最近公司專案要使用全文搜尋引擎，之前使用過的
sphInx,似乎沒有那麼好用了，而且中文分詞也沒有合適的 ，所以準備換個其它的來試試，老專案使用的是thinkphp 3.1框架，雖然框架老了點。但是新的想法還是可以用上的，這裡只是簡單演示下elasticsearch的上手體難，實際專案中還需要完善。
Elasticsearch 安裝
因本文環境為 Laradock ,所以直接使用 elasticsearch的映象即可，這裡省略了 java 環境的安裝及 elasticsearch 軟體的安裝，網上教程很多，請自行查詢，後期會補上一個,這裡預設已經安裝好了。
瀏覽器開啟 http://localhost:9200/ 或者終端執行
curl 'http://localhost:9200/?pretty'你會看到如下響應
{
name: "g2ODObY",
cluster_name: "laradock-cluster",
cluster_uuid: "w8Hhov2bQDi_Wo2DEx044Q",
version: {
number: "6.2.3",
build_hash: "c59ff00",
build_date: "2018-03-13T10:06:29.741383Z",
build_snapshot: false,
lucene_version: "7.2.1",
minimum_wire_compatibility_version: "5.6.0",
minimum_index_compatibility_version: "5.0.0"
},
tagline: "You Know, for Search"
}如果響應正常顯示，說明你安裝成功了。
這裡需注意一點，檢視elasticsearch配置：vi config/elasticsearch.yml
network.host: 0.0.0.0 //這裡預設不繫結，但安全起見，在實際專案中，請繫結本機 IP。Elasticsearch 中文外掛
這裡使用的是 analysis-ik 中文外掛，專案地址，需根據不同的 Elasticsearch 版本選擇插本版本，本專案使用的最新的 6.2.3 版本。
進入 elasticsearch 目錄
./bin/elasticsearch-plugin install https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases/download/v6.2.3/elasticsearch-analysis-ik-6.2.3.zip檢視是否安裝成功(注意你的 elasticsearch 版本，版本不同命令不同)
./bin/elasticsearch-plugin list返回結果
analysis-ik
ingest-geoip
ingest-user-agent
...看到 analysis-ik 證明你外掛安裝成功了，你也可以到 plugins 目錄下檢視外掛是否存在
$ cd plugins
drwxr-xr-x 2 root root 4096 Apr 17 03:08 analysis-ik
drwxrwxr-x 2 elasticsearch root 4096 Mar 13 11:35 ingest-geoip
drwxrwxr-x 2 elasticsearch root 4096 Mar 13 11:35 ingest-user-agent
drwxrwxr-x 11 elasticsearch root 4096 Mar 13 11:35 x-packElasticsearch 索引的使用
Thinkphp 沒有 laravel 那麼方便，但是用個 trait 還是可以的。
新建一個traits
<?php
use Elasticsearch\ClientBuilder;
trait Elastic
{
private $client;
public function __construct()
{
$hosts=[
env('ELASTICSEARCH_URL','localhost:9200')
];
$this->client = ClientBuilder::create()
->setHosts($hosts) //因 docker的特殊性，這裡需指定 IP 地址,env 檔案中配置
->build();
}
} laravel 的 env 實現其它是用的 vlucas/phpdotenv，所以我在 Thinkphp中也把他拿了過來。
這裡首先例項化一個 client。
建立索引
$params = [
'index' => $index,//索引名（相當於mysql的資料庫）
'body' => [
'settings' => [
'number_of_shards' => 1, //一個索引中含有的主分片的數量
'number_of_replicas' => 0 //每一個主分片關聯的副本分片的數量
],
'mappings' => [
$type => [ //型別名（相當於mysql的表）
'_all'=>[ // 是否開啟所有欄位的檢索
'enabled' => 'false'
],
'_source' => [ // 儲存原始文件
'enabled' => true
],
'properties' => [ //文件型別設定（相當於mysql的資料型別）
'id' => [
'type' => 'integer', // //型別 string、integer、float、double、boolean、date,text,keyword
//'index'=> 'not_analyzed',//索引是否精確值 analyzed not_analyzed
],
'title' => [
'type' => 'text', // 欄位型別為全文檢索,如果需要關鍵字,則修改為keyword,注意keyword欄位為整體查詢,不能作為模糊搜尋
"analyzer"=> "ik_max_word",
"search_analyzer"=> "ik_max_word",
],
'body' => [
'type' => 'text',
"analyzer"=> "ik_max_word",
"search_analyzer"=> "ik_max_word",
]
]
]
]
]
];
return $this->client->indices()->create($params);這裡需要注意的是 analyzer, IK外掛目前只支援兩種： ik_max_word 和ik_smart，
ik_max_word: 會將文字做最細粒度的拆分，比如會將“中華人民共和國國歌”拆分為“中華人民共和國,中華人民,中華,華人,人民共和國,人民,人,民,共和國,共和,和,國國,國歌”，會窮盡各種可能的組合；ik_smart: 會做最粗粒度的拆分，比如會將“中華人民共和國國歌”拆分為“中華人民共和國,國歌”。
