最近用了几天时间为公司项目集成了全文搜索引擎,项目初步目标是用于搜索框的即时提示。数据需要从MySQL中同步过来,因为数据不小,因此需要考虑初次同步后进行持续的增量同步。这里用到的开源服务就是ElasticSearch。 ElasticSearch ElasticSearch是一个非常好用的开源全文搜索引擎服务,同事推荐之前我并没有了解过,但是看到亚马逊专门提供该服务的实例,没有多了解之前便猜想应该是和Redis一样名声在外的产品,
估计也是经得起考验可以用在生产环境中了。上网了解一番之后发现果然如此: 全文搜索属于最常见的需求,开源的Elasticsearch是目前全文搜索引擎的首选。它可以快速地储存、搜索和分析海量数据。*、Stack Overflow、Github 都采用它。 废话不多说,按照惯例记录一下我的搭建过程。 安装ElasticSearch 安装有几种方式,我个人还是比较喜欢CentOS的yum从源安装。 CentOS的Yum方式安装 首先进入/etc/yum.repos.d目录,建立一个名为elasticsearch.repo的源,内容填写如下: [elasticsearch-6.x] name=Elasticsearch repository for 6.x packages baseurl=https://artifacts.elastic.co/packages/6.x/yum gpgcheck=1 gpgkey=https://artifacts.elastic.co/GPG-KEY-elasticsearch enabled=1 autorefresh=1 type=rpm-md 这里Elastic目前最新版本为6.2,但与之对应的Elasticsearch-PHP需要PHP版本为7.0以上。由于公司的PHP版本是5.x,因此只有退而求其次,选择了稍微老一点的5.6.9版本,5.x版本的安装,只需要在这一步将上面源文件内容中的所有6.x换成5.x即可。 接下来执行 yum install elasticsearch 完成安装后,默认服务是仅仅本地可以访问,如果需要从另一台内网服务器访问,还需要打开监听范围。进入安装目录/usr/share/elasticsearch,编辑elasticsearch.yml文件,修改以下部分: network.host: 0.0.0.0 path.data: /var/lib/elasticsearch path.logs: /var/log/elasticsearch http.host: 0.0.0.0 transport.host: 127.0.0.1 其中network.host是开启外部网络访问,而path.data和path.logs由于默认路径没有设置正确,这里需要手工设置一下。路径设置完成后需要确认一下这两个目录是否存在,如果目录内有上一次安装的残余内容,需要备份后清空,否则会引发一些问题。 接着重启服务: service elasticsearch restart 安装完成测试 重启完成后,在浏览器中输入 http://127.0.0.1:9200/?pretty 如果能看到对应的信息,表示安装成功 安装LogStash 接着安装LogStash服务,这个服务用于汇总各类log日志信息到一个地方统一管理,而这里我们用到这个服务,是因为需要用它来实现数据从MySQL到Elastic的同步。 YUM方式安装LogStash 这同样是Elastic家的产品,因此包含在前面设置的源中,现在安装只需要执行: yum install logstash 这样就完成了安装。接下来别急,还需要安装一个插件。 安装logstash-input-jdbc插件 首先进入/usr/share/logstash/bin目录,执行: ./logstash-plugin install logstash-input-jdbc 插件安装完成后,logstash的安装目前算是完成了。还有很多插件可以实现各种丰富的功能,而这里就咱不多说了。 配置同步MySQL数据到Elastic 接着就是比较重点的地方,配置数据从MySQL库同步到Elastic。首先在任意目录建立同步配置文件,我这里的同步脚本并不多,因此就直接把他们放在logstash的执行目录里: cd /usr/share/logstash/bin mkdir ktsee cd ktsee 然后新建两个文件jdbc.conf和jdbc.sql,其中jdbc.conf是同步配置文件,jdbc.sql同步的mysql脚本。首先编辑jdbc.conf,填入内容: input { stdin { } jdbc { # mysql jdbc connection string to our backup databse 后面的ktsee对应mysql中的test数据库 jdbc_connection_string => "jdbc:mysql://192.168.1.1:3306/ktsee" # the user we wish to excute our statement as jdbc_user => "root" jdbc_password => "password" # the path to our downloaded jdbc driver 这里需要设置正确的mysql-connector-java-5.1.38.jar路径,找不到可以从网上下载后放在配置路径中 jdbc_driver_library => "/elasticsearch-jdbc-2.3.2.0/lib/mysql-connector-java-5.1.38.jar" # the name of the driver class for mysql jdbc_driver_class => "com.mysql.jdbc.Driver" jdbc_paging_enabled => "true" jdbc_page_size => "50000" # 以下对应着要执行的sql的绝对路径 statement_filepath => "/usr/local/logstash/bin/logstash_jdbc_test/jdbc.sql" # 定时字段 各字段含义(由左至右)分、时、天、月、年,全部为*默认含义为每分钟都更新 schedule => "* * * * *" # 设定ES索引类型 type => "ktsee_type" } } filter { json { source => "message" remove_field => ["message"] } } output { elasticsearch { #ESIP地址与端口 hosts => "192.168.1.1:9200" #ES索引名称(自己定义的) index => "ktsee_index" #自增ID编号 document_id => "%{id}" } stdout { #以JSON格式输出 codec => json_lines } } 这里需要注意的地方,在上面配置文件中有相应的注释。 