在不断发展的数字环境中，搜索引擎在支持各种平台的搜索功能方面发挥着越来越重要的作用。在流行的搜索引擎中， 和 以其独特的产品脱颖而出。 美丽搜索 Manticore 搜索 但是，为您的项目选择合适的搜索引擎需要透彻了解它们的性能、用例和限制。本文旨在对 Meilisearch 和 Manticore Search 进行比较，重点关注它们在三个真实世界基准测试中的功能集和数据摄取和搜索性能：1000 万 NGINX 日志、Hacker News 110 万文档数据集和 Hacker News 1.16 亿文档数据集全部可在 获得。所有性能测试脚本、配置和数据收集都是 和可复制的。 DB Benchmarks 公开可用 全文搜索相关性 Manticore 和 Meilisearch 都将自己定位为全文搜索引擎。全文搜索引擎的关键要素是它们在搜索过程中如何对文档进行排名。 选择正确的搜索排名算法对于确保用户能够准确和召回地找到他们需要的信息至关重要。在全文搜索相关性的背景下，了解这些算法的工作原理以及它们如何有助于提供准确且有意义的搜索结果至关重要。  Manticore Search 在控制搜索排名方面非常灵活，并公开了数十个排名因素；但是，默认情况下，它采用经典的 BM25 算法及其派生算法。  是一种成熟的信息检索算法，它根据词频和逆文档频率计算文档的相关性。 BM25 对 BEIR（信息检索基准和评估）基准 证明了 Manticore Search 对搜索相关性的承诺。 BEIR 是一个评估框架，用于衡量信息检索系统在各种任务（例如文档检索和问答）上的性能。可以在此处找到 BEIR 基准测试的结果： 的持续拉取请求    。 https://docs.google.com/spreadsheets/d/1_ZyYkPJ_K0st9FJBrjbZqX14nmCCPVlE_y3a_y5KkYI/edit#gid=0 相比之下，美力搜索声称提供良好的搜索相关性，但没有可用的公共基准来证实这一说法。根据 上的讨论，美力搜索的用户提到了它的搜索相关性，但没有任何经验证据，很难客观地将其性能与 Manticore Search 进行比较。 Hacker News 总体而言，Manticore Search 使用经过验证的排名算法并参与了 BEIR 基准测试，这凸显了其致力于提供高度相关的搜索结果的承诺，使其成为各种应用程序的可靠选择。虽然美力搜索在全文搜索相关性方面也可能表现出色，但很难做出明确的声明，因为没有既定的基准，而且所使用的算法也不广为人知。 索引大小和数据摄取 Manticore Search 展示了其通过使用行式和列式存储有效处理大型数据集的能力（例如 或简单的  ）。列式方法专门设计用于加速搜索性能并降低大型数据集上的 RAM 消耗。相比之下，Manticore Search 的默认行存储在中小型数据集上提供了无与伦比的性能。这种灵活性使 Manticore Search 成为广泛应用的理想选择。 17 亿文档出租车乘坐测试 Craigslist.org 另一方面，美力搜索在处理更大的数据集时遇到了困难，因为我们无法将 加载到搜索引擎中，即使在加载 2 天后也是如此。此外，美里搜索在加载文档时会出现性能下降。随着数据集的增长，加载每批后续文档所需的时间也会增加。此性能问题表明 Meilisearch 在数据可扩展性方面存在问题，并且对于需要实时数据摄取或大型数据集索引的应用程序可能会出现问题。 Meilisearch 在单个队列中处理文档更新，随着时间的推移，这可能会导致瓶颈和性能下降。 Hacker News 更大的数据集 值得注意的是，美丽搜索中的文档更新不会立即反映在搜索查询中。这是因为美力搜索采用异步任务队列来处理更新，即使在密集的索引操作中也能确保搜索性能保持稳定。 更新文档时，更改将添加到任务队列并由引擎在后台处理。任务完成后，更新的数据将在搜索结果中可用。处理时间可能因更新大小和服务器资源而异。要监视任务状态，您可以使用  ，它提供有关任务进度和完成情况的信息。 Tasks API  Manticore 提供实时输入 rt、replace 和 delete 功能，允许更改在查询完成后立即可见。 总之，虽然美丽搜索提供了快速高效的搜索功能，但请记住，由于异步任务处理，文档的更新可能不会立即在搜索结果中可见。 搜索性能 Meilisearch 以其令人印象深刻的速度而闻名，   。但是，在处理小型数据集时，其性能最为显着。随着数据集大小的增加，美丽搜索的性能可能会下降。 在许多情况下优于 Elasticsearch  Manticore Search 始终如一地为各种查询类型和数据集类型提供快速查询性能，优于 Meilisearch 和  。通过优化的行式和列式索引方法，Manticore 可确保响应式搜索体验，这对于保持用户参与高性能应用程序至关重要。 