别再死磕 Elasticsearch 了，这个轻量级搜索引擎更香
01 引言
这段时间一直在做紧急项目，有一个类似朋友圈的功能，需要查询发布的内容。第一印象跟肯定是全文检索了，全文检索最常用的就是Elasticsearch或者Solr。
之前分享过一篇关于Manticore Search的文章，但是一直没有使用。这次就深度使用一下。它比Elasticsearch轻量得多，性能却不虚，而且SQL支持做得比 ES 好太多。
02 Manticore Search 简介
Manticore Search是一个高性能、多功能的搜索引擎数据库，专门为搜索和数据分析场景打造。它的前身是 Sphinx Search，2017 年正式独立出来并进行了完全重写。它兼具以下特性：
- 高性能全文搜索：全文检索性能优异，支持超过 20 种全文运算符和 20+ 排名因子
- 实时索引：新增或更新的文档可以立即被读取，无需等待定时任务
- 向量搜索：支持嵌入向量最近邻搜索，可构建语义搜索、相似推荐等能力
- 列式存储：可选的列式存储，大幅降低大数据集的内存占用
- 双协议支持：原生支持
SQL（MySQL 协议/HTTP SQL）和 HTTP JSON 协议 - 水平扩展：支持
Galera多主复制，可横向扩展
Manticore Search开源免费，核心由 C++ 编写，启动极快，内存占用极低（空实例仅约40MBRSS）。这玩意儿在国内真的被Elasticsearch压得太惨了，没什么人知道。
03 核心功能
3.1 全文检索
全文搜索的关键词是match,输入查询字符串使用与索引文本时相同的设置进行分词。除了输入文本的分词外，查询字符串还支持一系列的 全文操作符，这些操作符会强制执行各种规则，以确保关键词能够提供有效的匹配。
全文匹配子句可以与属性 过滤器 结合使用，作为 AND 布尔运算。全文匹配和属性过滤器之间的 OR 关系不被支持。
SELECT子句中最多只能有一个MATCH()。还可以支持JOIN查询。
主要的功能如下：
- 模糊搜索（Fuzzy Search）：自动纠正用户拼写错误
- 自动补全（Autocomplete）：支持前缀和短语补全
- 同义词（Synonyms）和词形还原（Stemming/Lemmatization）
- 中文分词：支持准确的中文分割
- 高亮（Highlighting）：搜索结果关键词高亮
- 自定义排名：支持自定义排序规则
3.2 向量搜索
可以将机器学习模型生成的向量嵌入添加到文档中，执行最近邻（KNN）搜索，适用于：
- 语义搜索
- 相似内容推荐
- 图片、视频、音频的相似性搜索
3.3 结构化查询
除了全文搜索，Manticore Search 还支持：
- 范围过滤（Range）：如
id < 100 - 布尔过滤（BoolFilter）：组合多个条件（must/must_not/should）
- JOIN 查询：跨表关联查询
- 聚合统计：faceted search 等
3.4 存储模式
Manticore提供行存储和列存储选项，以适应不同规模的数据集。行存储是大家最常用的存储模式，如Mysql等，而列式存储被称之为newSQL,如Starrocks、ClickHourse、TiDB等分布式数据库。
04 基于Match的实践
Manticore的部署非常简单，直接使用Docker部署即可。
dockerpull manticoresearch/manticoredockerrun--namemanticore-p9306:9306-p9308:9308-p9312:9312-dmanticoresearch/manticore4.1 准备工作
我们以Java客户端为例，因为对应的依赖：
<dependency><groupId>com.manticoresearch</groupId><artifactId>manticoresearch</artifactId><version>8.1.0</version><scope>compile</scope></dependency>客户端：
ApiClientapiClient=Configuration.getDefaultApiClient();apiClient.setBasePath("http://ip:9308");所有API操作都通过ApiClient发起，9308是Manticore Search的默认 HTTP 端口（SQL和JSON协议共用）。
造数据。使用AI造了10W条数据:
4.2 SQL 查询
直接使用SQL查询。
ApiClientapiClient=Configuration.getDefaultApiClient();apiClient.setBasePath("http://127.0.0.1:9308");UtilsApiutilsApi=newUtilsApi(apiClient);Stringsql=""" select * from blogs where match('Docker') and id < 100 """;SqlResponseresponse=utilsApi.sql(sql,true);ObjectactualInstance=response.getActualInstance();// 解析json数据Stringjson=JSON.toJSONString(actualInstance);List<JSONObject>jsonObjects=JSON.parseArray(json,JSONObject.class);Stringdata=jsonObjects.get(0).getString("data");List<JSONObject>dataList=JSON.parseArray(data,JSONObject.class);for(JSONObjectjsonObject:dataList){System.out.println(jsonObject);}解析：
- 使用
UtilsApi.sql()执行原始 SQL 语句 match('Docker')是 Manticore Search 的全文搜索语法，表示在全文索引字段中搜索包含 “Docker” 的文档且ID小于100的记录- 使用
JSON解析最终的记录
结果：
图像化界面结果：
4.3SearchApi
除了使用SQL，还可以使用API的方式直接调用，有点类似ES的API。
ApiClientapiClient=Configuration.getDefaultApiClient();apiClient.setBasePath("http://127.0.0.1:9308");SearchApisearchApi=newSearchApi(apiClient);SearchQuerysearchQuery=newSearchQuery();Map<String,Object>match=newHashMap<>();match.put("content","Docker");Map<String,Object>rangeItem=newHashMap<>();rangeItem.put("lt",100);Map<String,Object>range=newHashMap<>();range.put("id",rangeItem);BoolFilterboolFilter=newBoolFilter();QueryFilterqueryFilter=newQueryFilter();queryFilter.setMatch(match);boolFilter.addMustItem(queryFilter);QueryFilterqueryFilter2=newQueryFilter();queryFilter2.setRange(range);boolFilter.addMustItem(queryFilter2);searchQuery.setBool(boolFilter);SearchRequestsearchRequest=newSearchRequest();searchRequest.setTable("blogs");searchRequest.setQuery(searchQuery);SearchResponseresponse=searchApi.search(searchRequest);System.out.println("总命中: "+response.getHits().getTotal());System.out.println("list: "+JSON.toJSONString(response.getHits().getHits()));解析：
- 这该示例展示了如何组合多个过滤条件
BoolFilter支持四种逻辑组合：must：所有条件都必须满足（AND）must_not：所有条件都不能满足（NOT）should：满足任一条件即可（OR）filter：同 must，但不参与评分
- 本例中
addMustItem()添加了两个必须同时满足的条件：content字段匹配 “Docker”id字段小于 100
结果：
其中结果集里面包含了_score，表示命中的椎确分数。
类似ES的API:
curl-sXPOST http://localhost:9308/search-d'{"table":"blogs","query":{"bool":{"must":[{"match":{"content":"Docker"}},{"range":{"id":{"lt":100}}}]}}}4.4 Mysql和Manticore的速度
我们可以看一下普通的like查询和Manticore的match的速度对比，同样10W条数据。
Mysql的查询结果：
差不多耗时：142ms
Manticore结果：
差不多耗时：14ms
两者相差有10倍。
05 小结
Manticore Search的客户端可以使用DBeaver，之前的版本是不能使用的，打开直接报错，主要因为别名的问题。后面已经修复。相关的issues：
https://github.com/manticoresoftware/manticoresearch/issues/1130
Manticore Search是一个被严重低估的搜索引擎，国内用户依然还是首选ES，如果你也在寻找替代方案，不妨了解一下这个产品。