分词
一个 tokenizer（分词器）接收一个字符流，将之分割为独立的 tokens（词元，通常是独立 的单词），然后输出 tokens 流。 例如，whitespace tokenizer 遇到空白字符时分割文本。它会将文本 "Quick brown fox!" 分割 为 [Quick, brown, fox!]。 该 tokenizer（分词器）还负责记录各个 term（词条）的顺序或 position 位置（用于 phrase 短 语和 word proximity 词近邻查询），以及 term（词条）所代表的原始 word（单词）的 start（起始）和 end（结束）的 character offsets（字符偏移量）（用于高亮显示搜索的内容）。
Elasticsearch 提供了很多内置的分词器，可以用来构建 custom analyzers（自定义分词器）
1）、安装 ik 分词器
注意：不能用默认 elasticsearch-plugin install xxx.zip 进行自动安装
找到github上的开源分词器插件
找到对应的Es对应的版本，一定要找对应的版本，不然会出现一些乱七八糟的错误
下载elasticsearch-analysis-ik-7.4.2.zip
下载完解压以后传到虚拟机对应Docker中对应的Es挂载的插件位置
将文件命名为ik
检查是不是安装好了，进入Es容器内部
docker exec -it 容器 id /bin/bash
即可列出系统的分词器
elasticsearch-plugin list
最后记得Es容器
2）、测试分词器
使用默认
POST _analyze { "text": "我是中国人" }
{ "tokens" : [ { "token" : "我", "start_offset" : 0, "end_offset" : 1, "type" : "<IDEOGRAPHIC>", "position" : 0 }, { "token" : "是", "start_offset" : 1, "end_offset" : 2, "type" : "<IDEOGRAPHIC>", "position" : 1 }, { "token" : "中", "start_offset" : 2, "end_offset" : 3, "type" : "<IDEOGRAPHIC>", "position" : 2 }, { "token" : "国", "start_offset" : 3, "end_offset" : 4, "type" : "<IDEOGRAPHIC>", "position" : 3 }, { "token" : "人", "start_offset" : 4, "end_offset" : 5, "type" : "<IDEOGRAPHIC>", "position" : 4 } ] }
使用分词器
POST _analyze { "analyzer": "ik_smart", "text": "我是中国人" }
{ "tokens" : [ { "token" : "我", "start_offset" : 0, "end_offset" : 1, "type" : "CN_CHAR", "position" : 0 }, { "token" : "是", "start_offset" : 1, "end_offset" : 2, "type" : "CN_CHAR", "position" : 1 }, { "token" : "中国人", "start_offset" : 2, "end_offset" : 5, "type" : "CN_WORD", "position" : 2 } ] }
另外一个分词器ik_max_word
POST _analyze { "analyzer": "ik_max_word", "text": "我是中国人" }
{ "tokens" : [ { "token" : "我", "start_offset" : 0, "end_offset" : 1, "type" : "CN_CHAR", "position" : 0 }, { "token" : "是", "start_offset" : 1, "end_offset" : 2, "type" : "CN_CHAR", "position" : 1 }, { "token" : "中国人", "start_offset" : 2, "end_offset" : 5, "type" : "CN_WORD", "position" : 2 }, { "token" : "中国", "start_offset" : 2, "end_offset" : 4, "type" : "CN_WORD", "position" : 3 }, { "token" : "国人", "start_offset" : 3, "end_offset" : 5, "type" : "CN_WORD", "position" : 4 } ] }
结论
能够看出不同的分词器，分词有明显的区别，所以以后定义一个索引不能再使用默 认的 mapping 了，要手工建立 mapping, 因为要选择分词器。
3）、自定义词库
这里采用nginx配合使用自定义分词器
安装 nginx
随便启动一个 nginx 实例，只是为了复制出配置
docker run -p 80:80 --name nginx -d nginx:1.10
将容器内的配置文件拷贝到当前目录：docker container cp nginx:/etc/nginx .
别忘了后面的点
修改文件名称：mv nginx conf 把这个 conf 移动到/mydata/nginx 下
终止原容器：docker stop nginx
执行命令删除原容器：docker rm $ContainerId
创建新的 nginx；执行以下命令
docker run -p 80:80 --name nginx \ -v /mydata/nginx/html:/usr/share/nginx/html \ -v /mydata/nginx/logs:/var/log/nginx \ -v /mydata/nginx/conf:/etc/nginx \ -d nginx:1.10
配置ik分词器配置
在nginx挂载的文件下的html中创建：
mkdir es
cd es
vi fenci.txt
保存退出
修改/usr/share/elasticsearch/plugins/ik/config/中的 IKAnalyzer.cfg.xml
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <!DOCTYPE properties SYSTEM "http://java.sun.com/dtd/properties.dtd"> <properties> <comment>IK Analyzer 扩展配置</comment> <!--用户可以在这里配置自己的扩展字典 --> <entry key="ext_dict"></entry> <!--用户可以在这里配置自己的扩展停止词字典--> <entry key="ext_stopwords"></entry> <!--用户可以在这里配置远程扩展字典 --> <entry key="remote_ext_dict">http://192.168.128.130/fenci/myword.txt</entry> <!--用户可以在这里配置远程扩展停止词字典--> <!-- <entry key="remote_ext_stopwords">words_location</entry> --> </properties>
然后重启 es 服务器，重启 nginx。 在 kibana 中测试分词效果
测试
POST _analyze { "analyzer": "ik_max_word", "text": "我是乔碧罗殿下" }
{ "tokens" : [ { "token" : "我", "start_offset" : 0, "end_offset" : 1, "type" : "CN_CHAR", "position" : 0 }, { "token" : "是", "start_offset" : 1, "end_offset" : 2, "type" : "CN_CHAR", "position" : 1 }, { "token" : "乔碧罗", "start_offset" : 2, "end_offset" : 5, "type" : "CN_WORD", "position" : 2 }, { "token" : "殿下", "start_offset" : 5, "end_offset" : 7, "type" : "CN_WORD", "position" : 3 } ] }
更新完成后，es 只会对新增的数据用新词分词。历史数据是不会重新分词的。如果想要历 史数据重新分词。需要执行：
POST my_index/_update_by_query?conflicts=proceed
