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A few words about Manticore
当我开始学习Manticore Search时，我发现它是一个强大的开源数据库。它可以使用SQL和JSON进行快速的全文搜索，还有更多功能。它于2017年创建，自那时以来经过了大量的测试和改进。得益于强大的社区，许多错误得到了修复，现在运行得非常好。
Manticore非常适合快速查找单词、短语和句子，并且它还有许多其他高级功能。这使得它非常适合在线商店和企业搜索系统等应用。凭借众多有用的功能以及来自社区和Manticore Software团队的支持，很多人选择Manticore作为他们的搜索需求。
在这篇文章中，我将向您展示如何开始使用Manticore
Where to start
Minimal environment
- 互联网
- 不太旧的操作系统（Mac、Win或Lin - 没关系）
- Docker或Docker Desktop。
- 相对灵活的手臂
- 强烈的愿望，通过创建高质量、易于使用的软件以及快速的数据库和全文信息搜索系统来改善世界。
Tools
- 控制台（或者您可以使用Docker Desktop连接到容器）
- 文件管理器（可选，我喜欢 Midnight Commander ）
- 控制台文本编辑器（例如，mcedit、nano、vim）。在示例中，我们将使用内置于Midnight Commander的编辑器mcedit，以避免需要查找vim的退出命令。
使用MC时，您无需安装编辑器，因为内置的编辑器就足够了。如果安装了其他编辑器，第一次执行[F4 Edit]命令时，MC会提示您选择所需的编辑器。示例将使用内置的MC编辑器，可以通过在界面中选择文件时按[F4]或使用mcedit <文件名以创建/打开>命令来调用。
更快的方法是通过命令行完成所有操作。 我想要快速！
Infrastructure deployment
我们将在Docker容器中进行Manticore的实验，因为这是一个流行的跨平台解决方案，通常在Manticore需求最旺盛的环境中使用，尽管该数据库有适用于所有流行操作系统的版本。
那些已经知道如何使用docker的专业人士可以跳过，直到容器启动。好吧，新手和我将从头开始逐步进行。
首先，您必须完成以下步骤：
- 从网站
https://www.docker.com/
下载适用于我们平台的Docker Desktop：
- 安装后，我们需要获取官方的Manticore镜像。在应用程序的顶部栏中，有一个搜索栏。只需在其中输入“ManticoreSearch”。
- 在输出中，我们有“manticoresearch/manticore”。
- 点击“pull”按钮，然后切换到镜像选项卡。
- 然后我们选择刚刚下载的新镜像并点击“play”。
在弹出的窗口中，您需要输入一些额外的设置：
- 容器名称：
manticore。 - 对于端口，为了简单起见，我们就使用与数据库相同的端口，即
9306。 - 在环境变量中，设置变量
EXTRA，值为1。这对于运行非常有用的辅助组件是必需的。了解更多信息 这里 。
然后点击“Run”
接下来，返回到容器选项卡。我们将在活动容器列表中找到我们的容器。在下拉菜单中，有一个“在终端中打开”的选项。将弹出一个窗口，显示一个直接连接到您的容器的终端。
恭喜，您已成功在计算机上安装Manticore Search docker镜像。
在Docker Desktop界面上玩了一会儿后，您会意识到通过命令行完成事情是最快的方式。docker run --name manticore -p 9306:9306 -d manticoresearch/manticoredocker exec -it manticore /bin/sh
- 为了简化操作，我们将在容器内安装Midnight Commander文件管理器：
apt update
apt install mc
mc
所以，我们更新了“apt”包管理器，然后安装了“mc”文件管理器并启动了它。
现在，您的终端应该看起来像这样：
第一步。第一个表。
好的，让我们连接到数据库并创建我们的第一个表。
mysql -h0 -P9306
这里是用于主机连接的 -h 标志，设置为 0，因为我们尝试连接到本地主机。使用 -P 标志（注意大写的 P）进行端口连接；我们使用内部端口号。
让我们创建一个包含“info”字段作为文本和“value”字段作为整数的表。此外，让我们为英语单词增强这个表的词干提取器。
CREATE TABLE demo (info TEXT, value INT) morphology = 'stem_en';
Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)
要查看在创建或更改表列时创建了哪些字段，请使用 desc 命令（它就像一个“描述”）。
DESC demo
+-------+-----------+------------------+
| Field | Type | Properties |
+-------+-----------+------------------+
| id | bigint | |
| info | text | indexed stored |
| value | uint | |
+-------+-----------+------------------+
3 rows in set (0.00 sec)
此外，您还可以检查与表相关联的词干提取或词形还原算法：
SHOW TABLE demo SETTINGS;
+---------------+-----------------------+
| Variable_name | Value |
+---------------+-----------------------+
| settings | morphology = stem_en |
+---------------+-----------------------+
1 row in set (0.01 sec)
让我们向表中添加数据。下面是一次添加一条记录的选项：
