。使用高效的 HNSW 算法进行 KNN（k 最近邻）搜索，Manticore 支持灵活的向量配置和相似性度量方法，例如余弦相似度、内积和平方 L2 距离。与 SQL 和 JSON API 的集成无缝，确保与现有工作流程的轻松兼容。在文档中了解更多 。

对话式搜索

Manticore Search 可基于现有的向量化数据提供对话式搜索。 借助大语言模型提供商，它可以通过 KNN 搜索检索相关文档，利用这些文档构建上下文，保留对话历史，并在返回答案的同时附上作为依据的源数据行。配置聊天模型后，可以使用 SQL 提问，也可以使用 HTTP JSON /search 端点；还可自定义回答指令，以控制引用、语气、格式和回复长度。在文档中了解更多 。