返回如下資訊說明建立成功
array:3 [▼
"acknowledged" => true
"shards_acknowledged" => true
"index" => "my_index"
]這裡使用的 dd列印的結果，之後的結果承現一樣用 dd列印。
刪除索引
$params = [
'index' => 'my_index',
];
return $this->client->indices()->delete($params);//刪除索引設定
返回如下
array:1 [▼
"acknowledged" => true
]檢視索引設定
// 檢視一個索引的設定
$params = ['index' => 'my_index'];
$response = $client->indices()->getSettings($params);
// 檢視多少索引的設定
$params = [
'index' => [ 'my_index', 'my_index2' ]
];
$response = $client->indices()->getSettings($params);返回資訊如下
array:1 [▼
"my_index" => array:1 [▼
"settings" => array:1 [▼
"index" => array:6 [▼
"creation_date" => "1524037463950"
"number_of_shards" => "1"
"number_of_replicas" => "0"
"uuid" => "okYiWK0WRiqebMAHUCsvzA"
"version" => array:1 [▼
"created" => "6020399"
]
"provided_name" => "my_index"
]
]
]
]檢視 mapping 資訊
//獲取所有索引和型別的 mapping 資訊
$response = $client->indices()->getMapping();
//獲取 my_index 索引的所有型別的 mapping
$params = ['index' => 'my_index'];
$response = $client->indices()->getMapping($params);
//獲取所有型別為 my_type 的 mapping資訊，不管索引是什麼
$params = ['type' => 'my_type' ];
$response = $client->indices()->getMapping($params);
//獲取 my_index 索引 下 my_type 型別的 mapping 資訊
$params = [
'index' => 'my_index'
'type' => 'my_type'
];
$response = $client->indices()->getMapping($params);
//獲取多個索引的 mapping 資訊
$params = [
'index' => [ 'my_index', 'my_index2' ]
];
$response = $client->indices()->getMapping($params);返回如下程式碼
array:1 [▼
"my_index" => array:1 [▼
"mappings" => array:1 [▼
"my_type" => array:2 [▼
"_all" => array:1 [▼
"enabled" => false
]
"properties" => array:3 [▼
"body" => array:2 [▼
"type" => "text"
"analyzer" => "ik_max_word"
]
"id" => array:1 [▼
"type" => "integer"
]
"title" => array:2 [▼
"type" => "text"
"analyzer" => "ik_max_word"
]
]
]
]
]
]Elasticsearch 的增刪改查
增加資料
1.增加單條資料
$data=[
'title' => '我愛北京天安門',
'body' => '天安門上太陽升'
];
$params = [
'index' => 'my_index',
'type' => 'my_type',
// 'id' => 'my_id', // 不填則會自動生成唯一的id
'body' => $data
];
return $this->client->index($params);返回如下
array:8 [▼
"_index" => "my_index"
"_type" => "my_type"
"_id" => "WKXd12IBwuLBOSSKe5k_" //當前資料的唯一id
"_version" => 1
"result" => "created"
"_shards" => array:3 [▼
"total" => 2
"successful" => 1
"failed" => 0
]
"_seq_no" => 0
"_primary_term" => 1
]2.批量增加多條資料
$dataList =[
[
'id' => '10001',
'title' => '北京',
'body' => '我們是首都',
],[
'id' => '10002',
'title' => '上海',
'body' => '啊啦是上海人',
],[
'id' => '10003',
'title' => '廣州',
'body' => '我們有小蠻腰',
],[
'id' => '10004',
'title' => '深圳',
'body' => '我們啥也沒有，來了就是深圳人。',
],
];
foreach($dataList as $value){
$params['body'][] = [
'index' => [
'_index' => 'my_index',
'_type' => 'my_type',
'_id' =>$value['id']
]
];
$params['body'][] = [
'id' => $value['id'],
'title' => $value['title'],
'body' => $value['body'],
];
}
return $this->client->bulk($params);這裡需注意，批量增加多條資料時並不是直接將陣列扔進去，而是要進行處理，生成對應的陣列後使用 bulk 方法批量建立。
返回如下
array:3 [▼
"took" => 27
"errors" => false
"items" => array:4 [▼
0 => array:1 [▼
