学习和使用Elasticsearch有一段时间了，项目中大量使用到了es，但对于我来说都是部分或者局部地去使用，所以得找个时间好好整理并且再完整实践一下es，于是就有了这篇文章。

首先系统架构是LNMP，很简单的个人博客网站（逐步前行STEP），
使用laravel框架，实现全文检索的引擎是elasticsearch，使用的分词工具是ik-analyzer然后是安装组件：elasticsearch/elasticsearch，以下列表是本次实践所用到的软件/框架/组件的版本：

1. PHP 7.1.3
2. Larvel 5.8
3. Mysql 5.7
4. elasticsearch 5.3
5. elasticsearch/elasticsearch 7.2

以下默认上述环境已经准备完毕。

实战主要分为4部分：

1. 创建索引
2. 全量数据导入es
3. 增量数据同步es
4. 关键词检索

一、创建索引

博客的以下属性需要纳入检索：

其中，title、description、content既需要分词来做全文检索，又需要保留部分原字符串便于直接搜索，所以使用fields将字段映射出不同类型：

"title": {
    "type": "text",
    "fields": {
        "keyword": {
            "type": "keyword",
            "ignore_above": 256
        }
    }
},

而在分词器的选择上，为了既能对文档分词更细，又能对检索更精确，在对文档字段分词和对检索时的输入分词使用不同的分词器：

"title": {
   "type": "text",
     "fields": {
         "keyword": {
             "type": "keyword",
             "ignore_above": 256
         }
     },
     "analyzer": "ik_max_word",
     "search_analyzer": "ik_smart"
 },

比如，title为”重走丝绸之路“，ik_max_word分词如下：

{
    "tokens": [
        {
            "token": "重走",
            "start_offset": 0,
            "end_offset": 2,
            "type": "CN_WORD",
            "position": 0
        },
        {
            "token": "丝绸之路",
            "start_offset": 2,
            "end_offset": 6,
            "type": "CN_WORD",
            "position": 1
        },
        {
            "token": "丝绸",
            "start_offset": 2,
            "end_offset": 4,
            "type": "CN_WORD",
            "position": 2
        },
        {
            "token": "之路",
            "start_offset": 4,
            "end_offset": 6,
            "type": "CN_WORD",
            "position": 3
        }
    ]
}

而ik_smart分词粒度更粗：

{
    "tokens": [
        {
            "token": "重走",
            "start_offset": 0,
            "end_offset": 2,
            "type": "CN_WORD",
            "position": 0
        },
        {
            "token": "丝绸之路",
            "start_offset": 2,
            "end_offset": 6,
            "type": "CN_WORD",
            "position": 1
        }
    ]
}

键搜索词为”重走丝绸之路“，我们当然希望原文尽可能多匹配到这个检索词，而不是每个字都可能检索出一堆文档，这就是匹配的精确度。

对于keyword_ids、category_id，导入到es中时，就要装换成具体的内容了，才能要支持用户使用文本检索，而不是限制使用ID，这两个字段分别在es中字段名设置为keywords、category。
而且，一般来说关键词的检索，只考虑精确匹配，比如说关键词”全文检索“，如果要分词的话就会变成：

{
    "tokens": [
        {
            "token": "全文",
            "start_offset": 0,
            "end_offset": 2,
            "type": "CN_WORD",
            "position": 0
        },
        {
            "token": "检索",
            "start_offset": 2,
            "end_offset": 4,
            "type": "CN_WORD",
            "position": 1
        }
    ]
}

而实际上，全文可能匹配一部分文档，检索页匹配一部分文档，这对于关键词这个属性定义来说，是没有意义的，所以，我们对keywords、category使用”keyword“类型。

考虑到该实战只是最小实现，忽略别名（aliases），分片配置使用默认，相应的需建立索引articles如下：

{
        "mappings": {
            "doc": {
                "properties": {
                    "id": {
                        "type": "long"
                    },
                    "keywords": {
                        "type": "keyword",
                        "ignore_above": 256
                    },
                    "categorys": {
                        "type": "keyword",
                        "ignore_above": 256
                    },
                    "read_cnt": {
                        "type": "long"
                    },
                    "title": {
                        "type": "text",
                        "fields": {
                            "keyword": {
                                "type": "keyword",
                                "ignore_above": 256
                            }
                        },
                        "analyzer": "ik_max_word",
                        "search_analyzer": "ik_smart"
                    },
                    "description": {
                        "type": "text",
                        "fields": {
                            "keyword": {
                                "type": "keyword",
                                "ignore_above": 256
                            }
                        },
                        "analyzer": "ik_max_word",
                        "search_analyzer": "ik_smart"
                    },
                    "created_at": {
                        "type": "date",
                        "format": "yyyy-MM-dd HH:mm:ss||yyyy-MM-dd||epoch_millis"
                    },
                    "updated_at": {
                        "type": "date",
                        "format": "yyyy-MM-dd HH:mm:ss||yyyy-MM-dd||epoch_millis"
                    }
                }
            }
        }
    
}

使用 PUT /articles API创建索引成功后会返回：

{
    "acknowledged": true,
    "shards_acknowledged": true
}

二、全量数据导入es

因为是对已有的博客网站打造全文检索，所以首先需要进行一次全量导入ES。第一步的操作都是直接使用es api完成的，而这一步涉及到数据查询与转换，则需要在我们的项目内完成。

