sonic——可替代Elasticsearch的简单搜索引擎

近期，笔者在github上发现了一个十分好玩的开源项目—— sonic 。sonic项目的介绍十分简单。

? Fast, lightweight & schema-less search backend. An alternative to Elasticsearch that runs on a few MBs of RAM.

在这段话中，我们可以很迅速的了解 sonic 的特性。

首先，它很快，比Elasticsearch还要快很多，在官方给出的benchmark中，它的搜索都在毫秒级别的。

第二，它轻量，Elasticsearch在漫长的发展过程中，已经变得越来越沉了，不仅支持搜索，存储，分析，可视化，Elasticsearch还拥抱上了大数据，使Elasticsearch的学习曲线很高，而且使用成本也很高，普通的机器已经完全不够用了，而sonic十分的轻，上手快，API少，专注于搜索这一块。

第三，无范式(schema-less)。请原谅我这样翻译，Elasticsearch在使用中你需要先定义mappings来让数据格式化。很多时候，定义固定结构去存储数据本应该是数据库该干的事，但是Elasticsearch支持了数据存储，因此你必须先完成这一步才能使用Elasticsearch。而sonic是无范式的，sonic不做数据的存储，它只做搜索，因此你不需要做mappings。

第四，省钱。在任何实际项目的开发和运维中，成本大多时候被放在了第一位，sonic对于运行机的要求很低，且内存占用少，可以为你省下一大笔的开支。

说了这么多，你是否也想尝试一下 sonic ？接下来我们一起来实操一下，看看能否 窥一斑而知全豹 。

使用

安装

首先一点，sonic不支持windows，因此最好的使用方式便是 docker ，所以请先确保你会简单的使用docker，仅仅需要知道一些概念即可。

请在终端键入如下命令：

docker pull valeriansaliou/sonic:v1.2.0
复制代码

等待一会儿，docker会帮我们搞定一切，拉取完成之后，我们需要一份简单的sonic配置文件—— config.cfg 。配置文件内容如下：

# Sonic
# Fast, lightweight and schema-less search backend
# Configuration file
# Example: https://github.com/valeriansaliou/sonic/blob/master/config.cfg


[server]

log_level = "debug"


[channel]

inet = "0.0.0.0:1491"
tcp_timeout = 300

auth_password = "SecretPassword"

[channel.search]

query_limit_default = 10
query_limit_maximum = 100
query_alternates_try = 4

suggest_limit_default = 5
suggest_limit_maximum = 20


[store]

[store.kv]

path = "/var/lib/sonic/store/kv/"

retain_word_objects = 1000

[store.kv.pool]

inactive_after = 1800

[store.kv.database]

flush_after = 900

compress = true
parallelism = 2
max_files = 100
max_compactions = 1
max_flushes = 1
write_buffer = 16384
write_ahead_log = true

[store.fst]

path = "/var/lib/sonic/store/fst/"

[store.fst.pool]

inactive_after = 300

[store.fst.graph]

consolidate_after = 180

复制代码

在这份配置文件中，你可能只需要注意两个点：

"0.0.0.0:1491"
"SecretPassword"

sonic在通信协议上选择了更加高效的tcp协议，并且衍生了自己的一套脚本语言，放心仅仅只是几句简单的查询操作语句。

请将配置文件存放在一个合适的位置存储，如笔者的存储位置在 /Users/pedro/Desktop/sonic-test/config.cfg 。

在终端输入如下命令，我们开启一个sonic服务：

docker run -p 1491:1491 -v ~/Desktop/sonic-test/config.cfg:/etc/sonic.cfg  valeriansaliou/sonic:v1.2.0
复制代码

等待一会儿，如果终端出现如下信息，则代表运行成功：

(INFO) - starting up
(INFO) - started
(DEBUG) - spawn managed thread: tasker
(DEBUG) - spawn managed thread: channel
(INFO) - tasker is now active
(INFO) - listening on tcp://0.0.0.0:1491
复制代码

