Um mecanismo de busca rápido e tolerante a erros de digitação, com API para buscas textuais, semânticas e híbridas em sites e aplicativos.
59,6 mil2,8 milRustOtherAtualizado ontem
manticoresoftware/manticoresearch
Banco de dados de busca open source com suporte a busca full-text, vetorial e híbrida, indexação em tempo real e SQL, como alternativa ao Elasticsearch.
Alternativa open source a:Elasticsearch
Algolia
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- Issues abertas
- 651
- Último commit
- há 7 horas
O que é?
O Manticore Search é um banco de dados open source criado para cargas de trabalho de busca. Ele combina busca full-text com recuperação vetorial (KNN) e híbrida em uma única consulta, e disponibiliza seus recursos por meio de SQL compatível com o protocolo MySQL, permitindo que clientes MySQL existentes se conectem a ele.
O mecanismo oferece armazenamento orientado a linhas para velocidade e armazenamento colunar para conjuntos de dados que não cabem na RAM. Inserções em tempo real deixam documentos novos ou atualizados disponíveis para busca imediatamente. Entre os recursos estão stemming, lematização, segmentação de texto em chinês, facetas, busca geográfica, destaque de termos, tabelas fragmentadas e replicação baseada em Galera. É possível importar dados do MySQL, PostgreSQL, ODBC, CSV, XML e Kafka, e gravar backups em armazenamento compatível com S3.
Há clientes oficiais para PHP, Python, JavaScript, TypeScript, Java, Go, Rust, Elixir e outras linguagens, além de uma API HTTP JSON. A instalação pode ser feita por meio de um instalador shell, Docker, APT, RPM e Homebrew.
Recursos principais
- 01Busca full-text, vetorial e híbrida em uma única consulta
- 02Opções de armazenamento orientado a linhas e colunar
- 03Inserções em tempo real, com documentos disponíveis para busca imediatamente
- 04Interface SQL compatível com clientes MySQL
- 05Sincronização de dados do MySQL, PostgreSQL, CSV, XML e Kafka
- 06Tabelas fragmentadas e replicação multi-master via Galera
Casos de uso
- Adicionar busca full-text e semântica a uma aplicação web
- Substituir o Elasticsearch para buscar logs ou documentos usando consultas SQL
- Criar recuperação para RAG ou busca conversacional em tabelas vetorizadas
- Filtrar fluxos de documentos recebidos com tabelas percolate
Início rápido
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Acesse a página oficial de downloads e instale o Manticore Search para sua plataforma
Antes de usar
- É licenciado sob a GPL-3.0, uma licença copyleft que pode restringir a forma como você distribui software derivado.
- O README informa que ele não é totalmente compatível com ACID, portanto pode não ser adequado para cargas de trabalho que exigem garantias transacionais completas.
Tópicos
Perguntas frequentes
- O que é manticoresearch?
- Banco de dados de busca open source com suporte a busca full-text, vetorial e híbrida, indexação em tempo real e SQL, como alternativa ao Elasticsearch. O Manticore Search é um banco de dados open source criado para cargas de trabalho de busca. Ele combina busca full-text com recuperação vetorial (KNN) e híbrida em uma única consulta, e disponibiliza seus recursos por meio de SQL compatível com o protocolo MySQL, permitindo que clientes MySQL existentes se conectem a ele.
- manticoresearch é gratuito? Qual é a licença?
- manticoresearch é open source sob a licença GPL-3.0. Confira os termos da licença antes de usá-lo em produtos comerciais.
- manticoresearch ainda é mantido?
- Manutenção ativa. O último commit de manticoresearch foi em 21 de out. de 2026.
- Para que posso usar manticoresearch?
- Adicionar busca full-text e semântica a uma aplicação web Substituir o Elasticsearch para buscar logs ou documentos usando consultas SQL Criar recuperação para RAG ou busca conversacional em tabelas vetorizadas Filtrar fluxos de documentos recebidos com tabelas percolate
- Como instalar manticoresearch?
- Acesse a página oficial de downloads e instale o Manticore Search para sua plataforma
- Onde consigo manticoresearch?
- O código-fonte e as instruções de instalação estão no GitHub: https://github.com/manticoresoftware/manticoresearch
Resumo gerado por IA a partir do README do projeto. As estatísticas do GitHub são atualizadas diariamente.
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