如何在Laravel 中使用Elasticsearch 实现一个中文搜索功能

这期内容当中小编将会给大家带来有关如何在Laravel 中使用Elasticsearch 实现一个中文搜索功能，文章内容丰富且以专业的角度为大家分析和叙述，阅读完这篇文章希望大家可以有所收获。

Elasticsearch

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.

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

// 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：Laravel\Scout\ScoutServiceProvider

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：https://learnku.com/docs/laravel/6.x/scout/5191，下面直接上代码：

<?php

namespace 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。

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：

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。

上述就是小编为大家分享的如何在Laravel 中使用Elasticsearch 实现一个中文搜索功能了，如果刚好有类似的疑惑，不妨参照上述分析进行理解。如果想知道更多相关知识，欢迎关注亿速云行业资讯频道。