创造不息，交付不止
我们要做的东西比较简单，就是把一个公众账号的文章拉下来，然后实现所有文章的“标题”和“内容”的搜索，在项目中我选择了李笑来老师的”学习学习再学习“中的50篇文章。
这个 Demo 是“笑来搜”的一个原型。
你可以直接看一下最终的效果，请查看 http://scout.lijinma.com/search 。
如果想看看代码原理，请请查看三篇文章：
一：写一个搜索：使用 Laravel Scout，Elasticsearch，ik 分词
二：写一个搜索：解决搜索结果高亮问题，使用 Laravel Scout，Elasticsearch，ik 分词
三：写一个搜索：自定义词库；使用 Laravel Scout，Elasticsearch，ik 分词
Laravel 5.4
ElasticSearch 5.1.1
因为使用 Laravel 5.4 版本，所以需要一些基本的安装需求：
- PHP >= 5.6.4
- OpenSSL PHP Extension
- PDO PHP Extension
- Mbstring PHP Extension
- Tokenizer PHP Extension
- XML PHP Extension
你可以使用 homestead 或者 valet 来跑这个项目，但是为了你更快就玩起来，我建议你这么做：
如果是你 Mac 平台：
# 安装最新的 php 7.1 版本
$ brew install php71
# 安装 mysql 5.7
$ brew install mysql如果 brew 下载太慢了，推荐一个我使用的镜像，执行命令：
$ export HOMEBREW_BOTTLE_DOMAIN="http://homebrew-mirror-china.tycdn.net"
好了，以上依赖按照完成之后，就可以安装项目了。
$ git clone https://github.com/lijinma/laravel-scout-elastic-demo.git$ composer install如果没有 composer，请下载 composer，参考
$ mysql -uroot
> create database laravel_scout_elastic_demo;
$ cp .env.example .env
确认里面的数据库配置正确：
DB_CONNECTION=mysql
DB_HOST=127.0.0.1
DB_PORT=3306
DB_DATABASE=laravel_scout_elastic_demo
DB_USERNAME=root
DB_PASSWORD=
因为我们要使用 ik 插件，在安装这个插件的时候，如果自己想办法安装这个插件会浪费你很多精力。
所以我们直接使用项目： https://github.com/medcl/elasticsearch-rtf
当前的版本是 Elasticsearch 5.1.1，ik 插件也是直接自带了。
安装好 ElasticSearch，跑起来服务，测试服务安装是否正确：
$ curl http://localhost:9200
{
"name" : "Rkx3vzo",
"cluster_name" : "elasticsearch",
"cluster_uuid" : "Ww9KIfqSRA-9qnmj1TcnHQ",
"version" : {
"number" : "5.1.1",
"build_hash" : "5395e21",
"build_date" : "2016-12-06T12:36:15.409Z",
"build_snapshot" : false,
"lucene_version" : "6.3.0"
},
"tagline" : "You Know, for Search"
}如果正确的打印以上信息，证明 ElasticSearch 已经安装好了。
接着你需要查看一下 ik 插件是否安装（请在你的 ElasticSearch 文件夹中执行）：
$ ./bin/elasticsearch-plugin list
analysis-ik如果出现 analysis-ik，证明 ik 已经安装。
请确保你的 8000 端口没有被占用。
$ php artisan serve
从浏览器打开 http://localhost:8000 ，确认是否正常显示：
$ php artisan es:init$ php artisan migrate$ php artisan post:import出现以下内容，说明正确导入了：
...
create one post!
create one post!
create one post!
create one post!
...
从浏览器打开 http://localhost:8000，搜索一个数据，比如成长
我是金马，一个想搞点事情的程序员。如果这个项目对你有帮助，你可以请我喝杯咖啡，谢谢 :)
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