概念

在具体的数据操作之前，我们十分有必要的去了解一下sonic的工作机制。请记住，这很重要，了解它你才会有足够清晰的大局观，才有可能做到 窥一斑而知全豹 。

sonic的操作可分为三个模式：

• Search mode(搜索模式)，sonic的模式区分很是硬核，在搜索模式下，你只能进行搜索相关的操作，不能进行数据插入和备份的相关操作。核心的有 QUERY 和 SUGGEST 两个操作，分别用来对 词 进行搜索和对 字 进行补全。
• Ingest mode(插入模式)，请记住 sonic只有在插入模式下才能进行数据的插入 。sonic的数据插入核心的有三个操作，分别是 PUSH 、 POP 和 FLUSH 。push会向存储区中添加一个元素，pop则是从存储区中弹出这个元素，flush则会将存储区中的元素全部清除。
• Control mode(控制模式)，sonic可以在控制模式下，对数据进行巩固，备份和恢复等一系列的操作。核心的操作有 TRIGGER 和 INFO ，trigger主要对数据进行巩固，备份和恢，而info用于查看sonic的运行状态。

在刚才我们谈到过了sonic的协议，我们把它称作 Sonic Channel protocol 。这份协议构建在tcp的协议之上，如果你熟悉 redis 的话，你可能会发现，二者很是相似。

sonic在此协议上衍生了这三大模式以及相关的操作，不难发现，sonic的核心概念和使用真的十分简单，当然了笔者不可能在此处全盘拖出，在sonic的 文档 中详细的给出了 Sonic Channel protocol 的具体细节和实用方法，如果感兴趣，请务必了解一下。

操作

sonic的服务运行起来以后，我们通过 telnet 这个实用的 工具 来操作一下它。

在终端输入：

telnet localhost 1491
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出现如下信息表示你连接成功。

Trying ::1...
Connected to localhost.
Escape character is '^]'.
CONNECTED <sonic-server v1.2.0>
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在真正的插入之前，我们还需要对sonic的 存储 做一下简单的概述。在文章的开头，笔者说到sonic只关注于搜索，而将数据的存储交给了其它的数据库去实现。那么sonic真的不需要存储吗？

答案显而易见，需要！难道这是欺骗吗？当然不是，sonic不做数据的存储，但它需要对搜索的部分数据做索引和存储。你可能会觉得有些绕，没关系，我们举个例子。

一篇文章，可能有标题，综述，正文，作者...等一系列的数据。那么在搜索这篇文章的时候，我们不可能搜索这所有的字段数据，我们往往会采取一种折中的方式，搜索某几个字段的数据。例如：我们搜索综述和标题，而放弃搜索庞大的正文数据，这既提高了搜索效率，也降低了搜索成本。

这个时候，你再来理解，sonic它确实不做存储，它不会存储这篇文章的所有字段，即不会存储标题，综述，正文，作者等等，但是它需要存储它用来做搜索的部分数据，即综述和标题。相比存储所有字段的庞大数据，综述和标题仅仅占了很小的一部分。

好，重点来了！sonic如何存储这些有效的搜索数据的呢？sonic有两个存储点，一个是 kv 存储，一个是 fst 存储。 kv 存储很好理解，即 key-value 存储，我们需要把综述和标题合并成一个 value ，并为它取上唯一的 key ，这个 key 一般对应数据库的主键，sonic会把这两个值存储到 kv 区。

对于把综述和标题合并成一个 value ，我想很多人会有些许不理解，把它们合并了还怎么搜索了？不用怕，sonic会自动帮我们做分词，并将其通过 倒排索引 的方式存储起来，当你在通过词搜索的时候，一般情况下只会取几个词做搜索，而不会取全部，所以即使合并起来，影响也不大，当然你也可以仅选择一个字段做 value ，这样就不会有合并的问题。

好，上段之中，我们抛出了 倒排索引 这个概念，在此处笔者对其不做详细解释，如果你想了解，查询一些资料即可。你可以简单理解为 倒排 就是通过 词 来找 句子 ，索引会存储 词 和 句子 之间的关联，然后通过搜索传来的词来反向寻找句子。此处你可能已经意识到了，这些索引是不是要存储到 fst 区啊。是的，这些倒排索引会存储到 fst 区，与 kv 区良好的分开。

插入数据

好了，谈了这么多，我们终于可以进入到实操环节了。通过 telnet 连接sonic之后，我们尝试插入一条数据。

telnet localhost 1491
Trying ::1...
Connected to localhost.
Escape character is '^]'.
CONNECTED <sonic-server v1.2.0>