Elasticsearch 相比之下，美力搜索在高效处理大型数据集方面举步维艰，并且在文档加载期间性能下降。因此，Manticore 是那些不想担心数据集大小的人的最佳选择。 基准测试 Hacker News Small Dataset（黑客新闻评论）  Hacker News 小型数据集基准收集了 110 万条带有数字字段的精选 Hacker News 评论（来源：   ://zenodo.org/record/45901/），突出了 Manticore Search 优于 Meilisearch 的搜索性能。该数据集包含来自评论和数字字段（例如赞成票、时间戳和用户 ID）的文本数据。基准测试涉及运行全文和分析查询以评估搜索引擎的能力。  https 也可以通过 验证基准测试结果。 此链接 不幸的是，美丽搜索无法执行多种类型的查询，例如聚合查询和带有否定全文搜索词的查询。 该基准测试的一个有趣方面是两个搜索引擎之间磁盘空间使用的显着差异：   [email protected] /perf/test_engines/tests/hn_small/manticore # du -sh idx 1.1G idx [email protected] /perf/test_engines/tests/hn_small/meilisearch # du -sh . 38G . 与 Manticore Search 相比，Meilisearch 需要多 的磁盘空间来存储相同的数据集。 34 倍 在数据加载性能方面，它需要： 美力搜索31分钟 蝎尾狮 65 秒 以完全完成数据加载。 黑客新闻大数据集（1.16 亿条评论） 该测试涉及相同的 110 万条精心策划的 Hacker News 评论数据集（来源：   ），但乘以 100 倍，产生约 。该基准涵盖全文查询和分析查询，使其成为更大规模评估搜索引擎功能的优秀测试用例。 https://zenodo.org/record/45901/ 1.16 亿份文档 美力搜索2天无法加载数据。它的插入性能随着数据库的增长而下降。我们试图优化它但没有成功，因为所有批次，即使我们试图使它们并行，都进入了一个队列。因此，我们无法为美力搜索实现任何数据加载方面的改进。美里搜索用了大约 2 天时间才加载了 38% 的数据，这已经占用了超过 850 GB 的磁盘空间。这与 Manticore Search 形成鲜明对比，Manticore Search 使用大约 100 GB 的磁盘空间存储整个数据集，使用单个 CPU 内核（几乎可以线性扩展）加载需要 2 小时 9 分钟。  Meilisearch 无法处理整个 Hacker News 大型数据集，这凸显了它在管理和扩展更广泛的数据集合方面的挑战。 Manticore Search 在此基准测试中的卓越性能凸显了其处理大规模搜索需求的能力，使其成为具有更大数据集合的应用程序的更合适选择。 由于我们无法将数据加载到美丽搜索中，您可以 查看仅 Manticore 的结果。 在此处  1000 万条 NGINX 日志 本次测试基于包含 1000 万条 NGINX 日志的数据集。这个数据集的来源是  。 Web 服务器日志记录各种事件，为网站访问者、用户行为、访问网站的爬虫、商业智能、安全问题等提供有价值的见解。该基准测试使用了一个精选的典型查询列表，随机 DevOps 工程师可能会运行这些查询。 Kaggle  Manticore Search 和 Meilisearch 在数据集的磁盘空间使用方面表现出显着差异。 Manticore Search 使用了 4.4 GB 的磁盘空间，而 Meilisearch 消耗了 69 GB，大约是 Manticore 的 。尽管差异不如 Hacker News 小型数据集测试那么显着，但仍然值得注意，尤其是考虑到 Logs10m 数据集包含较少的文本数据。 15 倍 美力搜索大约用了 就填满了数据，而Manticore只用了 。 20分钟 6分钟 您可以使用 找到性能结果的详细比较。请注意，许多空结果仅仅是因为 Meiliesarch 无法处理某些类型的查询。因此，这些查询在基准测试过程中被跳过。  提供的链接  Manticore搜索 与美丽搜索 功能对比 全文匹配 ✅ Manticore：超过 20 个全文运算符。渗透搜索（反向搜索）。  ❌ 美丽搜索：非常简单：AND 和词组搜索。没有渗透搜索。 搜索相关性 ✅ Manticore 采用久经考验的经典排名算法（BM25、BM15）。相关性已通过基准测试证明。 7 个内置排名器和一个具有 自定义排名器。 20 多个排名因素的  ❌ Meilisearch 声称具有良好的搜索相关性，但缺乏用于验证的公共基准。  。 6 排名规则 贮存 ✅ Manticore：拥有适用于中小型数据集的行式存储，拥有适用于大型数据集的较低 RAM 要求的列式存储 ❌ 美力搜索：  及其所有优点、缺点和后果：例如，9.1 MB 数据集需要 205GB 虚拟内存似乎很奇怪。 