发布摘要：SiteData 原来一次 Google Ads 标题模糊查询最快也要约 6 秒，我最后把搜索层换成 Manticore ，把查询压到约 0.6 秒，也让免费的 Ads 投放站点数从手动触发变成可以自然展示。
大家好，我是饭特稀。
最近给 SiteData 做了一次性能优化。
这次优化不是为了让页面看起来更快一点，而是为了解决一个非常具体的问题：
千万级以上 Google Ads 标题和关键词数据，怎么做到可以实时模糊查询？
其实之前这个功能已经有了。
比如你在 Google 搜索一个关键词，SiteData 插件会在搜索结果页里显示这个关键词最近 4 周大概有多少家网站在投放相关广告。
在插件里的热门关键词模块，也会显示每个关键词对应的 Ads 数量。
这里的数字不是搜索量，也不是 CPC 。
它更接近一个广告竞争信号：
最近 4 周，有多少个网站围绕这个关键词投过 Google Ads 。
还有一点需要说明：
这个最近 4 周指定关键词投放站点的功能，目前是免费给用户看的。
它也不是一个只能看一眼的静态数字。
用户可以直接点击这个数字，进入 SiteData 的 Google Ads Analysis 详情页，看最近 4 周有哪些网站在围绕这个关键词投放广告。
详情页里会列出相关站点、广告主、流量、DR ，以及进一步查看域名分析的入口。
比如下面这个关键词，最近 4 周匹配到了 59 个相关投放站点：
这个信号对做 SEO 、AFF 、media buying 、网站增长的人很有用。
因为搜索量只能说明有人搜。
但有人持续投广告，说明另一个问题：
这个关键词背后，可能已经有人愿意花真钱验证。
当然，这不代表一定赚钱。
但它比单纯看搜索量更接近商业行为。
一开始为什么没有默认展示
这个功能之前没有默认打开。
原因也很简单：太慢。
SiteData 后面有大量 Google Ads 数据，其中广告 title 、description 、keyword 这类字段非常适合做模糊查询。
但问题是，数据量到千万级以后，传统 MySQL 直接查广告 title ，哪怕做了基础优化，一次查询最快也要 6 秒左右。
6 秒是什么概念？
如果只是后台手动查一次，可以忍。
如果是用户打开 Google 搜索页，每个关键词都要等这个结果，那就不行。
所以之前我只能做成手动触发：
用户真的想看这个广告信号时，再点一下按钮。
这不是我理想中的体验。
很多 SiteData 用户其实对这个数据有需求。
他们不是想多点一个按钮，而是希望在判断关键词、分析竞品、看广告机会时，这个信号默认就在旁边。
问题就变成了：
能不能把一个原本只适合手动触发的慢查询，变成一个可以常态化展示的实时查询？
继续压 MySQL ，不是最划算的路
一开始最自然的想法，肯定还是继续优化 MySQL 。
加索引、拆表、缓存、预计算，这些都可以做。
但这次的问题有点特殊。
我要查的不是一个精确字段，也不是简单的 domain = xxx.com。
更常见的是：
- title 里是否包含某个关键词
- 用户输入的关键词和广告标题是否接近
- 再叠加国家、语言、时间范围等过滤
- 最后还要统计最近 4 周有多少网站投过广告
这类查询，本质上已经不是 MySQL 最舒服的场景了。
MySQL 仍然适合做业务主数据库。
用户、订单、会员、广告主关系、任务状态，这些数据应该继续放在 MySQL 。
但广告 title 的全文搜索和模糊匹配，最好交给专门的搜索引擎。
所以我开始重新调研搜索方案。
常见选择当然是 Elasticsearch / OpenSearch 。
它们很成熟，生态也很强。
但对我这个阶段来说，ES 的问题也很明显：重。
JVM 、heap 、shard 、refresh 、集群运维，这一整套东西当然有价值，但如果只是为了把几千万条广告标题搜快一点，上来就用 ES ，多少有点提前交架构税。
后来我选了一个相对小众的开源搜索数据库：Manticore Search
为什么最后选 Manticore
我选 Manticore ，不是因为它名气最大。
恰恰相反，它没有 Elasticsearch 那么出圈。
但它很适合 SiteData 当前这个场景。
SiteData 这里需要的是：
- 千万级以上广告标题全文搜索
- 模糊匹配
- 按国家、语言、时间过滤
- 按网站或广告主做统计聚合
- 服务器成本不能太夸张
- 开发接入最好不要太复杂
Manticore 的几个特点刚好对上了。
第一，它是 C++ 写的，资源占用比较克制。
第二，它支持 SQL 和 MySQL 协议。
这点对开发体验很重要。
你可以用类似这样的方式理解查询：
SELECT *
FROM google_ads
WHERE MATCH('ai image generator')
