Elasticsearch 是一个基于 Apache Lucene(TM) 的开源搜索引擎，无论在开源还是专有领域，Lucene可 以被认为是迄今为止最先进、性能最好的、功能最全的搜索引擎库。
但是，Lucene 只是一个库。想要发挥其强大的作用，你需使用 Java 并要将其集成到你的应用中。Lucene 非常复杂，你需要深入的了解检索相关知识来理解它是如何工作的。
Elasticsearch 也是使用 Java 编写并使用 Lucene 来建立索引并实现搜索功能，但是它的目的是通过简单连贯的 RESTful API 让全文搜索变得简单并隐藏 Lucene 的复杂性。
不过，Elasticsearch 不仅仅是 Lucene 和全文搜索引擎，它还提供：
- 分布式的实时文件存储，每个字段都被索引并可被搜索
- 实时分析的分布式搜索引擎
- 可以扩展到上百台服务器，处理PB级结构化或非结构化数据
而且，所有的这些功能被集成到一台服务器，你的应用可以通过简单的 RESTful API、各种语言的客户端甚至命令行与之交互。上手 Elasticsearch 非常简单，它提供了许多合理的缺省值，并对初学者隐藏了复杂的搜索引擎理论。它开箱即用（安装即可使用），只需很少的学习既可在生产环境中使用。
Elasticsearch 在 Apache 2 license 下许可使用，可以免费下载、使用和修改。
ElasticSearch 安装
在 Laradock 中已经集成了 ElasticSearch。我们可以直接使用：
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docker-compose up -d elasticsearch |
如果需要安装插件，执行命令：
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docker-compose exec elasticsearch /usr/share/elasticsearch/bin/elasticsearch-plugin install {plugin-name}// 重启容器docker-compose restart elasticsearch |
注：
The vm.max_map_count kernel setting must be set to at least 262144 for production use.由于我是 centos 7 环境，直接设置在系统设置：
默认用户名和密码：「elastic」、「changeme」，端口号：9200
sysctl -w vm.max_map_count=262144
ElasticHQ
ElasticHQ is an open source application that offers a simplified interface for managing and monitoring Elasticsearch clusters.Management and Monitoring for Elasticsearch.
http://www.elastichq.org/
- Real-Time Monitoring
- Full Cluster Management
- Full Cluster Monitoring
- Elasticsearch Version Agnostic
- Easy Install - Always On
- Works with X-Pack
输入我们的 Elasticsearch Host，即可进入后台。
默认的创建了：
一个集群 cluster：laradock-cluster
一个节点 node：laradock-node
一个索引 index：.elastichq
IK 分词器安装
ElasticSearch 主要是用于自己 blog 或者公众号文章的搜索使用，所以需要选择一个中文分词器配合使用，这里刚开始推荐使用 IK 分词器，下面开始安装对应 ElasticSearch版本 (7.5.1) 一致的插件：
https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases
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// 安装插件docker-compose exec elasticsearch /usr/share/elasticsearch/bin/elasticsearch-plugin install https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases/download/v7.5.1/elasticsearch-analysis-ik-7.5.1.zip |
注：可以将 zip 文件先下载回来，然后再安装，速度会快些。
检验分词效果
根据 Elasticsearch API 测试，分词的效果达到了：
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~ curl -X POST "http://your_host/_analyze?pretty" -H 'Content-Type: application/json' -d'{ "analyzer": "ik_max_word", "text": "我是中国人"}'{ "tokens" : [ { "token" : "我", "start_offset" : 0, "end_offset" : 1, "type" : "CN_CHAR", "position" : 0 }, { "token" : "是", "start_offset" : 1, "end_offset" : 2, "type" : "CN_CHAR", "position" : 1 }, { "token" : "中国人", "start_offset" : 2, "end_offset" : 5, "type" : "CN_WORD", "position" : 2 }, { "token" : "中国", "start_offset" : 2, "end_offset" : 4, "type" : "CN_WORD", "position" : 3 }, { "token" : "国人", "start_offset" : 3, "end_offset" : 5, "type" : "CN_WORD", "position" : 4 } ]} |
结合 Laravel
虽然 Elasticsearch 官方提供了对应的 PHP 版本的插件，但我们还是希望和 Laravel 结合的更紧密些，所以这里选择和 Scout 结合使用，具体用到了 tamayo/laravel-scout-elastic 插件。
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composer require tamayo/laravel-scout-elastic composer require laravel/scout php artisan vendor:publish |
选择：Laravel\Scout\ScoutServiceProvider
修改驱动为 elasticsearch：
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'driver' => env('SCOUT_DRIVER', 'elasticsearch'), |
创建索引
创建索引有几种方法，其中可以使用 Ela 可视化工具 ElasticHQ 直接创建。
接下来我们需要更新这个索引，补充 Mappings 这部分，可以用 Postman。
另一种方法是用 Laravel 自带的 Artisan 命令行功能。
这里我们推荐使用 Artisan 命令行。
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php artisan make:command ESOpenCommand |
根据官网提示，我们可以在 ESOpenCommand 上向 Elasticsearch 服务器发送 PUT 请求，这里借助 Elasticsearch 提供的 PHP 插件，在我们使用 tamayo/laravel-scout-elastic 插件时，已经安装了 Elasticsearch PHP 插件：
下面就可以借助插件，创建我们的 Index，直接看代码：
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public function handle() { $host = config('scout.elasticsearch.hosts'); $index = config('scout.elasticsearch.index'); $client = ClientBuilder::create()->setHosts($host)->build(); if ($client->indices()->exists(['index' => $index])) { $this->warn("Index {$index} exists, deleting..."); $client->indices()->delete(['index' => $index]); } $this->info("Creating index: {$index}"); return $client->indices()->create([ 'index' => $index, 'body' => [ 'settings' => [ 'number_of_shards' => 1, 'number_of_replicas' => 0 ], 'mappings' => [ '_source' => [ 'enabled' => true ], 'properties' => [ 'id' => [ 'type' => 'long' ], 'title' => [ 'type' => 'text', 'analyzer' => 'ik_max_word', 'search_analyzer' => 'ik_smart' ], 'subtitle' => [ 'type' => 'text', 'analyzer' => 'ik_max_word', 'search_analyzer' => 'ik_smart' ], 'content' => [ 'type' => 'text', 'analyzer' => 'ik_max_word', 'search_analyzer' => 'ik_smart' ] ], ] ] ]);} |