INSERT INTO demo (info, value) VALUES ('Walking down the street', 1);
Query OK, 1 row affected (0.01 sec)
这是如何批量添加记录的：
INSERT INTO demo (info, value) VALUES ('Walking along the embankment', 2), ('Walking the dog', 3), ('Reading a book', 4), ('Book read ', 5);
Query OK, 3 rows affected (0.00 sec)
现在让我们检查一下我们在表中写了什么：
SELECT * FROM demo;
+-----------------------+----------------------------------------------------+-------+
| id | info | value |
+-----------------------+----------------------------------------------------+-------+
| 8217204862853578790 | Walking down the street | 1 |
| 8217204862853578791 | Walking along the embankment | 2 |
| 8217204862853578792 | Walking the dog | 3 |
| 8217204862853578793 | Reading a book | 4 |
| 8217204862853578794 | Book read | 5 |
+-----------------------+----------------------------------------------------+-------+
5 rows in set (0.01 sec)
让我们搜索一个与添加的单词意义相近的词：
SELECT * FROM demo WHERE match('read');
+---------------------+-----------------------------------+-------+
| id | info | value |
+---------------------+-----------------------------------+-------+
| 8217204862853578794 | Book read | 5 |
| 8217204862853578793 | Reading a book | 4 |
+---------------------+-----------------------------------+-------+
2 rows in set (0.01 sec)
您还可以查看找到记录的关键字、它们的数量、文档等：
SHOW META;
+----------------+----------+
| Variable_name | Value |
+----------------+----------+
| total | 2 |
| total_found | 2 |
| total_relation | eq |
| time | 0.000 |
| keyword[0] | read |
| docs[0] | 2 |
| hits[0] | 2 |
+----------------+----------+
7 rows in set (0.01 sec)
要处理不参与全文搜索的字段属性，您可以使用经典的 SQL 过滤语句：
SELECT * FROM demo WHERE value > 3;
+---------------------+-----------------------------------+-------+
| id | info | value |
+---------------------+-----------------------------------+-------+
| 8217204862853578794 | Book read | 5 |
| 8217204862853578793 | Reading a book | 4 |
+---------------------+-----------------------------------+-------+
2 rows in set (0.01 sec)
删除记录可以像选择查询一样进行：
DELETE FROM demo WHERE value = 5;
Query OK, 1 row affected (0.01 sec)
DELETE FROM demo WHERE match ('street');
Query OK, 1 row affected (0.01 sec)
DELETE FROM demo WHERE id = 8217204862853578791;
Query OK, 1 row affected (0.00 sec)
SELECT * FROM demo;
+---------------------+---------------------------------+-------+
| id | info | value |
+---------------------+---------------------------------+-------+
| 8217204862853578792 | Walking the dog | 3 |
| 8217204862853578793 | Reading a book | 4 |
+---------------------+---------------------------------+-------+
2 rows in set (0.00 sec)
为什么不试着添加和搜索一些记录呢？完成后，我们可以继续下一个内容。
别忘了断开连接：
exit;
今天就到这里，下次我们将看到 如何在现有表中更改词形文件 以及如何更新我们的记录。
