# Manticore Search 6.2.0

Manticore Search 6.2.0: new integrations, higher performance and many more

我们继续推出 Manticore 6 系列的新主要版本 - Manticore Search 6.2.0。以下是新增内容：

## 集成

### 用于逻辑备份的 mysqldump

在之前的版本中，我们创建了 [manticore-backup](https://manual.manticoresearch.com/Securing_and_compacting_a_table/Backup_and_restore#Using-manticore-backup-command-line-tool) 工具和 [BACKUP SQL](https://manual.manticoresearch.com/Securing_and_compacting_a_table/Backup_and_restore#BACKUP-SQL-command-reference) 命令。这些工具非常适合物理备份，但 [逻辑备份](https://manual.manticoresearch.com/Securing_and_compacting_a_table/Backup_and_restore#Logical-Backups) 同样重要。现在，来自 MySQL 生态系统的知名且受信任的逻辑备份工具 mysqldump 可以与 Manticore 一起使用。由于 Manticore 与 MySQL 紧密集成，您现在可以使用 mysql 客户端登录到 Manticore，并使用 [mysqldump 备份 Manticore 表](https://manual.manticoresearch.com/Securing_and_compacting_a_table/Backup_and_restore#Backup-and-restore-with-mysqldump)。

### Grafana 和 Apache Superset

[Grafana](https://grafana.com/) 和 [Apache Superset](https://superset.apache.org/) 是两个用于数据可视化的优秀平台。从此次发布开始，您可以使用它们来可视化 Manticore。更多详情请阅读我们的博客：[Grafana](https://manticoresearch.com/blog/manticoresearch-grafana-integration/)，[Apache Superset](https://manticoresearch.com/blog/manticoresearch-apache-superset-integration/)。

### HeidiSQL 和 DBForge

如果您更喜欢使用图形界面而不是命令行工具来访问 Manticore，现在可以使用 [HeidiSQL](https://www.heidisql.com/) 和 [DBForge](https://www.devart.com/dbforge/)。

### Fluentbit 和 Vector

现在，您不仅可以使用 [Logstash](/blog/integration-of-manticore-with-logstash-filebeat/) 和 [Filebeat](/blog/integration-of-manticore-with-logstash-filebeat/#filebeat-configuration) 将数据上传到 Manticore，还可以使用 Datadog 的 [Fluentbit](/blog/integration-of-manticore-with-fluentbit/) 和 [Vector](/blog/integration-of-manticore-with-vectordev/)。更多详情请阅读我们的 [博客](/blog/)

## 性能

* 由于使用了哈希表和 HyperLogLog，[COUNT(DISTINCT)](https://manual.manticoresearch.com/Searching/Grouping#COUNT(DISTINCT-field)) 现在更快了。
* 由于与二级索引更紧密的集成，`select count(*)` 在许多情况下现在应该更快。
* 现在可以并行运行带有二级索引的查询。线程数限制为物理 CPU 核心数，这应大大提高查询速度。
* 默认情况下开启的 [pseudo_sharding](https://manual.manticoresearch.com/Server_settings/Searchd#pseudo_sharding) 的性能在高并发工作负载下由于更智能的线程利用而显著提升。根据我们的测试，高并发下的 99p 响应时间现在降低了数量级，例如：[之前](https://overload.yandex.net/628267#tab=test_data&tags=&plot_groups=additional&machines=&metrics=&slider_start=1691040559&slider_end=1691040630&compress_ratio=1)，[之后](https://overload.yandex.net/628251#tab=test_data&tags=&plot_groups=additional&machines=&metrics=&slider_start=1691037050&slider_end=1691037096&compress_ratio=1)。
* 用户现在可以通过配置设置选择 [默认属性存储引擎](https://manual.manticoresearch.com/Server_settings/Searchd#engine)，以更好地定制以满足特定需求。
* 成本基于查询优化器的逻辑已得到改进，默认直方图分辨率为 8k，以更好地处理随机分布的值。它还更精确地估计了对字符串属性应用过滤器的复杂性。

## /cli

[/cli](https://manual.manticoresearch.com/Connecting_to_the_server/HTTP#/cli) 端点已更新，使通过浏览器管理 Manticore 更加容易。

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## Buddy PHP 插件

现在您可以 [创建自己的 Manticore Search SQL/JSON 查询作为插件](https://manticoresearch.com/blog/manticoresearch-buddy-pluggable-design/)，将其发布到 packagist.org，并使用 [CREATE PLUGIN](https://manual.manticoresearch.com/Extensions/UDFs_and_Plugins/Plugins/Creating_a_plugin#CREATE-BUDDY-PLUGIN) SQL 命令进行安装。

## 包装
* 英语、德语和俄语的 [语言包](https://manual.manticoresearch.com/Creating_a_table/NLP_and_tokenization/Morphology#morphology) 现在可以通过命令 `apt/yum install manticore-language-packs` 在 Linux 上轻松安装。在 macOS 上，使用 `brew install manticoresoftware/tap/manticore-language-packs`。
* [新的 Homebrew 公式](https://manticoresearch.com/install) 用于更快的安装。

## CI 变更
* 我们开始使用 [GitHub 工作流](https://github.com/manticoresoftware/manticoresearch/actions)，使贡献者更容易使用与核心团队相同的持续集成 (CI) 流程来准备包。所有作业都可以在 GitHub 托管的运行器上运行，这允许在您的 Manticore Search 分支上简单地测试更改。
* 我们开始使用 [CLT](https://github.com/manticoresoftware/clt) 来测试复杂情况。例如，我们现在可以确保在提交后构建的包可以在所有支持的 Linux 操作系统上安装。命令行测试器 (CLT) 提供了一种简单的方法来记录和回放测试。

## 还有更多
以上只是自 Manticore 6.0.4 以来所做的部分工作，现在已在新版本中提供。请阅读：

🚀 10 项重大变更
✅ 38 项次要变更
🐞 60 个错误修复

在 [变更日志](https://manual.manticoresearch.com/Changelog) 中。

我们希望您喜欢使用新版本的Manticore Search。请通过以下方式分享您的想法：
* 在[社区论坛](https://forum.manticoresearch.com/c/manticore-announcements-english/5)上发起讨论
* 在[GitHub](https://github.com/manticoresoftware/manticoresearch/issues/new/choose)上报告错误或请求功能
* 在[公共Slack聊天](https://slack.manticoresearch.com/)中讨论
* 发送电子邮件至 contact@manticoresearch.com