分词概念
分词（Word segmentation）是将一串书面语言分成其组成词的问题。中文分词指的是使用计算机自动对中文文本进行词语的切分，即像英文那样使得中文句子中的词之间有空格以标识。中文分词被认为是中文自然语言处理中的一个最基本的环节。
- 为什么需要将搜索结果展示的粒度最小为词，而非字？
- 因为单字一般情况下载关联度比较低，可能会推荐很多不相关的数据，从而让用户感觉搜索体验不好。
- 举例：我搜索“南山区的“，我想搜索结果中，只展示命中“南山区”的数据，而不要展示命中“的”的数据
IK分词器配置文件讲解以及自定义词库实战
1、ik配置文件
ik配置文件地址：es/plugins/ik/config目录
IKAnalyzer.cfg.xml：用来配置自定义词库
main.dic：ik原生内置的中文词库，总共有27万多条，只要是这些单词，都会被分在一起
quantifier.dic：放了一些单位相关的词
suffix.dic：放了一些后缀
surname.dic：中国的姓氏
stopword.dic：英文停用词
ik原生最重要的两个配置文件
main.dic：包含了原生的中文词语，会按照这个里面的词语去分词
stopword.dic：包含了英文的停用词
停用词，stopword
a the and at but
一般，像停用词，会在分词的时候，直接被干掉，不会建立在倒排索引中
2、自定义词库
（1）自己建立词库：每年都会涌现一些特殊的流行词，网红，蓝瘦香菇，喊麦，鬼畜，一般不会在ik的原生词典里
自己补充自己的最新的词语，到ik的词库里面去
IKAnalyzer.cfg.xml：ext_dict，custom/mydict.dic
补充自己的词语，然后需要重启es，才能生效
（2）自己建立停用词库：比如了，的，啥，么，我们可能并不想去建立索引，让人家搜索
custom/ext_stopword.dic，已经有了常用的中文停用词，可以补充自己的停用词，然后重启es
修改IK分词器源码来基于mysql热更新词库
每次都是在es的扩展词典中，手动添加新词语，很坑
（1）每次添加完，都要重启es才能生效，非常麻烦
（2）es是分布式的，可能有数百个节点，你不能每次都一个一个节点上面去修改
es不停机，直接我们在外部某个地方添加新的词语，es中立即热加载到这些新词语
热更新的方案
（1）修改ik分词器源码，然后手动支持从mysql中每隔一定时间，自动加载新的词库
（2）基于ik分词器原生支持的热更新方案，部署一个web服务器，提供一个http接口，通过modified和tag两个http响应头，来提供词语的热更新
用第一种方案，第二种，ik git社区官方都不建议采用，觉得不太稳定
1、下载源码
https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/tree/v5.2.0
ik分词器，是个标准的java maven工程，直接导入eclipse就可以看到源码
2、修改源码
Dictionary类，169行：Dictionary单例类的初始化方法，在这里需要创建一个我们自定义的线程，并且启动它
HotDictReloadThread类：就是死循环，不断调用Dictionary.getSingleton().reLoadMainDict()，去重新加载词典
Dictionary类，389行：this.loadMySQLExtDict();
Dictionary类，683行：this.loadMySQLStopwordDict();
3、mvn package打包代码
target\releases\elasticsearch-analysis-ik-5.2.0.zip
4、解压缩ik压缩包
将mysql驱动jar，放入ik的目录下
5、修改jdbc相关配置
6、重启es
观察日志，日志中就会显示我们打印的那些东西，比如加载了什么配置，加载了什么词语，什么停用词
7、在mysql中添加词库与停用词
8、分词实验，验证热更新生效
