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：
docker-compose up -d elasticsearch如果需要安装插件，执行命令：
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：
sysctl -w vm.max_map_count=262144
- 默认用户名和密码：「elastic」、「changeme」，端口号：9200
ElasticHQ
ElasticHQ is an open source application that offers a simplified interface for managing and monitoring Elasticsearch clusters.
Management and Monitoring for Elasticsearch.
- 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-ana...
// 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：
~ 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。
composer require tamayo/laravel-scout-elastic
composer require laravel/scout
php artisan vendor:publish选择：LaravelScoutScoutServiceProvider
修改驱动为 elasticsearch：
'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。
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：
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
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：
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：Scout 全文搜索《Laravel 6 中文文档》，下面直接上代码：
<?php
namespace App;
use AppToolsMarkdowner;
use IlluminateDatabaseEloquentModel;
use IlluminateDatabaseEloquentSoftDeletes;
use LaravelScoutSearchable;
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。
php artisan scout:import "AppArticle"
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：
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。