Telegram 的中文搜索是出了名的难用，只要涉及到中文、或者中英文混杂，就原地暴毙：

就比如遇到这种想找黑历史的时候，搜索功能摆在这里却用不了，只能原地感叹一句要你何用。忍忍总也有个限度，当我第 n 次想找历史记录但是无论如何也找不到的时候，一拍脑袋：

思路很简单嘛，公司里用 ELK 搜日志，聊天记录的本质就是聊天的日志，那干脆就用 ELK 来自建一个聊天记录搜索给自己用就好了嘛。这样来看，待实现的需求就只有历史数据的获取和聊天记录实时写入了。

部署一套 Elastic Stack 并不麻烦，最省事儿的途径就是直接用 docker。我这边呢继续用家里的 ESXi，开了一台独立的 VM，感觉没必要用 docker 再套一层，就稍微麻烦一点，从源里面安装 elasticsearch 和 kibana 就可以了，具体过程和配置都可以参照 Arch Wiki。

之后就是数据来源了。众所周知 Telegram 对二次开发是十分友好，所有人都可以直接用官方提供了 C++ 开发的 Telegram Database Library (TDLib) 来做一个具备完整功能的客户端。我这边具体要做的也就是获取一下会话列表，然后挑选其中几个把所有数据全都 POST 到 elastic 里就可以了。TDLib 提供了 JSON API，因此衍生出了各种语言的包装库，这里随便挑选一个顺手的，照着文档写也没什么难度。导入记录实际花销和代理质量以及水群多少有关系，我这边花了四五个小时吧。完成之后数据就可以在 Discover 中查找了：

当然利用 Kibana 提供的可视化功能，我们可以查看到很多很有趣的图表了，我随手创建了一些：

或者可以看看我关注的几个群/对话中消息在所有历史中的占比：

最后再回到开头的截图，咱们去 Elastic 里搜一下相同的关键字：

之后可以直接再去 Telegram 搜整句来定位上下文：

舒服了!