AND country = 'US'
ORDER BY last_seen DESC
LIMIT 100;
这比一上来写一大段 ES DSL 更直接。
第三，它适合做搜索层，而不是替代业务数据库。
我现在更倾向的架构是：
MySQL
负责用户、订单、会员、业务状态
Manticore
负责 Google Ads title 、description 、keyword 的全文搜索、模糊查询、过滤和聚合
也就是说，MySQL 仍然是业务事实来源。
Manticore 专心做一件事：把搜索变快。
上线后的结果
这次上线以后，最直观的变化是：
原来 MySQL 查一次最快约 6 秒。
现在一条广告标题模糊查询，大概 0.6 秒就能返回。
从用户体验上看，这个差别非常大。
6 秒的时候，我不敢默认展示。
0.6 秒的时候，这个功能就有机会从“手动点一下”变成“页面自然呈现”。
为了验证它不是偶然快，我还做了分阶段压测。
下面是压测结果：
在这组测试里，从 1 RPS 到 50 RPS ，错误数都是 0 。
表里的平均耗时基本在 170ms 到 180ms 左右，P95 大多在 200ms 附近。
当然，压测数据不能简单等同于真实线上所有场景。
真实用户请求还会受到网络、接口包装、缓存命中、数据分布、并发形态等因素影响。
但这至少说明一件事：
这个方向是对的。
它不再是一个只能偶尔查一下的慢功能，而是有机会进入常规产品体验的功能。
更让我惊喜的是资源占用
速度变快，其实我有心理预期。
真正让我惊喜的是资源占用。
这是机器上的内存情况：
总内存 8GB 左右，实际 used 只有 662MB ，可用内存还有 7GB 多。
再看 htop：
CPU 基本没有明显压力，load average 也很低。
磁盘情况也比我预期轻很多：
144G 的盘，只用了 6.3G 。
这点对独立开发者和小团队很重要。
很多时候，我们不是做不出功能。
真正的问题是：
功能一旦上线，服务器成本会不会跟着起飞？
如果一个功能必须上更大的机器、更多节点、更复杂的集群运维，那它不只是技术问题，还是商业问题。
这次 Manticore 给我的感觉是：
在当前这个数据量和访问规模下，它把搜索性能和服务器成本控制在了一个很舒服的区间。
这不是说 Manticore 一定比 ES 好
我不想把这篇写成“某某数据库吊打某某数据库”。
这种结论通常没什么意义。
Elasticsearch 仍然是非常成熟的搜索基础设施。
如果你的场景是超大规模集群、自动分片、强 HA 、复杂日志分析、成熟 ELK 生态，ES / OpenSearch 依然很有优势。
但 SiteData 这次的问题不是搭一个企业级搜索平台。
它的问题更具体：
千万级到亿级广告情报数据里，如何低成本、低运维压力地做全文搜索和模糊匹配？
在这个阶段，Manticore 更像一个务实选择。
不追求第一天就把架构搭得很重。
先让最痛的查询快起来。
等真的遇到单机瓶颈、手工分片瓶颈、更多节点的 HA 需求时，再重新评估 ES / OpenSearch 。
对 SiteData 来说，这个优化意味着什么
这次优化以后，SiteData 的关键词广告信号可以做得更自然。
以前用户看到一个关键词，想知道有没有人在投广告，需要额外触发。
现在更理想的体验是：
你在 Google 搜索一个词。
SiteData 顺手告诉你：
- 这个词最近 4 周,甚至 1 年以上有多少网站在投广告
- 这些广告主是否持续出现
- 相关网站是否还有其他关键词在投
- 这个关键词是短期测试，还是已经有持续预算
这对判断机会很关键。
因为做网站增长、做 SEO 、做 AFF ，最怕的不是没有数据。
最怕的是数据看起来很多，但离真实商业行为很远。
搜索量是兴趣。
CPC 是竞价结果。
广告投放网站数，是另一层真实行为。
它不能替你做决定，但能帮你少一点盲猜。
这次给我的几个提醒
第一，慢功能不一定是产品没价值。
有些功能不是没人要，而是性能没到可以自然使用的程度。
当一次查询要 6 秒时，用户会觉得它像一个附加工具。
当一次查询压到 0.6 秒时，它才有机会变成产品体验的一部分。
第二，不要什么都塞进主数据库。
MySQL 很重要，但它不需要负责所有事情。
业务数据归业务数据库。
全文搜索、模糊匹配、过滤聚合，可以交给搜索层。
第三，小团队选型要看成本。
不是越成熟、越庞大的系统就越适合。
如果一个小众工具刚好解决当前最痛的问题，并且资源占用低、接入成本低，那它可能就是更好的选择。
SiteData 这次从 MySQL 慢查询迁到 Manticore ，我最大的感受是：
技术优化最后还是要回到产品体验：原来不敢默认展示的数据，现在终于有机会变成用户每天都能用到的信号。
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