Manticore Search , một cơ sở dữ liệu mã nguồn mở được thiết kế cho khả năng tìm kiếm nhanh, đã gây ra cuộc tranh luận gay gắt trong cộng đồng nhà phát triển về các tuyên bố tiếp thị của mình. Dự án này, tự định vị là giải pháp thay thế trực tiếp cho Elasticsearch trong ELK stack, đang đối mặt với sự phản đối từ người dùng cho rằng mô tả này là gây hiểu lầm.
Tuyên bố tiếp thị bị chỉ trích
Tranh cãi tập trung xung quanh tuyên bố nổi bật của Manticore về việc là giải pháp thay thế trực tiếp cho Elasticsearch . Các thành viên cộng đồng nhanh chóng chỉ ra sự mâu thuẫn giữa thông điệp tiếp thị này và thực tế triển khai. Dự án sử dụng ngôn ngữ truy vấn dựa trên SQL riêng và có các API endpoint khác nhau, khiến nó khó có thể là giải pháp thay thế trực tiếp thực sự.
Một trong những người duy trì của Manticore đã thừa nhận sự nhầm lẫn, làm rõ rằng mặc dù họ hỗ trợ một số API của Elasticsearch , Manticore thực sự không phải là giải pháp thay thế trực tiếp. Người duy trì giải thích trọng tâm của họ là hiệu suất, tính đơn giản và tránh vendor lock-in thông qua phương pháp tiếp cận dựa trên SQL . Tuy nhiên, lời làm rõ này chỉ làm gia tăng chỉ trích về tính chất gây hiểu lầm của tuyên bố tiếp thị chính của họ.
ELK stack: Sự kết hợp phổ biến của Elasticsearch , Logstash và Kibana được sử dụng để tìm kiếm, phân tích và trực quan hóa dữ liệu log.
Các tính năng còn thiếu (so với Elasticsearch)
- Tự động phân mảnh (đang phát triển)
- Xác thực (đang phát triển)
- Ánh xạ động
- Tổng hợp theo pipeline
- Tài liệu lồng nhau (thay vào đó hỗ trợ INNER/LEFT JOIN)
- Tuân thủ ACID đầy đủ (chỉ hỗ trợ giao dịch cô lập)
Khả năng kỹ thuật và hạn chế
Bất chấp tranh cãi về tiếp thị, Manticore Search thực sự cung cấp các thông số kỹ thuật ấn tượng. Dự án tuyên bố cải thiện hiệu suất đáng kể so với Elasticsearch , bao gồm tốc độ nhanh hơn tới 29 lần cho phân tích dữ liệu lớn và nhanh hơn 15 lần cho tập dữ liệu nhỏ. Được xây dựng bằng C++, nó khởi động nhanh và sử dụng RAM tối thiểu, khoảng 40MB cho một instance trống.
Công cụ tìm kiếm hỗ trợ nhiều tính năng nâng cao bao gồm tìm kiếm toàn văn với hơn 25 toán tử, khả năng tìm kiếm vector và lập chỉ mục thời gian thực. Nó có thể đồng bộ dữ liệu từ nhiều nguồn như MySQL , PostgreSQL và các tệp CSV . Tuy nhiên, nó thiếu một số tính năng chính của Elasticsearch như auto-sharding, xác thực và dynamic mapping.
Các thành viên cộng đồng với các trường hợp sử dụng chuyên biệt, đặc biệt là những người xử lý tên sản phẩm phức tạp và thông số kỹ thuật, bày tỏ lo ngại về việc liệu Manticore có thể xử lý các nhu cầu tokenization và phân tích cụ thể của họ hiệu quả như Elasticsearch hay không.
So sánh hiệu suất ( Manticore vs Elasticsearch )
- Dữ liệu nhỏ: Nhanh hơn MySQL 182 lần
- Phân tích dữ liệu lớn: Nhanh hơn Elasticsearch 29 lần
- Bộ dữ liệu nhỏ: Nhanh hơn Elasticsearch 15 lần
- Bộ dữ liệu trung bình: Nhanh hơn Elasticsearch 4 lần
- Dữ liệu lớn: Nhanh hơn Elasticsearch 5 lần
- Nhập dữ liệu: Thông lượng tối đa nhanh hơn đến 2 lần
Phản ứng cộng đồng và các giải pháp thay thế
Cuộc thảo luận tiết lộ một bối cảnh rộng lớn hơn về các giải pháp thay thế Elasticsearch đang thu hút sự chú ý trong cộng đồng nhà phát triển. Người dùng đề cập đến các ứng cử viên khác như Typesense , Meilisearch và ZincSearch , mỗi cái nhắm đến các khía cạnh khác nhau của thị trường công cụ tìm kiếm. Một số nhà phát triển lưu ý rằng OpenSearch , bản fork của Amazon từ Elasticsearch , vẫn là giải pháp thay thế trực tiếp hơn cho những ai tìm kiếm khả năng tương thích thực sự.
Người dùng lâu năm của Sphinx , tiền thân của Manticore , chia sẻ trải nghiệm tích cực về tính ổn định và hiệu suất của công nghệ qua nhiều năm. Một người dùng báo cáo đã sử dụng thành công công nghệ dựa trên Sphinx trong 16 năm trên gần 300 triệu tài liệu, làm nổi bật thành tích đã được chứng minh của công nghệ cơ bản.
Sự trình bày sai lệch rõ ràng trong nhiều năm mà hoàn toàn không biết xấu hổ...
Các Lựa Chọn Thay Thế Elasticsearch Được Đề Cập
- Manticore Search: Tập trung vào SQL, hướng đến hiệu suất
- Typesense: Lựa chọn thay thế phổ biến cho Elasticsearch/Algolia
- Meilisearch: Thiết lập đơn giản, có sẵn các dịch vụ cloud
- ZincSearch: File thực thi đơn nhẹ (dựa trên Go)
- OpenSearch: Phiên bản fork của Elasticsearch được AWS duy trì
- QuickWit: Chuyên biệt cho tìm kiếm log
- Loki: Hệ thống tổng hợp log của Grafana
Kết luận
Mặc dù Manticore Search có vẻ cung cấp những lợi thế kỹ thuật thực sự về hiệu suất và hiệu quả tài nguyên, chiến lược tiếp thị của nó đã tạo ra các vấn đề về lòng tin trong cộng đồng nhà phát triển. Các người duy trì dự án có vẻ bị kẹt giữa việc làm nổi bật lợi thế cạnh tranh và trình bày chính xác khả năng của sản phẩm. Đối với các tổ chức đang cân nhắc các giải pháp tìm kiếm, tranh cãi này nhấn mạnh tầm quan trọng của việc đánh giá kỹ lưỡng vượt ra ngoài các tuyên bố tiếp thị, tập trung vào các yêu cầu tương thích thực tế và sự phù hợp kỹ thuật cho các trường hợp sử dụng cụ thể.
Tham khảo: manticoresearch