首先我们需要熟悉es组件elasticsearch/elasticsearch的使用，以下介绍本次实战涉及到的一些功能，更多可以直接看文档：Elasticsearch-PHP 中文文档。

我们先在配置文件config/elastic.php定义好es的连接信息：

<?php

return array(
    'default' => [
         'hosts'     => [
            [
                 'host' => ‘xxx.xxx.xxx.xxx’,
                 'port' => '9200',
                 'scheme' => 'http',
             ]
         ],
        'retries'   => 1,

        /*
        |--------------------------------------------------------------------------
        | Default Index Name
        |--------------------------------------------------------------------------
        |
        | This is the index name that elasticquent will use for all
        */
        'default_index' => ‘default_index’,
    ],
);

再使用批量批量索引文档的方法：bulk，示例：

for($i = 0; $i < 100; $i++) {
    $params['body'][] = [
        'index' => [
            '_index' => 'my_index',
            '_type' => 'my_type',
        ]
    ];

    $params['body'][] = [
        'my_field' => 'my_value'
    ];
}

$responses = ClientBuilder::create()->build()->bulk($params);

这里不能直接使用查库后的数据，需要做一些转换工作，比如keyword_ids 转换成keywords，我们封装一个函数：getDoc()：

public function getDoc()
{
    $fields = [
        'id',
        ’title,
        ‘description’,
        ‘read_cnt’,
        'created_at’,
        ‘updated_at’
    ];

    $data = array_only($this->getAttributes(), $fields);

    $data[‘keywords’] = ArticleKeyword::whereIn(‘id’, $this->keyword_ids)->pluck(‘name’)->toArray();

    $data[‘category’] = ArticleCategory::find($this->category_id);

    return $data;
}

直接调用该方法获取需要同步的文档数据。
注意使用该方法批量索引时，index + 一组数据是成对的。
按照第一步新建的索引，直接使用组件提供的批量索引功能全量将查询出的数据同步到es中。

3、增量数据同步es

对于新增的数据，需要在写入库中的同时同步到es，这里使用到的方案是Eloquent 的模型事件。

在 Eloquent 模型类上进行查询、插入、更新、删除操作时，会触发相应的模型事件，不管你有没有监听它们。这些事件包括：

retrieved 获取到模型实例后触发
creating 插入到数据库前触发
created 插入到数据库后触发
updating 更新到数据库前触发
updated 更新到数据库后触发
saving 保存到数据库前触发（插入/更新之前，无论插入还是更新都会触发）
saved 保存到数据库后触发（插入/更新之后，无论插入还是更新都会触发）
deleting 从数据库删除记录前触发
deleted 从数据库删除记录后触发
restoring 恢复软删除记录前触发
restored 恢复软删除记录后触发

而我们需要使用到的事件是：saved、deleted，监听这两个事件，在触发后同步到es，这样文章的增、改、删操作都能实时将数据变化同步到es。

我们使用fireModelEvent设置事件触发的同步操作，这里用到了组件中的单文档索引功能：index，示例：

$params = [
    'index' => 'my_index',
    'type' => 'my_type',
    'id' => 'my_id',
    'body' => [ 'testField' => 'abc']
];

$response = $client->index($params);

使用第2步中的getDoc()方法来获取待更新的数据。
具体实现如下：

    public function fireModelEvent($event, $halt = true)
    {
        if (in_array($event, ['saved', 'deleted']))
        {
            if($event == 'deleted')
            {
                ClientBuilder::create()->build()->delete(['id' => $this->id]);
            }

            if($event == 'saved')
            {
                $params = [
                    'index' => 'articles',
                    'type' => 'doc',
                    'id' => $this->id,
                    'body' => $this->getDoc()
                ];

                ClientBuilder::create()->build()->index($params);
            }
        }
    }

4、检索数据

通过2、3步骤，我们的文章已经实时同步到es上了，这一步我们需要将es的全文检索开放给用户使用，在我的网站中，我在文章列表增加了一个搜索框给用户输入需检索的文本：

这里有两个需求：
1、对title、description、keywords、category 做 query_string 查询
2、将查询结果转化为Eloquent集合，便于结果展示

封装的检索函数：

    public static function search($keyword, $page = 1, $per_page = 20, $conditions = [], $sort = null)
    {
        $page = max(1, intval($page));

        $from = ($page - 1) * $per_page;

        $query = [];
        //搜索文本字段
        $search_fields = ['title', 'keywords', 'category', 'description'];

        if($keyword)
        {
            foreach ($search_fields as $key => $search_field)
            {
                $query['must']['bool']['should'][] = [
                    'query_string' => [
                        'default_field' => $search_field,
                        'query' => strtolower($keyword),
                        'default_operator' => 'AND',
                    ]
                ];
            }
        }

        $params = [
            'index' => 'articles',
            'type' => 'doc',
            'body' => [
                'query' => $query
            ]
        ];

        $response = ClientBuilder::create()->build()->search($params);

        $total_count = array_get($response, 'hits.total', 0);

        $collection = new Collection();

        foreach (array_get($response, 'hits.hits', []) as $key => $item)
        {
            $self = new static;

            $self->setRawAttributes($item['_source'], true);

            $collection->add($self);
        }

        return new LengthAwarePaginator($collection, $total_count, $per_page, intval($from/$per_page) + 1);
    }