全文搜索是现代 Web 应用中必不可少的部分，可以让用户方便地查找自己想要的内容。本篇文章将介绍如何使用 Koa2 和 ElasticSearch 实现全文搜索，以及如何优化搜索结果，让用户得到更准确的信息。
简介
ElasticSearch 是一个开源分布式搜索引擎，可以快速地存储、搜索和分析大量数据。Koa2 是一个基于 Node.js 的 Web 框架，实现了异步流程控制和中间件机制，可以让开发者更方便地实现 Web 应用。
本文将使用 ES6 和 async/await 语法，因此需要 Node.js 7.6 以上版本。
准备工作
在开始之前，需要先安装 ElasticSearch，可以通过官方网站 https://www.elastic.co 下载并安装最新版本。
然后需要用 npm 安装 Koa2 和 ElasticSearch 客户端：
npm install koa koa-router koa-bodyparser elasticsearch --save
实现搜索功能
连接 ElasticSearch
首先需要连接 ElasticSearch，可以使用官方提供的 Node.js 客户端 elasticsearch.js，也可以使用非官方的库 elasticsearch-client（以下代码使用的是 elasticsearch-client）：
const elasticsearch = require('elasticsearch');
const esClient = new elasticsearch.Client({
node: 'http://localhost:9200',
log: 'error'
});
module.exports = esClient;创建 Koa2 应用
使用 Koa2 创建一个简单的 Web 应用，实现搜索功能：
-- -------------------- ---- ------- ----- --- - --------------- ----- ---------- - -------------------------- ----- ------ - -------------------- ----- --- - --- ------ ---------------------- ------------------------- --------------------------------- ---------------- -- -- - ---------------- -- ------- -- ------------------------ ---
创建路由
创建一个路由，接收客户端传递的搜索关键字，并将结果返回：
-- -------------------- ---- -------
----- ------ - ----------------------
----- -------- - ----------------------------------
----- ------ - --- ---------
--------------------- ----- ----- -- -
----- - - - - ----------
-- ---- -
-------- - - ------ --- ------ --
-------
-
----- ------ - ----- -----------------
------ ------------
----- -
------ -
------------ -
------ --
------- ------------ --------------
-
-
-
---
-------- - ------------------------ -- -------------
---创建索引和文档
在使用 ElasticSearch 进行搜索之前，需要先创建索引和文档。可以在命令行中运行以下命令创建索引：
-- -------------------- ---- -------
---- -- --- ------------------------------- -- -------------- ----------------- -- -
-
----------- -
------------- -
-------- - ------- ------ --
-------------- - ------- ------ --
------ - ------- --------- -
-
-
--建议使用 curl 命令或 Kibana 进行索引的创建和 CRUD 操作，这里不再赘述。
创建文档的示例代码：
-- -------------------- ---- -------
----- -------- - ----------------------------------
----- ----------- - ----- ------ -- -
----- - ------ ------------ --- - - -----
----- ------ - ----- ----------------
------ ------------
----- - ------ ------------ --- -
---
------ -----------
--
-------------- - - ----------- --使用搜索结果
在客户端收到搜索结果之后，需要将数据展示给用户。可以使用 Vue.js 或 React 等前端框架进行页面渲染，这里提供一个简单的示例代码：
-- -------------------- ---- -------
--------- -----
----- ----------
------
----- ----------------
------------- ---------------
-------
------
---- ---------
---- -------------------------------
---- -------------------------------- -------------
--- -------
--- --------------- -- -----------
-- ----------------------- -------------- ------
----- -------------------- ------
-----
-----
------
------- -------------------------------------------------
------- -----------------------------
-------
--------- -------------------- ---- -------
------ --- ---- ------
----- --- - --- -----
--- -------
----- -
-------- ------
---------- --
--
----- --------- -
----- - - --- ------------------------------------------
-- ---- -
-------
-
------------ - -----
----- -------- - ----- ------------------------
----- ---- - ----- ----------------
-------------- - -----
------------ - ------
-
---分析搜索结果
在快速实现搜索功能之后，需要对搜索结果进行分析和优化，以便提高搜索的精确度和效率。
调整搜索权重
在例子中，使用 multi_match 查询方式，将关键字同时匹配 title 和 description 字段。同时，将 title 字段的权重调整为 10，这样在匹配 title 时，会更倾向于搜索结果中包含关键字的文档。如果搜索结果不够准确，可以调整查询参数，或使用更为复杂的查询方式。
使用聚合查询
聚合查询是 ElasticSearch 中的一个高级特性，可以进行分组、计算和统计等操作。在实际应用中，用户需要的不仅是单纯的搜索结果，还需要根据分类、计数等方式对结果进行分析和展示。
以下是简单的聚合查询示例：
-- -------------------- ---- -------
----- ------ - ----- -----------------
------ ------------
----- -
------ -
------------ -
------ --
------- ------------ --------------
-
--
----- -
----- - ------ - ------ -------------- - --
--------- - ------ - ------ ---------- - --
----- - ------ - ------ ------ - --
------ - ------------ - ------ ------------- - -
-
-
---这个查询会同时返回 tags、category、user 和 count 四个聚合结果。可以将结果展示给用户，让用户更好地了解搜索结果的分布情况。
使用分析器
分析器是 ElasticSearch 中的一个功能强大的工具，可以根据多个参数进行分词、过滤和归一化等操作。在实际应用中，用户通常会输入不同形式和大小写的关键字，通过使用分析器，可以让搜索结果更准确地匹配用户的搜索意图。
在创建索引时，可以为每个字段设定不同的分析器：
-- -------------------- ---- -------
-
----------- -
------------- -
-------- -
------- -------
----------- -----------
--------- -
----- - ------- ------- ----------- ------------- -
-
--
-------------- -
------- -------
----------- ---------
--
------ - ------- --------- -
-
-
-在以上示例中，title 字段设置了 standard 和 ik_max_word 两种分析器，用于处理英文和中文文本。ik_max_word 是一个开源的中文分析器，可以将中文文本拆分为最大长度的词语，让搜索结果更加准确。
总结
本文介绍了如何使用 Koa2 和 ElasticSearch 实现全文搜索，并对搜索结果进行分析和优化。全文搜索是 Web 应用中的一个重要功能，通过本文的介绍，希望读者能更好地掌握搜索相关的技术和知识，更好地实现搜索功能。
来源：JavaScript中文网 ，转载请注明来源 https://www.javascriptcn.com/post/659f4206add4f0e0ff7f01f2