您现在的位置是：网站首页> 编程资料编程资料

Laravel + Elasticsearch 实现中文搜索的方法_php实例_

2023-05-25 360人已围观

简介 Laravel + Elasticsearch 实现中文搜索的方法_php实例_

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：

 '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); }
                
                

                

                                            
上一篇：php封装的page分页类完整实例代码_php实例_

                                                                
下一篇：PHP7创建COOKIE和销毁COOKIE的实例方法_php技巧_

相关内容

点击排行

本栏推荐

猜你喜欢

-六神源码网