Elasticsearch 通常用于字符串，数字，日期等数据类型的检索，但是在 HCM、ERP 和电子商务等应用程序中经常存在对办公文档进行搜索的需求。今天的这篇文章中我们来讲一下如何实现 PDF、DOC、XLS 等办公文件的搜索，本解决方案适用于 Elasticsearch 5.0 以后的版本。
实现原理
首先把我们的 .pdf 文件进行 Base64 处理，然后上传到 Elasticsearch 中的 ingest node 中进行处理。我们可以通过 Ingest attachment plugin 来使得 Elasticsearch 提取通用格式的文件附件比如 PPT、XLS及PDF。最终，数据进入到 Elasticsearch 的 data node 中以便让我们进行搜索。
导入PDF文件到Elasticsearch中
准备PDF文件
我们可以使用 Word 或其它编辑软件来生产一个 PDF 文件，暂且我们叫这个文件的名字为 sample.pdf，而它的内容非常简单，在 sample.pdf 文件中，我们只有一句话：“I like this useful tool”。
安装 Ingest attachment plugin
Ingest attachment plugin 允许 Elasticsearch 通过使用 Apache 文本提取库 Tika 提取通用格式（例如：PPT，XLS 和 PDF）的文件附件。Apache Tika 工具包可从一千多种不同的文件类型中检测并提取元数据和文本。所有这些文件类型都可以通过一个界面进行解析，从而使 Tika 对搜索引擎索引，内容分析，翻译等有用。
需要注意的是，源字段必须是 Base64 编码的二进制，如果不想增加在 Base64 之间来回转换的开销，则可以使用 CBOR 格式而不是 JSON，并将字段指定为字节数组而不是字符串表示形式，这样处理器将跳过 Base64 解码。
可以使用插件管理器安装此插件，该插件必须安装在集群中的每个节点上，并且每个节点必须在安装后重新启动。
sudo bin/elasticsearch-plugin install ingest-attachment
等我们安装好这个插件后，我们可以通过如下的命令来查看该插件是否已经被成功安装好了:
./bin/elasticsearch-plugin list
创建 attachment pipeline
在我们的 ingest node 上创建一个叫做 pdfattachment 的 pipleline：
PUT _ingest/pipeline/pdfattachment
{
"description": "Extract attachment information encoded in Base64 with UTF-8 charset",
"processors": [
{
"attachment": {
"field": "file"
}
}
]
}
转换并上传PDF文件的内容到Elasticsearch中
对于 Ingest attachment plugin 来说，它的数据必须是 Base64 的。我们可以在网站Base64 encoder 来进行转换，我们可以直接通过下面的脚本来进行操作：
!/bin/bash
encodedPdf=`cat sample.pdf | base64`
json="{"file":"${encodedPdf}"}"
echo "$json" > json.file
curl -XPOST 'http://localhost:9200/pdf-test1/_doc?pipeline=pdfattachment&pretty' -H 'Content-Type: application/json' -d @json.file
在上面的脚本中，我们针对 sample.pdf 进行 Base64 的转换，并生成一个叫做 json.file 的文件。在最后，我们把这个 json.file 文件的内容通过 curl 指令上传到 Elasticsearch 中，我们可以在 Elasticsearch 中查看一个叫做 pdf-test1 的索引。
查看索引并搜索
可以通过如下的命令来查询 pdf-test1 索引：
GET pdf-test1/_search
可以看出来，我们的索引中有一个叫做 content 的字段，它包含了我们的 pdf 文件的内容，这个字段可以同我们进行搜索。在上面我们也看到了一个很大的一个字段 file，它含有我们转换过的 Base64 格式的内容。如果我们不想要这个字段，我们可以通过添加另外一个 remove processor 来除去这个字段：
PUT _ingest/pipeline/pdfattachment
{
"description": "Extract attachment information encoded in Base64 with UTF-8 charset",
"processors": [
{
"attachment": {
"field": "file"
}
},
{
"remove": {
"field": "file"
}
}
]
}