LMDB 索引大小和数据加载 ✅ Manticore 使用列式和行式索引方法容纳大型数据集。轻松同步来自 MySQL、PostgreSQL、MS SQL 和任何其他支持 ODBC、XML 和 CSV 的数据库的数据。真正的实时事务插入、替换和删除。二进制日志。就地属性值更新。  ❌ 美力搜索难以处理更大的数据集，并且在文档加载过程中会出现性能下降的情况。您可以上传 CSV 和 JSON。只能异步添加文件。没有就地更新。 图式 ✅ Manticore：自动架构。自动识别。默认情况下，所有属性都是可过滤、可排序和可分组的。  ❌ 美力搜索：自动架构。 ID 可以从文档中自动选取。默认情况下，所有字段都是可全文搜索的，但属性不可过滤或排序。您必须在将数据加载到索引之前决定架构以避免完全重建索引。 搜索性能 ✅ Manticore 在搜索性能上胜过 Meilisearch。  ❌ Meilisearch 不太适合需要快速和可扩展搜索功能的应用程序。 高可用性 ✅ Manticore：复制、支持带镜像的远程代理的分布式表，以及多种 HA 策略。  ❌ 美丽搜索：无复制，无分布式搜索，无镜像。 错误容忍度 ✅ 美力搜索提供更简单的错字容忍度。  ❌ Manticore 可以处理错字容忍度，但需要在应用程序中付出更多努力。 搜索预览 ✅ Meilisearch 具有有用的搜索预览 - 一个用于搜索实例中数据的内置 UI。  ❌ Manticore 没有这个功能。 代币化 ✅ Manticore：高度灵活的标记化：标记字符、混合字符、忽略字符、正则表达式标记化规则等，词形、停用词、同义词、创建标记化插件的选项、基于词干分析器和词形还原器的各种语言的形态学。  ❌ 美力搜索：分词器取决于语言：大多数语言的 Unicode 分词器，中文、日语、希伯来语和泰语的特定分词器。同义词。停用词。 验证 ✅ 美丽搜索：内置身份验证。  ❌ Manticore：没有内置身份验证。 接口 ✅ Manticore：SQL-first，您可以使用 MySQL 客户端进行连接。 HTTP JSON 接口。用于极短响应时间的二进制接口。客户端：PHP、Python、JavaScript、Java、C#、Elixir、Golang。  ❌ 美丽搜索：HTTP JSON 接口。适用于：JavaScript、Python、PHP、Java、Ruby、Golang、C#、Rust、Swift、Dart 的客户端。 用例 ✅ Manticore：日志搜索、电子商务平台、内容丰富的网站、企业应用程序。  ❌ 美丽搜索：数据和搜索需求有限的小型项目。 用例 Manticore 搜索的用例  Manticore Search 可以有效地管理大型产品目录，以其 为客户提供相关的搜索结果。这提高了转化率并增强了整体购物体验，使其成为电子商务平台备受追捧的功能。 电子商务平台： 先进的分面功能  Manticore Search 可以索引和搜索广泛的内容库，例如新闻站点、博客或知识库。通过适当的全文排名，它可以确保用户快速有效地找到他们需要的信息，从而有助于提高用户参与度。 内容丰富的网站：  Manticore Search 的可扩展性和高级搜索功能使其非常适合大型企业应用程序，包括客户关系管理 (CRM) 系统、文档管理系统和 Intranet 门户，在这些应用程序中，准确高效的搜索功能至关重要。 企业应用程序：  Manticore Search 非常适合在日志中搜索，因为它可以有效地处理和搜索大量日志。它的速度和性能使其成为日志分析和监控的绝佳选择。 日志搜索： 美丽搜索的用例 小型项目：美丽搜索的轻量级特性和易于部署的特性使其适用于数据和搜索需求有限的小型项目，例如小型电子商务、个人网站、本地目录或简单的 Web 应用程序，这些应用程序需要快速加载数据，高级搜索功能和可扩展性不是关键因素。 结论 在为您的项目选择搜索引擎时，考虑搜索相关性、可扩展性和性能等因素至关重要。 Manticore Search 脱颖而出，成为各种应用程序和用例的最佳选择，无论数据集大小如何，都能确保最佳的搜索性能和相关性。其高级搜索和分析功能使其成为需要高性能搜索功能的项目的可靠选择。  Meilisearch 适用于高级搜索功能和可扩展性不是关键因素的小型项目。 最终，在 Manticore Search 和 Meilisearch 之间做出选择将取决于您的具体需求和项目要求。 也发布 在这里。

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使用关键基准比较 Meilisearch 和 Manticore 搜索

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