Elasticsearch 是一個基于 Apache Lucene(TM) 的開源搜索引擎，無論在開源還是專有領域，Lucene可 以被認為是迄今為止最先進、性能最好的、功能最全的搜索引擎庫。
但是，Lucene 只是一個庫。想要發(fā)揮其強大的作用，你需使用 Java 并要將其集成到你的應用中。Lucene 非常復雜，你需要深入的了解檢索相關知識來理解它是如何工作的。
Elasticsearch 也是使用 Java 編寫并使用 Lucene 來建立索引并實現(xiàn)搜索功能，但是它的目的是通過簡單連貫的 RESTful API 讓全文搜索變得簡單并隱藏 Lucene 的復雜性。
不過，Elasticsearch 不僅僅是 Lucene 和全文搜索引擎，它還提供：
- 分布式的實時文件存儲，每個字段都被索引并可被搜索
- 實時分析的分布式搜索引擎
- 可以擴展到上百臺服務器，處理PB級結(jié)構(gòu)化或非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)
而且，所有的這些功能被集成到一臺服務器，你的應用可以通過簡單的 RESTful API、各種語言的客戶端甚至命令行與之交互。上手 Elasticsearch 非常簡單，它提供了許多合理的缺省值，并對初學者隱藏了復雜的搜索引擎理論。它開箱即用（安裝即可使用），只需很少的學習既可在生產(chǎn)環(huán)境中使用。
Elasticsearch 在 Apache 2 license 下許可使用，可以免費下載、使用和修改。
ElasticSearch 安裝
在 Laradock 中已經(jīng)集成了 ElasticSearch。我們可以直接使用：
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docker-compose up -d elasticsearch |
如果需要安裝插件，執(zhí)行命令：
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docker-compose exec elasticsearch /usr/share/elasticsearch/bin/elasticsearch-plugin install {plugin-name}// 重啟容器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 環(huán)境，直接設置在系統(tǒng)設置：
默認用戶名和密碼：「elastic」、「changeme」，端口號：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
輸入我們的 Elasticsearch Host，即可進入后臺。
默認的創(chuàng)建了：
一個集群 cluster：laradock-cluster
一個節(jié)點 node：laradock-node
一個索引 index：.elastichq
IK 分詞器安裝
ElasticSearch 主要是用于自己 blog 或者公眾號文章的搜索使用，所以需要選擇一個中文分詞器配合使用，這里剛開始推薦使用 IK 分詞器，下面開始安裝對應 ElasticSearch版本 (7.5.1) 一致的插件：
https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases
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// 安裝插件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：可以將 zip 文件先下載回來，然后再安裝，速度會快些。
檢驗分詞效果
根據(jù) Elasticsearch API 測試，分詞的效果達到了：
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~ curl -X POST "http://your_host/_analyze?pretty" -H 'Content-Type: application/json' -d'{ "analyzer": "ik_max_word", "text": "我是中國人"}'{ "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" : "中國人", "start_offset" : 2, "end_offset" : 5, "type" : "CN_WORD", "position" : 2 }, { "token" : "中國", "start_offset" : 2, "end_offset" : 4, "type" : "CN_WORD", "position" : 3 }, { "token" : "國人", "start_offset" : 3, "end_offset" : 5, "type" : "CN_WORD", "position" : 4 } ]} |
結(jié)合 Laravel
雖然 Elasticsearch 官方提供了對應的 PHP 版本的插件，但我們還是希望和 Laravel 結(jié)合的更緊密些，所以這里選擇和 Scout 結(jié)合使用，具體用到了 tamayo/laravel-scout-elastic 插件。
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composer require tamayo/laravel-scout-elastic composer require laravel/scout php artisan vendor:publish |
選擇：Laravel\Scout\ScoutServiceProvider
修改驅(qū)動為 elasticsearch：
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'driver' => env('SCOUT_DRIVER', 'elasticsearch'), |
創(chuàng)建索引
創(chuàng)建索引有幾種方法，其中可以使用 Ela 可視化工具 ElasticHQ 直接創(chuàng)建。
接下來我們需要更新這個索引，補充 Mappings 這部分，可以用 Postman。
另一種方法是用 Laravel 自帶的 Artisan 命令行功能。
這里我們推薦使用 Artisan 命令行。
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php artisan make:command ESOpenCommand |
根據(jù)官網(wǎng)提示，我們可以在 ESOpenCommand 上向 Elasticsearch 服務器發(fā)送 PUT 請求，這里借助 Elasticsearch 提供的 PHP 插件，在我們使用 tamayo/laravel-scout-elastic 插件時，已經(jīng)安裝了 Elasticsearch PHP 插件：
下面就可以借助插件，創(chuàng)建我們的 Index，直接看代碼：
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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，我們執(zhí)行 Kibana 看到我們已經(jīng)創(chuàng)建好了 Index：
注 Kibana 本地 Docker 安裝：后續(xù)會重點說明 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 |
為了驗證 Index 是否可用，可以插入一條數(shù)據(jù)看看：
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curl -XPOST your_host/coding01_open/_create/1 -H 'Content-Type:application/json' -d'{"content":"中韓漁警沖突調(diào)查：韓警平均每天扣1艘中國漁船"} |
可以通過瀏覽器看看對應的數(shù)據(jù)：
有了 Index，下一步我們就可以結(jié)合 Laravel，導入、更新、查詢等操作了。
Laravel Model 使用
Laravel 框架已經(jīng)為我們推薦使用 Scout 全文搜索，我們只需要在 Article Model 加上官方所說的內(nèi)容即可，很簡單，推薦大家看 Scout 使用文檔：https://learnku.com/docs/laravel/6.x/scout/5191，下面直接上代碼：
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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); } /** * 獲取模型的可搜索數(shù)據(jù) * * @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 用來導入所有已存在的記錄到搜索索引中。
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php artisan scout:import "App\Article" |
看看 Kibana，已存入 12 條數(shù)據(jù)，和數(shù)據(jù)庫條數(shù)吻合。
有了數(shù)據(jù)，我們可以測試看看能不能查詢到數(shù)據(jù)。
還是一樣的，創(chuàng)建一個命令：
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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); }} |
這是我的 titles，我隨便輸入一個關鍵字：「清單」，看是否能搜到。
總結(jié)
整體完成了：
- Elasticsearch 安裝；
- Elasticsearch IK 分詞器插件安裝；
- Elasticsearch 可視化工具 ElasticHQ 和 Kibana 的安裝和簡單使用；
- Scout 的使用；
- Elasticsearch 和 Scout 結(jié)合使用。
接下來就要將更多的內(nèi)容存入 Elasticsearch 中，為自己的 blog、公眾號、自動化搜索等場景提供全文搜索。
參考
推薦一個命令行應用開發(fā)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)
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