"index" => array:9 [▼
"_index" => "my_index"
"_type" => "my_type"
"_id" => "10001"
"_version" => 1
"result" => "created"
"_shards" => array:3 [▼
"total" => 2
"successful" => 1
"failed" => 0
]
"_seq_no" => 1
"_primary_term" => 1
"status" => 201
]
]
1 => array:1 [▼
"index" => array:9 [▼
"_index" => "my_index"
"_type" => "my_type"
"_id" => "10002"
"_version" => 1
"result" => "created"
"_shards" => array:3 [▼
"total" => 2
"successful" => 1
"failed" => 0
]
"_seq_no" => 2
"_primary_term" => 1
"status" => 201
]
]
...這裡使用了 $dataList 自帶的 id，在實際專案中建議使用資料的 id,用做資料的唯一 id，方便通過 id 查詢資料。
刪除資料
刪除文件只能單條刪除，需指定資料 ID
$param = [
'index' => 'my_index',
'type' => 'my_type',
'id' => 'my_id' // 指定資料ID
];
return $this->client->delete($param);返回如下
array:1 [▼
"acknowledged" => true
]查詢資料
查詢資料需指定資料 ID
$params = [
'index' => 'my_index',
'type' => 'my_type',
'id' => 'WKXd12IBwuLBOSSKe5k_' // 此 ID 為自動生成的 ID，專案中建議查詢手動錄入ID
];
return $this->client->get($params);返回如下
array:6 [▼
"_index" => "my_index"
"_type" => "my_type"
"_id" => "WKXd12IBwuLBOSSKe5k_"
"_version" => 1
"found" => true
"_source" => array:2 [▼
"title" => "我愛北京天安門"
"body" => "天安門上太陽升"
]
]資料修改
$params = [
'index' => 'my_index',
'type' => 'my_type',
'id' => 'WKXd12IBwuLBOSSKe5k_',//指定 id, 這裡為之前錄入時自動生成的 id
'body' => [
'doc' => [ // 必須帶上doc.表示是資料操作
'age' => 150
]
]
];
return $this->client->update($params);返回如下
array:8 [▼
"_index" => "my_index"
"_type" => "my_type"
"_id" => "WKXd12IBwuLBOSSKe5k_"
"_version" => 2
"result" => "updated"
"_shards" => array:3 [▼
"total" => 2
"successful" => 1
"failed" => 0
]
"_seq_no" => 4
"_primary_term" => 1
]再次查詢資料
array:6 [▼
"_index" => "my_index"
"_type" => "my_type"
"_id" => "WKXd12IBwuLBOSSKe5k_"
"_version" => 2
"found" => true
"_source" => array:3 [▼
"title" => "我愛北京天安門"
"body" => "天安門上太陽升"
"age" => 150
]
]發現返回資料中多了 age 欄位， 修改成功。
搜尋資料
先來個簡單的.
$params = [
'index' => 'my_index', //['my_index1', 'my_index2'],可以通過這種形式進行跨庫查詢
'type' => 'my_type', //['my_type1', 'my_type2'],
'body' => [
'query'=>[
'match'=>[
"title" => '北京',
],
],
]
];
return $this->client->search($params);返回如下
array:4 [▼
"took" => 188
"timed_out" => false
"_shards" => array:4 [▼
"total" => 5
"successful" => 5
"skipped" => 0
"failed" => 0
]
"hits" => array:3 [▼
"total" => 2
"max_score" => 1.6451461
"hits" => array:2 [▼
0 => array:5 [▼
"_index" => "my_index"
"_type" => "my_type"
"_id" => "10001"
"_score" => 1.6451461
"_source" => array:3 [▼
"id" => "10001"
"title" => "北京"
"body" => "我們是首都"
]
]
1 => array:5 [▼
"_index" => "my_index"
"_type" => "my_type"
"_id" => "WKXd12IBwuLBOSSKe5k_"
"_score" => 0.94175816
"_source" => array:3 [▼
"title" => "我愛北京天安門"
"body" => "天安門上太陽升"
"age" => 150
]
]
]
]
]可以看到，title 中包含北京 的資料已經全部返回了。
Elasticsearch 最重要的也是最靈活的就是搜尋了，你能想到的方法基本上Elasticsearch 都已經幫你做好，比如：term,match,multi_match，range.prefix,wildcard,regexp.fuzzy,match_phrase,match_phrase_prefix,exists等等，瞭解具體方法的使用請參考：
原文地址：http://www.qiehe.net/posts/4/the-use-and-c...
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