下面由Laravel教程栏目给大家介绍laravel使用es的正确姿势，希望对需要的朋友有所帮助！

Elasticsearch 简介

Elastic 的底层是开源库 Lucene。但是，你没法直接用 Lucene，必须自己写代码去调用它的接口。Elastic 是 Lucene 的封装，提供了 REST API 的操作接口，开箱即用。

ES 和 Mysql

ES 里的概念类比于 Mysql 如下图所示：

倒排索引

在说倒排索引之前我们先说说什么是正排索引。正排索引也称为”前向索引”，它是创建倒排索引的基础。

如上在查询一个 keyword 在哪些文档里包含的时候，需对所有的文档进行扫描以确保没有遗漏，这样就使得检索时间大大延长，检索效率低下。这个时候我们就用到了倒排索引，首先将文档分词。

比如我们要查询‘搜索引擎’这个关键词在哪些文档中出现过。首先我们通过倒排索引可以查询到该关键词出现的文档位置是在1和3中;然后再通过正排索引查询到文档1和3的内容并返回结果。

Laravel 使用 ES

安装插件

basemkhirat/elasticsearch 是 Laravel 中使用 ES 的一个扩展，使用起来非常方便：
1）安装方法

$ composer require basemkhirat/elasticsearch

2）发布

$ php artisan vendor:publish –provider=”Basemkhirat\\Elasticsearch\\ElasticsearchServiceProvider”

配置

这样我们就安装好了，如下是我们的连接配置：

'connections' => [
    'default' => [
        'servers' => [
            [
                "host" => env("ELASTIC_HOST", "127.0.0.1"),
                "port" => env("ELASTIC_PORT", 9200),
                'user' => env('ELASTIC_USER', ''),
                'pass' => env('ELASTIC_PASS', ''),
                'scheme' => env('ELASTIC_SCHEME', 'http'),
            ]
        ],
        'index' => env('ELASTIC_INDEX', 'my_index')
    ]],

servers 里可以加入我们的集群配置。

使用方法

该插件的使用方法可借鉴 Laravel 的查询构造器，支持常用的如 where、whereIn、whereBetween、orderBy、first、get，也支持分页方法paginate。

$documents = ES::connection(“default”)
->index(“my_index”)
->type(“my_type”)
->get(); # return a collection of results

设置字段权重：

ES::type(“my_type”)->search(“hello”, function($search){
$search->boost(2)->fields([“title” => 2, “content” => 1])
})->get();

我们也可以通过修改源码扩充自己需要用到的方法，也可以构造原生的查询语句：

$params['body'] = [
            'aggs' => [
                'all_created' => [
                    'terms' => [
                        'field' => 'element.raw',
                        'size'  => $this->_mAggsPageSize                    ],

                    'aggs' => [

                        'sum_pv' => [
                            'sum' => ['field' => 'pv'],
                        ],
                    ],
                ],
            ],
        ];

结语

ES 内置分词器对中分支持并不友好，比较推荐的是 IK分词器，需要注意的是ik版本需要与ES的版本号保持一致。