好了，我们执行 Kibana 看到我们已经创建好了 Index：
注 Kibana 本地 Docker 安装：后续会重点说明 Kibana 如何使用
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docker run -d --name kibana -e ELASTICSEARCH_HOSTS=http://elasticsearch_host -p 5601:5601 -e SERVER_NAME=ki.test kibana:7.5.2 |
为了验证 Index 是否可用，可以插入一条数据看看：
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curl -XPOST your_host/coding01_open/_create/1 -H 'Content-Type:application/json' -d'{"content":"中韩渔警冲突调查：韩警平均每天扣1艘中国渔船"} |
可以通过浏览器看看对应的数据：
有了 Index，下一步我们就可以结合 Laravel，导入、更新、查询等操作了。
Laravel Model 使用
Laravel 框架已经为我们推荐使用 Scout 全文搜索，我们只需要在 Article Model 加上官方所说的内容即可，很简单，推荐大家看 Scout 使用文档：https://learnku.com/docs/laravel/6.x/scout/5191，下面直接上代码：
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<?phpnamespace App;use App\Tools\Markdowner;use Illuminate\Database\Eloquent\Model;use Illuminate\Database\Eloquent\SoftDeletes;use Laravel\Scout\Searchable;class Article extends Model{ use Searchable; protected $connection = 'blog'; protected $table = 'articles'; use SoftDeletes; /** * The attributes that should be mutated to dates. * * @var array */ protected $dates = ['published_at', 'created_at', 'deleted_at']; /** * The attributes that are mass assignable. * * @var array */ protected $fillable = [ 'user_id', 'last_user_id', 'category_id', 'title', 'subtitle', 'slug', 'page_image', 'content', 'meta_description', 'is_draft', 'is_original', 'published_at', 'wechat_url', ]; protected $casts = [ 'content' => 'array' ]; /** * Set the content attribute. * * @param $value */ public function setContentAttribute($value) { $data = [ 'raw' => $value, 'html' => (new Markdowner)->convertMarkdownToHtml($value) ]; $this->attributes['content'] = json_encode($data); } /** * 获取模型的可搜索数据 * * @return array */ public function toSearchableArray() { $data = [ 'id' => $this->id, 'title' => $this->title, 'subtitle' => $this->subtitle, 'content' => $this->content['html'] ]; return $data; } public function searchableAs() { return '_doc'; }} |
Scout 提供了 Artisan 命令 import 用来导入所有已存在的记录到搜索索引中。
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php artisan scout:import "App\Article" |
看看 Kibana，已存入 12 条数据，和数据库条数吻合。
有了数据，我们可以测试看看能不能查询到数据。
还是一样的，创建一个命令：
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class ElasearchCommand extends Command{ /** * The name and signature of the console command. * * @var string */ protected $signature = 'command:search {query}'; /** * The console command description. * * @var string */ protected $description = 'Command description'; /** * Create a new command instance. * * @return void */ public function __construct() { parent::__construct(); } /** * Execute the console command. * * @return mixed */ public function handle() { $article = Article::search($this->argument('query'))->first(); $this->info($article->title); }} |
这是我的 titles，我随便输入一个关键字：「清单」，看是否能搜到。
总结
整体完成了：
- Elasticsearch 安装；
- Elasticsearch IK 分词器插件安装；
- Elasticsearch 可视化工具 ElasticHQ 和 Kibana 的安装和简单使用；
- Scout 的使用；
- Elasticsearch 和 Scout 结合使用。
接下来就要将更多的内容存入 Elasticsearch 中，为自己的 blog、公众号、自动化搜索等场景提供全文搜索。
参考
推荐一个命令行应用开发工具——Laravel Zero
Artisan 命令行 https://learnku.com/docs/laravel/6.x/artisan/5158
Scout 全文搜索 https://learnku.com/docs/laravel/6.x/scout/5191
How to integrate Elasticsearch in your Laravel App – 2019 edition https://madewithlove.be/how-to-integrate-elasticsearch-in-your-laravel-app-2019-edition/
Kibana Guide https://www.elastic.co/guide/en/kibana/index.html
elasticsearch php-api [https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/client/php-api/current/index.html](https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/client/php-api/current/index.html)
以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持服务器之家。
原文链接：https://segmentfault.com/a/1190000021670576