使用Elasticsearch-PHP库集成到项目中 这里选择使用Elasticsearch的官方PHP库Elasticsearch-PHP,如果项目使用composer进行包管理,那么很简单,直接安装对应的版本即可,composer会自动下载其他的依赖库。在项目中添加代码: $client = \Elasticsearch\ClientBuilder::create() ->setHosts(['192.168.1.1:9200']) ->allowBadJSONSerialization() ->build(); $params = [ 'index' => 'ktsee_index', '_source' => [ "id", "product_name", "product_type" ], 'body' => [ 'query' => [ 'match_phrase_prefix' => [ 'product_name' => [ "query" => $post['keyword'], "slop" => 10 ] ], ] ] ]; $response = $client->search($params); 这样就实现了简单的根据关键词搜索调用ElasticSearch。 实现搜索即时提示代码 HTML部分: <form method="get" action="/search" id="header_search"> <input type="text" id="keyword" name="keyword" value="" autocomplete="off" /> <input type="submit" value="" /> </form> <ul id="header_search_suggest"></ul> 这里值得注意的是,搜索框input控件加上autocomplete="off"关闭原生下拉提示框,避免和我们即将要做的智能提示冲突。 CSS部分: #header_search_suggest{ position: absolute; width: calc(100% - 10px); left: 4px; border: solid 1px #ccc; background-color: white; text-align: left; z-index: 101; display: none; } #header_search_suggest li{ font-size: 14px; border-bottom: 1px solid #eeeeee; } #header_search_suggest li a{ padding:0.5em 1em; color:#333333; display: block; text-decoration: none; } #header_search_suggest li a:hover{ background-color: #EDF0F2; color:#2F7EC4; } #header_search_suggest li a em{ font-style: italic; color:#999; font-size:0.8em; } JS部分: var xhr = null; $('#keyword').bind('input propertychange', function () { if (xhr) { xhr.abort();//如果存在ajax的请求,就放弃请求 } var inputText = $.trim(this.value); if (inputText != "") { //检测键盘输入的内容是否为空,为空就不发出请求 xhr = $.ajax({ type: 'POST', url: '/search/suggest', cache: false,//不从浏览器缓存中加载请求信息 // data: "keyword=" + inputText, data: {keyword: inputText}, dataType: 'json', success: function (json) { //console.log(json); if (json.count != 0) { //检测返回的结果是否为空 var lists = ""; $.each(json.data, function (index, obj) { //处理高亮关键词 var searchContent = obj.product_name; var suggestItem = ''; if (searchContent.toLowerCase().indexOf(inputText.toLowerCase()) > -1) { var searchRegExp = new RegExp('(' + inputText + ')', "gi"); suggestItem = searchContent.replace(searchRegExp, ("<strong>$1</strong>")); } suggestItem = suggestItem + "<em> - " + obj.product_type + "</em>"; //遍历出每一条返回的数据 lists += "<li class='listName' ><a href='/search/suggest?id=" + obj.id + "&key=" + encodeURI(searchContent + ' - ' + obj.product_type) + "'>" + suggestItem + "</a></li>"; }); $("#header_search_suggest").html(lists).show();//将搜索到的结果展示出来 } else { $("#header_search_suggest").hide(); } //记录搜索历史记录 $.post('/search/savesearchlog',{keyword: inputText,count: json.count}); } }); } else { $("#header_search_suggest").hide();//没有查询结果就隐藏搜索框 } }).blur(function () { setTimeout('$("#header_search_suggest").hide()',500);//输入框失去焦点的时候就隐藏搜索框,为了防止隐藏过快无法点击,设置延迟0.5秒隐藏 }); 演示效果 如图: 即时搜索提示框效果图
