要点
不同工具之间版本匹配很重要
由点及面，先实践起来再学细节的原理和使用
技术栈
laravel5.5框架+scout组件+elasticsearch6.3.0搜索引擎
辅助
elasticsearch-head 查看集群数据可视化
中文分词插件Ik
介绍
laravel是一款现代化的php框架
es是搜索引擎
es-head是管理查看使用es的图形界面工具
scout是laravel一款优秀的组件
安装流程
laravel
laravel安装器安装：
laravel new larasearch
配置env文件：
DB_CONNECTION=mysql
DB_HOST=127.0.0.1
DB_PORT=3306
DB_DATABASE=julyedu
DB_USERNAME=root
DB_PASSWORD=123456
这时php artisan命令启动，访问127.0.0.1:8000 就可以看到项目首页了。
es
在es的官网挑选一个合适的版本，建议选择6.3.0，以便配套使用IK和ES-head。
# 下载
https://www.elastic.co/downloads/past-releases
IK
1.直接plugin命令安装
./bin/elasticsearch-plugin install https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases/download/v6.3.0/elasticsearch-analysis-ik-6.3.0.zip
2.配置修改ik的版本适应es6.3.1,修改文件plugin-descriptor.properties，config文件夹下的配置文件主要是IK本身暂时不需要修改，这个properties文件主要是和es交互，修改其es版本和jdk版本号
# 修改elasticsearch-head/plugin-descriptor.properties文件
description=head - A web front end for an elastic search cluster
version=6.3.1
site=true
name=analysis-ik
classname=org.elasticsearch.plugin.analysis.ik.AnalysisIkPlugin
java.version=1.8
elasticsearch.version=6.3.1
es-head
head是基于node开发的，所以需要先安装node
node下载地址：http://cdn.npm.taobao.org/dis...
在电脑任意一个目录下（不要在elasticsearch目录里面），执行一下命令，
git clone https://github.com/mobz/elasticsearch-head.git
cd elasticsearch-head/
npm install
为了es-head可以访问es，所以需要配置跨域：
修改两个地方：
#elasticsearch-headGruntfile.js
connect: {
server: {
options: {
port: 9100,
hostname: '*',
base: '.',
keepalive: true
}
}
}
#elasticsearch-5.6.0configelasticsearch.yml
http.cors.enabled: true
http.cors.allow-origin: "*"
scout
通过composer安装依赖包
composer require laravel/scout
composer require tamayo/laravel-scout-elastic
基本配置
在config/app.php文件中的providers数组中加入服务提供者
// config/app.php
'providers' => [
// ...
Laravel\Scout\ScoutServiceProvider::class,
// ...
ScoutEngines\Elasticsearch\ElasticsearchProvider::class,
],
使用以下命令生成scout配置文件
php artisan vendor:publish --provider="Laravel\Scout\ScoutServiceProvider"
在config/scout.php中加入elasticsearch的配置
'elasticsearch' => [
'index' => env('ELASTICSEARCH_INDEX', 'laravel'),
'hosts' => [
env('ELASTICSEARCH_HOST', 'http://localhost:9200'),
],
],
然后我们打开.env文件，加入scout和elasticsearch的配置
# scout配置
SCOUT_DRIVER=elasticsearch
SCOUT_PREFIX=
# elasticsearch 配置
ELASTICSEARCH_INDEX=esdemo
# elasticsearch 地址
ELASTICSEARCH_HOST=http://172.30.6.1:9200
相关文档地址
laravel scout中文文档地址：https://laravel-china.org/doc...
es中文文档地址：https://www.elastic.co/guide/...
es6.3.0地址：https://www.elastic.co/downlo...
IK github地址：https://github.com/medcl/elas...
启动并查看
启动es
./bin/elasticsearch
地址
http://127.0.0.1:9200/
启动es-head
npm run start
地址
http://127.0.0.1:9100
启动laravel项目
php artisan serve
地址
http://127.0.0.1:8000/es/s?page=1
测试执行
创建索引
创建模型并填充数据
创建模型app/Ques.php，为方便后续测试，请先建表和填充数据，可以手动使用sql语句添加数据，也使用laravel自动的数据迁移和填充。
<?php
namespace App;
use Illuminate\Database\Eloquent\Model;
use Laravel\Scout\Searchable;
/**
* 学生模型
*/
class Ques extends Model
{
use Searchable;
//定义关联的表名，不定义的话默认此模型关联的表为 模型名s (users)
protected $table = 'aws_ques_tb_0';
/******字段相关*******/
#定义主键字段名，默认是id
protected $primaryKey = 'id';
#定义字段白名单，允许操作表中的哪些字段
// protected $fillable = ['ques','name'];
#定义字段黑名单，不允许操作表中哪些字段
protected $guarded = [];
//1、使用model::create([])等方法直接对orm对象操作使，必须定义$guarded或者$fillable
//2、使用$m = new model();然后$m->save()的方式不需要定义
//3、简便的方式就是定义$fillable = [];
#定义隐藏的字段
protected $hidden = [];
/**
* 索引名称
*
* @return string
*/
public function searchableAs()
{
return 'ques_index';
}
/**
* 索引名称
*
* @return string
*/
public function searchableAs()
{
return 'Quess_index';
}
/**
* 可搜索的数据索引
*
* @return array
*/
public function toSearchableArray()
{
$array = $this->toArray();
// Customize array...
return $array;
}
}
把所有现有记录导入到搜索索引里
php artisan scout:import "App\Ques"
导入过程
Imported [App\Ques] models up to ID: 500
Imported [App\Ques] models up to ID: 1000
Imported [App\Ques] models up to ID: 1500
Imported [App\Ques] models up to ID: 2000
All [App\Ques] records have been imported.
我们访问es，是不是已经有了刚刚导入的Quess_index索引数据。
http://172.30.6.1:9200/esdemo/Ques_index/_search
试试搜索
在route/web.php中写个demo，试试看；
Route::get('/search/{content}', function ($content) {
//直接输出数组data，限制1000条
// $res = App\Ques::search($content)->take(1000)->get()->toArray();
// 分页请求 http://127.0.0.1:8000/es/机器学习?page=1
$res = App\Ques::search($content)->paginate(100)->toArray();
dd($res);
});
大功告成
输出：
array:12 [▼
"current_page" => 1
"data" => array:9 [▼
0 => array:9 [▼
"id" => 922
"ques" => "哪些机器学习算法不需要做归一化处理？"
"analysis" => """
概率模型不需要归一化，因为它们不关心变量的值，而是关心变量的分布和变量之间的条件概率，如决策树、rf。而像adaboost、svm、lr、KNN、KMeans之类的最优化问题就需要归一化。\r\n
我理解归一化和标准化主要是为了使计算更方便 比如两个变量的量纲不同 可能一个的数值远大于另一个那么他们同时作为变量的时候 可能会造成数值计算的问题，比如说求矩阵的逆可能很不精确 或者梯度下降法的收敛比较困难，还有如果需要计算欧式距离的话可能 量纲也需要调整 所以我估计lr 和 knn 保准话一下应该有好处。至于其他的算 ▶
一般我习惯说树形模型，这里说的概率模型可能是差不多的意思。引用自@寒小阳
"""
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"diff" => 0
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"created_time" => "2017-12-10 18:57:13"
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2 => array:9 [▶]
3 => array:9 [▶]
4 => array:9 [▶]
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7 => array:9 [▶]
8 => array:9 [▶]
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]
参考
PHP使用elasticsearch搜索安装及分词方法【https://segmentfault.com/a/11...】
Laravel中利用Scout集成Elasticsearch搜索引擎【https://segmentfault.com/a/11...】
全文搜索引擎 Elasticsearch 入门教程【http://www.ruanyifeng.com/blo...】
laravel使用ElasticSearch进行搜索【https://blog.csdn.net/lingche...】
elasticsearch6.3.1+IK插件安装部署全攻略【https://blog.csdn.net/superhe...】
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