# 此处以 START 开始 ingest模式 SecretPassword 是密码，务必输入密码
START ingest SecretPassword
# sonic的返回信息
STARTED ingest protocol(1) buffer(20000)
# 通过PUSH 插入数据
# movie 为 collection名
# douban 为 bucket 名
# 1 为 object 名 即 key 值
# "the knight" 为 value 值
PUSH movie douban 1 "the knight"
# 插入成功后的返回值 ok
OK
# 退出
QUIT
ENDED quit
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笔者已经在注释中，详细的解释了每一行命令的作用，但这可能还是不够友好。sonic每次连接都可以被理解成一次会话(session)，这个会话从 START 命令开始，当然如果通过telnet连接后一段时间未执行start，sonic会自动关闭掉这个连接。

START 命令后，会开始一个会话。具体的命令格式为 START <mode> <password> ，如 START ingest SecretPassword 会开启插入模式(ingest model)，密码为 SecretPassword 。sonic鉴权成功后，返回会话建立成功的信息 STARTED ingest protocol(1) buffer(20000) 。

随后，再通过 PUSH 命令插入一条数据，命令格式为 PUSH <collection> <bucket> <object> "<text>" 。这里注意：sonic与大多数数据库一样都有 层级 的概念，如在 mongodb 中有 数据库 -> 集合 -> 项 -> 字段的层级概念，sonic也有 collection -> bucket -> [object:text]的层次。

当然有人会问，这有啥用啊？就但这条语句 PUSH movie douban 1 "the knight" 而言，它就可以看到层级的作用，它可以将搜索数据分类，更为重要的是，the knight归到了 movie 集合下的 douban 桶，而当有其它的集合时，如 song ，我们可以有效的在某个集合的某个桶下进行有效的搜索。

插入成功后，返回一个 OK 。

搜索数据

插入数据后，我们尝试再次连接，并用搜索模式进入一个会话。

# 开始一个搜索会话
START search SecretPassword
STARTED search protocol(1) buffer(20000)
# 搜索 movie -> douban 下的数据，搜索关键字为 the
QUERY movie douban "the"
PENDING Q5Z3lY25
# 得到搜索结果，返回object，即key值 1
EVENT QUERY Q5Z3lY25 1
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搜索作为sonic的最最最重要的部分，使用起来极其简单，但却十分强大。其命令格式为 QUERY <collection> <bucket> "<terms>" [LIMIT(<count>)]? [OFFSET(<count>)]? ，熟悉 sql 的立马就能理解如何使用了，collection和bucket表示详细的层级关系，terms表示搜索的关键词，limit 限制返回结果的数量，offset表示结果的偏移量。

PENDING Q5Z3lY25
EVENT QUERY Q5Z3lY25 1
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这两行均是搜索之后，sonic的返回信息，表示发生了一个事件，事件id为Q5Z3lY25，得到的结果是 1 。

sonic还支持单词的自动补全，如输入 th ，它会返回 the 这个单词，帮助你的搜索进行自动补全，提高用户体验。具体的格式是： SUGGEST <collection> <bucket> "<word>" [LIMIT(<count>)]? 。

START search SecretPassword
STARTED search protocol(1) buffer(20000)
# 输入 th 这两次字母
SUGGEST movie douban "th"
PENDING SukqsbYk
# 返回 the 这个已经补全的单词
EVENT SUGGEST SukqsbYk the
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这里要注意一下， SUGGEST 仅仅支持limit这一个项，在书写命令的时候请一定保持大写即 LIMIT 。

其它

sonic在控制模式下，可以对数据进行 consolidate 加固， backup 备份， restore 恢复，以及 INFO 查看sonic服务的数据等操作。

这些操作对于数据维护以及服务运维来说很重要，但显然不是这篇文章的重点。以上的全部操作，均可以在sonic的 文档 中找到，如果你感兴趣，请务必阅读一下，它真的很少，很方便上手。

结语

在文章开头到结尾，笔者介绍了sonic的特性和它的一些概念，以及部分的工作原理。如果你单纯的想要去使用sonic，那么请记住，熟悉本文提到的概念，保证对sonic的大局观的理解，详细阅读一下它的文档，那么你就可以去尝试使用sonic。

到此，我们几乎介绍到了sonic的全部，相较于Elasticsearch，它真的足够小巧，足够简单，将搜索做到了精细极致。

在下篇文章中，笔者会使用 python ， mongodb 做一个简单的搜索应用，尽情期待吧，诸君。

过度封装带来的简单性，并不会带来真正的简单，只会带来更加的复杂。——来自sonic和Elasticsearch的对比思考