Laravel + Elasticsearch 实现中文搜索的方法

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：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。