[https://www.jb51.net/article/179295.htm](https://www.jb51.net/article/179295.htm) 这篇文章主要介绍了Laravel + Elasticsearch 实现中文搜索的方法，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧 [](https://files.jb51.net/file_images/article/202002/202002020903021.jpg) **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： 1docker-compose up -d elasticsearch 如果需要安装插件，执行命令： 1234docker-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 [](https://files.jb51.net/file_images/article/202002/202002020903032.jpg) **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 [](https://files.jb51.net/file_images/article/202002/202002020903034.jpg) 输入我们的 Elasticsearch Host，即可进入后台。 [](https://files.jb51.net/file_images/article/202002/202002020903035.jpg) 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](https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases) [](https://files.jb51.net/file_images/article/202002/202002020903046.jpg) 12// 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 [](https://files.jb51.net/file_images/article/202002/202002020903047.jpg) > 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： 12345678910111213141516171819202122232425262728293031323334353637383940414243444546~ 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。 12345composer require tamayo/laravel-scout-elastic  composer require laravel/scout  php artisan vendor:publish 选择：`Laravel\Scout\ScoutServiceProvider` [](https://files.jb51.net/file_images/article/202002/202002020903048.jpg) 修改驱动为`elasticsearch`： 1'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。 [](https://files.jb51.net/file_images/article/202002/202002020903059.jpg) [](https://files.jb51.net/file_images/article/202002/2020020209030510.jpg) 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。 1php 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： [](https://files.jb51.net/file_images/article/202002/2020020209030612.jpg) 下面就可以借助插件，创建我们的 Index，直接看代码： 123456789101112131415161718192021222324252627282930313233343536373839404142434445464748public 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'          ]        ],      ]    ]  ]);} [](https://files.jb51.net/file_images/article/202002/2020020209030613.jpg) 好了，我们执行 Kibana 看到我们已经创建好了 Index： [](https://files.jb51.net/file_images/article/202002/2020020209030614.jpg) > 注 Kibana 本地 Docker 安装： > > 后续会重点说明 Kibana 如何使用 1docker 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： 12curl -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"} [](https://files.jb51.net/file_images/article/202002/2020020209030615.jpg) 可以通过浏览器看看对应的数据： [](https://files.jb51.net/file_images/article/202002/2020020209030716.jpg) 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](https://learnku.com/docs/laravel/6.x/scout/5191)，下面直接上代码： 1234567891011121314151617181920212223242526272829303132333435363738394041424344454647484950515253545556575859606162636465666768697071727374757677787980818283848586<?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。 1php artisan scout:import "App\Article" [](https://files.jb51.net/file_images/article/202002/2020020209030717.jpg) 看看 Kibana，已存入 12 条数据，和数据库条数吻合。 [](https://files.jb51.net/file_images/article/202002/2020020209030718.jpg) 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： 12345678910111213141516171819202122232425262728293031323334353637class 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。 [](https://files.jb51.net/file_images/article/202002/2020020209030820.jpg) **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](https://mp.weixin.qq.com/s/RKEuz5gd8mOoCWfT2A3xzQ) Artisan 命令行[https://learnku.com/docs/laravel/6.x/artisan/5158](https://learnku.com/docs/laravel/6.x/artisan/5158) Scout 全文搜索[https://learnku.com/docs/laravel/6.x/scout/5191](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/](https://madewithlove.be/how-to-integrate-elasticsearch-in-your-laravel-app-2019-edition/) Kibana Guide[https://www.elastic.co/guide/en/kibana/index.html](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](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脚本之家。