经过实测：1.09亿的数据量进行中文检索。ElasticSearch单机的检索性能在0.005~5.6秒之间，此检索速度可满足95%的业务场景（注意：每条ES文档平均65个汉字，数据源取自几千本小说，大部分文档在15~300个汉字之间，不然字数太多索引太大电脑存不下）。

前置文章

由于本文章的前置操作强依赖于另一篇文章，推荐阅读：
万字详解PHP+Sphinx中文亿级数据全文检索实战（实测亿级数据0.1秒搜索耗时）

运行配置

和Sphinx环境保持一致。
服务器配置：CentOS7.6 16核4G内存。固态硬盘。
ES配置：ElasticSearch 8.14.1单机，默认配置，使用IK分词器的ik_max_word配置。不设置分片和副本数量。

数据准备

和Sphinx用的数据源保持一致。
依旧是上次用的几千本小说，整合后的单个txt文件9.57个G，用\n间隔，作为一个ES文档。
数据量为109 450 000条数据。

数据插入

• 创建索引与映射，并修改max_result_window参数

$params = [
    'index' => 'performance_test',
    'body'  => [
        'settings' => [
            'analysis' => [
                'analyzer' => [
                    'ik_analyzer' => [
                        'type'      => 'ik_max_word',
                    ],
                ],
            ],
        ],
        'mappings' => [
            'properties' => [
                'id' => [
                    'type'     => 'integer',
                ],
                'content' => [
                    'type'     => 'text',
                    'analyzer' => 'ik_analyzer',
                ],
            ],
        ],
    ],
];

$response = $client->indices()->create($params);
dd($response->asBool());


$params = [
    'index' => 'performance_test',
    'body'  => [
        'index' => [
            'max_result_window' => 2147483647 //用于控制在搜索查询中可以检索到的最大文档数，有符号int类型,最大可设置2^31 - 1，大了会有性能问题
        ]
    ]
];

$response = $client->indices()->putSettings($params);
dd($response->asBool());

• 插入数据

//这段代码只确保可批量插入，忽略精准的数据处理高可用问题。
$start = microtime(true);
ini_set('memory_limit', '4096M');
set_time_limit(0);

include __DIR__ . './vendor/autoload.php';

$client = \Elasticsearch\ClientBuilder::create()->setHosts(['192.168.0.183:9200'])
    ->setBasicAuthentication('elastic', '123456')->build();


/**
 * @function 逐行读取大文件
 * @param    $file_name string 文件名
 * @return   Generator|object
 */
function readLargeFile($file_name) {
    $file = fopen($file_name, 'rb');
    if (! $file) {
        return false;
    }

    while (! feof($file)) {
        $line = fgets($file);
        if ($line !== false) {
            yield $line;
        }
    }

    fclose($file);
}


// 使用生成器逐行读取大文件
$file_resource = readLargeFile('E:/其它/一亿行汉字文本.txt');
foreach ($file_resource as $loop => $line) {
    $loop ++;
    $from_charset = mb_detect_encoding($line, 'UTF-8, GBK, GB2312, BIG5, CP936, ASCII');
    $utf8_str     = @iconv($from_charset, 'UTF-8', $line);
    if(in_array($utf8_str, ["\n", "\r", "\n\r", "\r\n"])) {
        continue;
    }


    $params['body'][] = ['index' => ['_index' => 'performance_test', '_id' => $loop]];
    $params['body'][] = ['id' => $loop, 'content' => $utf8_str];


    if(count($params['body']) >= 100000) {
        $client->bulk($params); //忽略批量插入的错误
        $params = [];
    }
}

echo '插入耗时：' . bcsub(microtime(true), $start, 3) . '秒';

实测ES与Sphinx新增数据建索引速度对比

实测ES与Sphinx查询性能对比

某些项，ElasticSearch搜索出来的结果远超MySQL和Sphinx查询的结果，这是分词汇总的缘故。
而Sphinx使用的是SPH_MATCH_PHRASE格式，所以数量不会有ES那么多，若用SPH_MATCH_ANY，可能有更多的检索结果。

实测ES与Sphinx并发性能对比

• 压测方式 ：ab -c 1 -n 10~1000 127.0.0.1/temp/es/test.php
• 中文定值关键字为华盛顿，英文定值关键字为XYZ，30位随机中文或英文字符，由代码生成（用代码生成数据源，是避免引入更好的数据源带来了性能误差）。
• 由于ES IK分词器比Sphinx中文分词器分词粒度更细，所以并发下30位随机中文字符检索性能极具下降。

生成任意正整数个中文字符
function generateRandomChinese($length) {
    $result = '';
    for ($i = 0; $i < $length; $i++) {
        $result .= mb_convert_encoding('&#' . mt_rand(0x3e00, 0x9fa5) . ';', 'UTF-8', 'HTML-ENTITIES');
    }
    return $result;
}

生成任意正整数个英文字符
function generateRandomEnglish($length) {
    $result = '';
    for ($i = 0; $i < $length; $i++) {
        $result .= chr(mt_rand(97, 122)); // 小写字母ASCII码范围: 97~122；大写字母：65~90
    }
    return $result;
}

ES与Sphinx各项优缺点直观对比