最近用了几天时间为公司项目集成了全文搜索引擎,项目初步目标是用于搜索框的即时提示。数据需要从MySQL中同步过来,因为数据不小,因此需要考虑初次同步后进行持续的增量同步。这里用到的开源服务就是ElasticSearch。
ElasticSearch是一个非常好用的开源全文搜索引擎服务,同事推荐之前我并没有了解过,但是看到亚马逊专门提供该服务的实例,没有多了解之前便猜想应该是和Redis一样名声在外的产品,估计也是经得起考验可以用在生产环境中了。上网了解一番之后发现果然如此:
全文搜索属于最常见的需求,开源的Elasticsearch是目前全文搜索引擎的首选。它可以快速地储存、搜索和分析海量数据。*、Stack Overflow、Github 都采用它。
废话不多说,按照惯例记录一下我的搭建过程。
安装ElasticSearch安装有几种方式,我个人还是比较喜欢CentOS的yum从源安装。
CentOS的Yum方式安装
首先进入/etc/yum.repos.d
目录,建立一个名为elasticsearch.repo
的源,内容填写如下:
[elasticsearch-6.x]
name=Elasticsearch repository for6.x packages
baseurl=https://artifacts.elastic.co/packages/6.x/yum
gpgcheck=1
gpgkey=https://artifacts.elastic.co/GPG-KEY-elasticsearch
enabled=1
autorefresh=1
type=rpm-md
这里Elastic目前最新版本为6.2,但与之对应的Elasticsearch-PHP需要PHP版本为7.0以上。由于公司的PHP版本是5.x,因此只有退而求其次,选择了稍微老一点的5.6.9版本,5.x版本的安装,只需要在这一步将上面源文件内容中的所有6.x换成5.x即可。
接下来执行
yum install elasticsearch
完成安装后,默认服务是仅仅本地可以访问,如果需要从另一台内网服务器访问,还需要打开监听范围。进入安装目录/usr/share/elasticsearch
,编辑elasticsearch.yml
文件,修改以下部分:
network.host:0.0.0.0
path.data:/var/lib/elasticsearch
path.logs:/var/log/elasticsearch
http.host:0.0.0.0
transport.host:127.0.0.1
其中network.host
是开启外部网络访问,而path.data
和path.logs
由于默认路径没有设置正确,这里需要手工设置一下。路径设置完成后需要确认一下这两个目录是否存在,如果目录内有上一次安装的残余内容,需要备份后清空,否则会引发一些问题。
接着重启服务:
service elasticsearch restart
安装完成测试
重启完成后,在浏览器中输入
http://127.0.0.1:9200/?pretty
如果能看到对应的信息,表示安装成功
安装LogStash接着安装LogStash服务,这个服务用于汇总各类log日志信息到一个地方统一管理,而这里我们用到这个服务,是因为需要用它来实现数据从MySQL到Elastic的同步。
YUM方式安装LogStash
这同样是Elastic家的产品,因此包含在前面设置的源中,现在安装只需要执行:
yum install logstash
这样就完成了安装。接下来别急,还需要安装一个插件。
安装logstash-input-jdbc插件
首先进入/usr/share/logstash/bin
目录,执行:
./logstash-plugin install logstash-input-jdbc
插件安装完成后,logstash的安装目前算是完成了。还有很多插件可以实现各种丰富的功能,而这里就咱不多说了。
配置同步MySQL数据到Elastic
接着就是比较重点的地方,配置数据从MySQL库同步到Elastic。首先在任意目录建立同步配置文件,我这里的同步脚本并不多,因此就直接把他们放在logstash的执行目录里:
cd /usr/share/logstash/bin
mkdir ktsee
cd ktsee
然后新建两个文件jdbc.conf
和jdbc.sql
,其中jdbc.conf
是同步配置文件,jdbc.sql
同步的mysql脚本。首先编辑jdbc.conf
,填入内容:
input {
stdin {
}
jdbc {
# mysql jdbc connection string to our backup databse 后面的ktsee对应mysql中的test数据库
jdbc_connection_string =>"jdbc:mysql://192.168.1.1:3306/ktsee"
# the user we wish to excute our statement as
jdbc_user =>"root"
jdbc_password =>"password"
# the path to our downloaded jdbc driver 这里需要设置正确的mysql-connector-java-5.1.38.jar路径,找不到可以从网上下载后放在配置路径中
jdbc_driver_library =>"/elasticsearch-jdbc-2.3.2.0/lib/mysql-connector-java-5.1.38.jar"
# the name of the driver class for mysql
jdbc_driver_class =>"com.mysql.jdbc.Driver"
jdbc_paging_enabled =>"true"
jdbc_page_size =>"50000"
# 以下对应着要执行的sql的绝对路径
statement_filepath =>"/usr/local/logstash/bin/logstash_jdbc_test/jdbc.sql"
# 定时字段 各字段含义(由左至右)分、时、天、月、年,全部为*默认含义为每分钟都更新
schedule =>"* * * * *"
# 设定ES索引类型
type =>"ktsee_type"
}
}
filter {
json {
source =>"message"
remove_field =>["message"]
}
}
output {
elasticsearch {
