摘要：為了方便調試，可以修改文件，加入以下兩行安裝中文分詞插件原裝分詞器會簡單地拆分每個漢字，沒有根據詞庫來分詞，這樣的后果就是搜索結果很可能不是你想要的。原文鏈接參考資料權威指南為你的站點插上的翅膀安裝中文分詞中的簡介使用實現博客站內搜索

Elasticsearch是一個基于Apache Lucene(TM)的開源搜索引擎。無論在開源還是專有領域，Lucene可以被認為是迄今為止最先進、性能最好的、功能最全的搜索引擎庫。
但是，Lucene只是一個庫。想要使用它，你必須使用Java來作為開發語言并將其直接集成到你的應用中，更糟糕的是，Lucene非常復雜，你需要深入了解檢索的相關知識來理解它是如何工作的。
Elasticsearch也使用Java開發并使用Lucene作為其核心來實現所有索引和搜索的功能，但是它的目的是通過簡單的RESTful API來隱藏Lucene的復雜性，從而讓全文搜索變得簡單。

如果沒有搜索引擎，單單憑借Mysql提供的簡單搜索功能，無論在性能還是效果上都不盡如人意，繼承程序猿的折騰屬性，決定將自己的博客插上Elasticsearch的翅膀。

sudo apt-get update
sudo apt-get install openjdk-8-jdk

下載

wget https://download.elasticsearch.org/elasticsearch/elasticsearch/elasticsearch-2.3.4.deb    
sudo dpkg -i elasticsearch-2.3.4.deb

目前ElasticSearch的中文分詞插件IK最高版本為1.9.4，兼容Elasticsearch的2.3.4版本。

安裝

sudo dpkg -i elasticsearch-2.3.4.deb

開機自啟動

sudo update-rc.d elasticsearch defaults 95 10
sudo service elasticsearch start

測試

curl http://localhost:9200

你如果你看到以下信息，說明你的ElasticSearch已安裝成功。

{
    "name" : "Peter Petruski",
    "cluster_name" : "elasticsearch",
    "version" : {
        "number" : "2.3.4",
        "build_hash" : "...(隱藏)",
        "build_timestamp" : "2016-06-30T11:24:31Z",
        "build_snapshot" : false,
        "lucene_version" : "5.5.0"
    },
      "tagline" : "You Know, for Search"
}

默認情況下 Elasticsearch 的 RESTful 服務只有本機才能訪問，也就是說無法從主機訪問虛擬機中的服務。為了方便調試，可以修改 /etc/elasticsearch/config/elasticsearch.yml 文件，加入以下兩行：

network.bind_host: “0.0.0.0"
network.publish_host: \_non_loopback:ipv4_

Elasticsearch原裝分詞器會簡單地拆分每個漢字，沒有根據詞庫來分詞，這樣的后果就是搜索結果很可能不是你想要的。這里推薦使用elasticsearch-analysis-ik，支持自定義詞庫。

下載

wget https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/archive/v1.9.4.tar.gz

解壓

tar -xvf elasticsearch-analysis-ik.tar.gz

使用maven打包該java項目

cd elasticsearch-analysis-ik-1.9.4
mvn package

在plugins目錄下創建ik目錄，并將打包好的IK插件解壓到其中

mkdir /usr/share/elasticsearch/plugins/ik
unzip target/releases/elasticsearch-analysis-ik-1.9.4.zip -d /usr/share/elasticsearch/plugins/ik/

elasticsearch-analysis-ik 的配置文件在 ~/{es_root}/plugins/ik/config/ik/ 目錄，很多都是詞表，直接用文本編輯器打開就可以修改，改完記得保存為 utf-8 格式。

現在再啟動 Elasticsearch 服務，如果看到類似下面這樣的信息，說明 IK Analysis 插件已經裝好了

plugins [analysis-ik]

在使用之前，先大概了解下ES的特點：

網上通常會將Elasticsearch和傳統關系型數據庫Mysql做一下類比：

Elasticsearch不僅僅是全文搜索：

分布式的實時文件存儲，每個字段都被索引并可被搜索

分布式的實時分析搜索引擎

可以擴展到上百臺服務器，處理PB級結構化或非結構化數據

分布式、實時、每個字段、PB級，有點不明覺厲~ 不要慌，剛認識不熟悉很正常，慢慢接觸，自然就熟絡了，stop getting off track（回歸正題），想要詳細認識ES，請移步Elasticsearch權威指南，接下來就是一步步將ES集成進項目當中：

1. 使用package

可以直接使用官方提供的package，由于不想花時間重復造輪子，我直接使用進一步封裝的第三方package。在github上有好幾個可用的，我選了Elasticquent，部分是因為名字和laravel的Eloquent比較搭（笑...）。Elasticquent提供了簡潔好用的trait，直接集成進你的Model里，例如Article：

...
use ElasticquentElasticquentTrait;

class Article extends Model
{
    use ElasticquentTrait;
        ...
}

然后就可以優雅的使用Elasticsearch了，具體如何安裝使用，請參考Elasticquent的說明文檔。

2. 配置Mapping

關于Mapping（映射），我找到了一篇專門介紹它的文章（傳送們），通俗易懂。

文章中提到，mapping不僅告訴ES一個field中是什么類型的值， 它還告訴ES如何索引數據以及數據是否能被搜索到。

Got it! 也就是說，如果我們不配置mapping，那ES就不會知道我們是想讓它按照IK的分詞方式來進行索引咯~

到這里，不得不說這是一個坑，目前網上的很多資料因為使用的是老版本的ES和IK，所以index和mapping的配置一般都放在es的配置文件yml當中。但我按照那種配置方法，并沒有達到預期的分詞效果，ES還是簡單粗暴的將漢字一個個的切開，屢敗屢戰折騰兩天之后，終于想到試著使用Elasticquent說明文檔里在Model中配置mapping的方式，果然，豁然開朗：

curl -XGET "http://localhost:9200/_analyze?analyzer=ik&pretty=true&text=%e4%bd%a0%e5%a5%bd%e9%ba%a6%e8%82%af%e5%85%88%e7%94%9f"

{   
    "tokens" : [ {
        "token" : "你好",
           "start_offset" : 0,
        "end_offset" : 2,
        "type" : "CN_WORD",
        "position" : 0
    },
    {
        "token" : "麥",
        "start_offset" : 2,
        "end_offset" : 3,
        "type" : "CN_WORD",
        "position" : 1
    }, {
        "token" : "肯",
        "start_offset" : 3,
        "end_offset" : 4,
        "type" : "CN_WORD",
    "position" : 2
    }, {
        "token" : "先生",
        "start_offset" : 4,
        "end_offset" : 6,
        "type" : "CN_WORD",
        "position" : 3
    }]
}

附上我的mapping配置代碼

protected $mappingProperties = array(
   "title" => array(
        "type" => "string",
        "analyzer" => "ik_max_word"
    ),
   "content" => array(
        "type" => "string",
        "analyzer" => "ik_max_word"
    )
);

可以看出，我告訴ES，我的title和content字段是string類型而且請按照ik的分詞方式幫我檢索。

3. 創建索引

直接使用Elasticquent提供的createIndex方法創建，如果想把現有文檔全部索引，可以使用addAllToIndex方法，簡單愉快。

Article::createIndex($shards = null, $replicas = null);
Article::addAllToIndex();

4. 增刪改查

在你的控制器里的增刪改查方法中，將Elasticquent提供的相應操作索引的方法依次加上即可，完成之后，那么你對文檔的操作就會同步ES的索引了。具體代碼請直接移步Elasticquent開源項目中trait里的代碼就好，這里不再貼出。

在此之前，了解過sphinx，使用過配置好的xunsearch，但真正自己從零開始研究全文搜索引擎還是頭一次，中間遇到了許多坑，雖然被坑郁悶，但也感謝這些坑，畢竟越過去就會有快感。寫這篇文章一來作為紀念和起點，二來希望能多少對別人有點幫助，因為我也是看過好多相關的文章才一點點將ES搭建完成，在這里感謝那些樂于分享的前輩。

當然，Elasticsearch功能很強大，各種插件各種配置，這篇文章需要完善的地方還有很多，后期會不斷更新，如果文中有錯誤或者不嚴謹的地方，歡迎留言交流。

PS. 最后貼出我項目中的Dockerfile，方便感興趣的同學使用。

原文鏈接：https://macken.me/article/elasticsearch-for-search

Elasticsearch權威指南

為你的站點插上ElasticSearch的翅膀

ElasticSearch安裝中文分詞

elasticsearch中的mapping簡介

使用 Elasticsearch 實現博客站內搜索

elasticsearch-analysis-ik

Elasticquent