02、ES实战：分词器-程序员快看-教程，程序员编程资料站

一、分词器

ElasticSearch 核心功能就是数据检索，实现该功能需要将文档数据写入es并分析转为词条流，大概分以下三步：

1、写入：将文档数据写入es的索引；
2、词条化：分词器将输入的文本转为一个一个的词条流；
3、过滤：比如停用词过滤器会从词条中去除不相干的词条（的，嗯，啊，呢）；另外还有同义词过滤器、小写过滤器等；

es内置了多种分词器（如下图），但大多数都只适用于英语，所以我们还需要安装第三方的中文分词器。

二、中文分词器

1、安装

在Es 中，使用较多的中文分词器是 elasticsearch-analysis-ik ，我们采用下载解压安装的方式：

1、在GitHub下载最新的正式版：https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik；
2、在es/plugins目录下新建ik目录，将下载的文件解压到该目录；
3、重启es；

2、测试

在官网的Quick Example部分，就用详细的测试步骤，测试工具我们选择postman。

2、 1、首先创建一个名为test的索引：http://localhost:9200/test；

2、 2、接着，创建test索引的Mapping，定义一些基本信息：**http://localhost:9200/test/_mapping，**注意要使用POST请求和JSON格式文本；

{
    "properties": {
        "content": {
           "type": "text",
            "analyzer": "ik_max_word",
            "search_analyzer": "ik_smart"
        }
    }
}

2、 3、分别输入一些文本内容：http://localhost:9200/test/_create/1；

{"content":"美国留给伊拉克的是个烂摊子吗"}
{"content":"公安部：各地校车将享最高路权"}
{"content":"中韩渔警冲突调查：韩警平均每天扣1艘中国渔船"}
{"content":"中国驻洛杉矶领事馆遭亚裔男子枪击 嫌犯已自首"}

2、 4、最后使用highlighting方式进行检索：http://localhost:9200/test/_search；

{
    "query" : { "match" : { "content" : "中国" }},
    "highlight" : {
        "pre_tags" : ["<tag1>", "<tag2>"],
        "post_tags" : ["</tag1>", "</tag2>"],
        "fields" : {
            "content" : {}
        }
    }
}

请求结果：

{
    "took": 350,
    "timed_out": false,
    "_shards": {
        "total": 1,
        "successful": 1,
        "skipped": 0,
        "failed": 0
    },
    "hits": {
        "total": {
            "value": 2,
            "relation": "eq"
        },
        "max_score": 0.642793,
        "hits": [
            {
                "_index": "test",
                "_type": "_doc",
                "_id": "3",
                "_score": 0.642793,
                "_source": {
                    "content": "中韩渔警冲突调查：韩警平均每天扣1艘中国渔船"
                },
                "highlight": {
                    "content": [
                        "中韩渔警冲突调查：韩警平均每天扣1艘<tag1>中国</tag1>渔船"
                    ]
                }
            },
            {
                "_index": "test",
                "_type": "_doc",
                "_id": "4",
                "_score": 0.642793,
                "_source": {
                    "content": "中国驻洛杉矶领事馆遭亚裔男子枪击 嫌犯已自首"
                },
                "highlight": {
                    "content": [
                        "<tag1>中国</tag1>驻洛杉矶领事馆遭亚裔男子枪击 嫌犯已自首"
                    ]
                }
            }
        ]
    }
}

2、 5、也可以直接使用ik_smart分析器进行分词测试：http://localhost:9200/test/_analyze；

分词结果：

{
    "tokens": [
        {
            "token": "中国",
            "start_offset": 0,
            "end_offset": 2,
            "type": "CN_WORD",
            "position": 0
        },
        {
            "token": "驻",
            "start_offset": 2,
            "end_offset": 3,
            "type": "CN_CHAR",
            "position": 1
        },
        {
            "token": "洛杉矶",
            "start_offset": 3,
            "end_offset": 6,
            "type": "CN_WORD",
            "position": 2
        },
        {
            "token": "领事馆",
            "start_offset": 6,
            "end_offset": 9,
            "type": "CN_WORD",
            "position": 3
        },
        {
            "token": "遭",
            "start_offset": 9,
            "end_offset": 10,
            "type": "CN_CHAR",
            "position": 4
        },
        {
            "token": "亚裔",
            "start_offset": 10,
            "end_offset": 12,
            "type": "CN_WORD",
            "position": 5
        },
        {
            "token": "男子",
            "start_offset": 12,
            "end_offset": 14,
            "type": "CN_WORD",
            "position": 6
        },
        {
            "token": "枪击",
            "start_offset": 14,
            "end_offset": 16,
            "type": "CN_WORD",
            "position": 7
        },
        {
            "token": "嫌犯",
            "start_offset": 17,
            "end_offset": 19,
            "type": "CN_WORD",
            "position": 8
        },
        {
            "token": "已",
            "start_offset": 19,
            "end_offset": 20,
            "type": "CN_CHAR",
            "position": 9
        },
        {
            "token": "自首",
            "start_offset": 20,
            "end_offset": 22,
            "type": "CN_WORD",
            "position": 10
        }
    ]
}

3、自定义拓展词库

3、 1、本地拓展词库；

首先在ik/config目录下新建拓展字典文件，文件后缀名为.dic，如ext.dic。然后在字典中新增自定义分词，注意内容格式是一行一个分词。

最后在ik/config/配置文件中配置拓展字典相对路径，重启es即可。

试试看效果：

3、 2、远程拓展词库；

本地拓展词库有个弊端，就是每次更新词库之后都要重启es，而配置了远程词库后即可实现热更新。

我们新建一个 Spring Boot 项目，引入 Web 依赖即可。然后在 resources/stastic 目录下新建 ext.dic 文件（注意是UTF-8编码格式），写入扩展词：

然后同样在ik/config/配置文件中配置静态远程拓展字典路径，配置完成后，重启 es 即可。

远程拓展字典接口只需要满足以下两点，即可实现热更新：

1、该http请求需要返回两个头部(header)，一个是Last-Modified，一个是ETag，这两者都是字符串类型，只要有一个发生变化，该插件就会去抓取新的分词进而更新词库（httpserver会在客户端请求该文件时自动返回相应的Last-Modified和ETag）；
2、该http请求返回的内容格式是一行一个分词；

后续还可以根据业务需要，做一个工具或定时服务，定维护更新远程词库。

4、ik_max_word 和 ik_smart 的区别?

ik_max_word: 会将文本做最细粒度的拆分，比如会将“中华人民共和国国歌”拆分为“中华人民共和国,中华人民,中华,华人,人民共和国,人民,人,民,共和国,共和,和,国国,国歌”，会穷尽各种可能的组合，适合 Term Query；

ik_smart: 会做最粗粒度的拆分，比如会将“中华人民共和国国歌”拆分为“中华人民共和国,国歌”，适合 Phrase 查询。

版权声明：

本文仅记录ElasticSearch学习心得，如有侵权请联系删除。
更多内容请访问原创作者：
微信公众号：江南一点雨
B站：https://space.bilibili.com/49484631?from=search&seid=6136072956000981995