laravel使用elasticSearch(一)

TP5 DB对数据表的增删改如何实时同步到Elasticsearch中 数据库触发器消息队列:通过数据库触发器捕获数据变化,并将操作记录通过消息队列或临时表传递到应用层,最后由应用同步到 Elasticsearch。事件驱动(应用层):通过在模型类或应用层捕获增、删、改操作,直接将数据同步到 Elasticsearch。定时同步:通过定时任务从数据库读取变化的数据,并同步到 Elasticsearch。 阅读详情

下载elasticSearch并安装
git下载地址

打开http://localhost:9200/

这里写图片描述
则为安装成功

使用laravel/scout工具包

composer require laravel/scout

把依赖下下来之后,往项目目录config/app.php 中加入这个class

Laravel\Scout\ScoutServiceProvider::class,

之后再运行以下代码

php artisan vendor:publish --provider="Laravel\Scout\ScoutServiceProvider"

这条命令会让配置文件夹 中多了一配置文件 scout.php
最后,你想让哪个Model实现全文搜索,你就让哪个Model继承 Laravel\Scout\Searchable这个trait 就好了

安装scout的es驱动,链接地址
https://github.com/ErickTamayo/laravel-scout-elastic 上面有具体操作步骤

直接使用

composer require tamayo/laravel-scout-elastic

往项目目录config/app.php 中加入这个class

ScoutEngines\Elasticsearch\ElasticsearchProvider::class,

之后再运行以下代码

再config/scout.php修改配置信息

'driver' => env('SCOUT_DRIVER', 'elasticsearch'),
...
    'elasticsearch' => [
        'index' => env('ELASTICSEARCH_INDEX', 'laravel'),
        'hosts' => [
            env('ELASTICSEARCH_HOST', 'http://localhost'),
        ],
    ],

分别是索引信息(可以自己设置),ELASTICSEARCH_HOST可以设置为http://127.0.0.1:9200

laravel自定义命令行:

php artisan make:command ESInit

在console\kernel.php绑定命令行

protected $commands = [
        //
        \App\Console\Commands\ESInit::class,
];

修改console\command\ESInit.php

protected $signature = 'es:init';
protected $description = 'init laravel es for post';
public function handle()
    {
        //创建template
        $client = new Client();

        $url = config('scout.elasticsearch.hosts')[0] . '/_template/tmp';
//        $client->delete($url);

        $param = [
            'json' => [
                'template' => config('scout.elasticsearch.index'),
                'settings' => [
                    'number_of_shards' => 1
                ],
                'mappings' => [
                    '_default_' => [
                        '_all' => [
                            'enabled' => true
                        ],
                        'dynamic_templates' => [
                            [
                                'strings' => [
                                    'match_mapping_type' => 'string',
                                    'mapping' => [
                                        'type' => 'text',
                                        'analyzer' => 'ik_smart',
                                        'ignore_above' => 256,
                                        'fields' => [
                                            'keyword' => [
                                                'type' => 'keyword'
                                            ]
                                        ]
                                    ]
                                ]
                            ]
                        ]
                    ]
                ],
            ]
        ];
        $client->put($url, $param);

        $this->info("================ 创建模板成功 ==============");

        //创建index
        $url = config('scout.elasticsearch.hosts')[0] . '/' . config('scout.elasticsearch.index');
        $client->delete($url);
        $paramTwo = [
            'json' => [
                'settings' => [
                    'refresh_interval' => '5s',
                    'number_of_shards' => 1,
                    'number_of_replicas' => 0,
                ],
                'mappings' => [
                    '_default_' => [
                        '_all' => [
                            'enabled' => false
                        ]
                    ]
                ]
            ]
        ];
        $client->put($url, $paramTwo);
        $this->info("================ 创建索引成功 ==============");
    }

另外需要引入guzzlehttp/guzzle资源包:

composer require guzzlehttp/guzzle

最后,运行

php artisan es:init

判断是否运行成功

laravel 中使用 elasticsearch 安装 elasticsearch 和 kibana(用来查看管理elasticsearch中的数据) 参照:https://blog.youkuaiyun.com/z_ruitao/article/details/105043521 安装 scout composer require laravel/scout # 在config/app.php 的 providers 数组中添加 Laravel\Scout... 阅读详情

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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