#ESIP地址与端口
hosts =>"192.168.1.1:9200"
#ES索引名称(自己定义的)
index =>"ktsee_index"
#自增ID编号
document_id =>"%{id}"
}
stdout {
#以JSON格式输出
codec => json_lines
}
}
这里需要注意的地方,在上面配置文件中有相应的注释。
使用Elasticsearch-PHP库集成到项目中这里选择使用Elasticsearch的官方PHP库Elasticsearch-PHP,如果项目使用composer进行包管理,那么很简单,直接安装对应的版本即可,composer会自动下载其他的依赖库。在项目中添加代码:
$client = \Elasticsearch\ClientBuilder::create()
->setHosts(['192.168.1.1:9200'])
->allowBadJSONSerialization()
->build();
$params =[
'index'=>'ktsee_index',
'_source'=>[
"id",
"product_name",
"product_type"
],
'body'=>[
'query'=>[
'match_phrase_prefix'=>[
'product_name'=>[
"query"=> $post['keyword'],
"slop"=>10
]
],
]
]
];
$response = $client->search($params);
这样就实现了简单的根据关键词搜索调用ElasticSearch。
实现搜索即时提示代码HTML部分:
<formmethod="get"action="/search"id="header_search">
<inputtype="text"id="keyword"name="keyword"value=""autocomplete="off"/>
<inputtype="submit"value=""/>
</form>
<ulid="header_search_suggest"></ul>
这里值得注意的是,搜索框input控件加上autocomplete="off"
关闭原生下拉提示框,避免和我们即将要做的智能提示冲突。
CSS部分:
#header_search_suggest{
position: absolute;
width: calc(100%-10px);
left:4px;
border: solid 1px#ccc;
background-color: white;
text-align: left;
z-index:101;
display: none;
}
#header_search_suggest li{
font-size:14px;
border-bottom:1px solid #eeeeee;
}
#header_search_suggest li a{
padding:0.5em1em;
color:#333333;
display: block;
text-decoration: none;
}
#header_search_suggest li a:hover{
background-color:#EDF0F2;
color:#2F7EC4;
}
#header_search_suggest li a em{
font-style: italic;
color:#999;
font-size:0.8em;
}
JS部分:
var xhr =null;
$('#keyword').bind('input propertychange',function(){
if(xhr){
xhr.abort();//如果存在ajax的请求,就放弃请求
}
var inputText = $.trim(this.value);
if(inputText !=""){//检测键盘输入的内容是否为空,为空就不发出请求
xhr = $.ajax({
type:'POST',
url:'/search/suggest',
cache:false,//不从浏览器缓存中加载请求信息
// data: "keyword=" + inputText,
data:{keyword: inputText},
dataType:'json',
success:function(json){
//console.log(json);
if(json.count !=0){
//检测返回的结果是否为空
var lists ="";
$.each(json.data,function(index, obj){
//处理高亮关键词
var searchContent = obj.product_name;
var suggestItem ='';
if(searchContent.toLowerCase().indexOf(inputText.toLowerCase())>-1){
var searchRegExp =newRegExp('('+ inputText +')',"gi");
suggestItem = searchContent.replace(searchRegExp,("<strong>$1</strong>"));
}
suggestItem = suggestItem +"<em> - "+ obj.product_type +"</em>";
//遍历出每一条返回的数据
lists +="<li class='listName' ><a href='/search/suggest?id="+ obj.id +"&key="+ encodeURI(searchContent +' - '+ obj.product_type)+"'>"+ suggestItem +"</a></li>";
});
$("#header_search_suggest").html(lists).show();//将搜索到的结果展示出来
}else{
$("#header_search_suggest").hide();
}
//记录搜索历史记录
$.post('/search/savesearchlog',{keyword: inputText,count: json.count});
}
});
}else{
$("#header_search_suggest").hide();//没有查询结果就隐藏搜索框
}
}).blur(function(){
setTimeout('$("#header_search_suggest").hide()',500);//输入框失去焦点的时候就隐藏搜索框,为了防止隐藏过快无法点击,设置延迟0.5秒隐藏
});
如图: