ElasticSearch入门第七篇：分词-阿里云开发者社区

这是ElasticSearch 2.4 版本系列的第七篇：

在全文搜索（Fulltext Search）中，词（Term）是一个搜索单元，表示文本中的一个词，标记（Token）表示在文本字段中出现的词，由词的文本、在原始文本中的开始和结束偏移量、以及数据类型等组成。ElasticSearch 把文档数据写到倒排索引（Inverted Index）的结构中，倒排索引建立词（Term）和文档之间的映射，索引中的数据是面向词，而不是面向文档的。分析器（Analyzer）的作用就是分析（Analyse），用于把传入Lucene的文档数据转化为倒排索引，把文本处理成可被搜索的词。分析器由一个分词器（Tokenizer）和零个或多个标记过滤器（TokenFilter）组成，也可以包含零个或多个字符过滤器（Character Filter）。

在ElasticSearch引擎中，分析器的任务是分析（Analyze）文本数据，分析是分词，规范化文本的意思，其工作流程是：

首先，字符过滤器对分析（analyzed）文本进行过滤和处理，例如从原始文本中移除HTML标记，根据字符映射替换文本等，
过滤之后的文本被分词器接收，分词器把文本分割成标记流，也就是一个接一个的标记，
然后，标记过滤器对标记流进行过滤处理，例如，移除停用词，把词转换成其词干形式，把词转换成其同义词等，
最终，过滤之后的标记流被存储在倒排索引中；
ElasticSearch引擎在收到用户的查询请求时，会使用分析器对查询条件进行分析，根据分析的结构，重新构造查询，以搜索倒排索引，完成全文搜索请求，

可见，分析器扮演的是处理索引数据和查询条件的重要角色。在2.4版本中，ElasticSearch 预定义了7个分析器，并且支持用户根据预定义的字符过滤器，分词器和标记过滤器创建自定义的分析器，以满足用户多样性的文本分析需求。

用户在创建索引时配置索引的分析，通过向ElasticSearch发送请求，在请求body的settings 配置节中设置索引的分析器，例如，为索引配置默认的分析器：

"settings":{  
    "index":{
        "analysis":{
            "analyzer":{
                "default":{
                    "type":"standard"
                    ,"stopwords":"_english_"
                }
            }
        }
    }
}

一，字符过滤器(Char Filter)

字符过滤器对未经分析的文本起作用，作用于被分析的文本字段（该字段的index属性为analyzed），字符过滤器在分词器之前工作，用于从文档的原始文本去除HTML标记（markup），或者把字符“&”转换为单词“and”。ElasticSearch 2.4版本内置3个字符过滤器，分别是：映射字符过滤器（Mapping Char Filter）、HTML标记字符过滤器（HTML Strip Char Filter）和模式替换字符过滤器（Pattern Replace Char Filter）。

1，映射字符过滤器

映射字符过滤器，类型是mapping，需要建立一个查找字符和替换字符的映射（Mapping），过滤器根据映射把文本中的字符替换成指定的字符。

{
    "index" : {
        "analysis" : {
            "char_filter" : {
                "my_mapping" : {
                    "type" : "mapping",
                    "mappings" : [
                      "ph => f",
                      "qu => k"
                    ]
                }
            },
            "analyzer" : {
                "custom_with_char_filter" : {
                    "tokenizer" : "standard",
                    "char_filter" : ["my_mapping"]
                }
            }
        }
    }
}

View Code

2，HTML标记字符过滤器

HTML标记字符过滤器，类型是html_strip，用于从原始文本中去除HTML标记。

3，模式替换字符过滤器

模式替换字符过滤器，类型是pattern_replace，它使用正则表达式（Regular Expression）匹配字符，把匹配到的字符替换为指定的替换字符串。

PUT my_index
{
  "settings": {
    "analysis": {
      "analyzer": {
        "my_analyzer": {
          "tokenizer": "standard",
          "char_filter": [
            "my_char_filter"
          ]
        }
      },
      "char_filter": {
        "my_char_filter": {
          "type": "pattern_replace",
          "pattern": "(\\d+)-(?=\\d)",
          "replacement": "$1_"
        }
      }
    }
  }
}

View Code

pattern参数：指定Java正则表达式；

replacement参数：指定替换字符串，把正则表达式匹配的字符串替换为replacement参数指定的字符串；

二，分词器（Tokenizer）

分词器在字符过滤器之后工作，用于把文本分割成多个标记（Token），一个标记基本上是词加上一些额外信息，分词器的处理结果是标记流，它是一个接一个的标记，准备被过滤器处理。ElasticSearch 2.4版本内置很多分词器，本节简单介绍常用的分词器。

1，标准分词器（Standard Tokenizer）

标准分词器类型是standard，用于大多数欧洲语言，使用Unicode文本分割算法对文档进行分词。

2，字母分词器（Letter Tokenizer）

字符分词器类型是letter，在非字母位置上分割文本，这就是说，根据相邻的词之间是否存在非字母（例如空格，逗号等）的字符，对文本进行分词，对大多数欧洲语言非常有用。

3，空格分词器（Whitespace Tokenizer）

空格分词类型是whitespace，在空格处分割文本

4，小写分词器（Lowercase Tokenizer）

小写分词器类型是lowercase，在非字母位置上分割文本，并把分词转换为小写形式，功能上是Letter Tokenizer和 Lower Case Token Filter的结合（Combination），但是性能更高，一次性完成两个任务。

5，经典分词器（Classic Tokenizer）

经典分词器类型是classic，基于语法规则对文本进行分词，对英语文档分词非常有用，在处理首字母缩写，公司名称，邮件地址和Internet主机名上效果非常好。

三，标记过滤器（Token Filter）

分析器包含零个或多个标记过滤器，标记过滤器在分词器之后工作，用来处理标记流中的标记。标记过滤从分词器中接收标记流，能够删除标记，转换标记，或添加标记。ElasticSearch 2.4版本内置很多标记过滤器，本节简单介绍常用的过滤器。

1，小写标记过滤器（Lowercase）

类型是lowercase，用于把标记转换为小写形式，通过language参数指定语言，小写标记过滤器支持的语言有：Greek, Irish, and Turkish

index :
    analysis :
        analyzer :
            myAnalyzer2 :
                type : custom
                tokenizer : myTokenizer1
                filter : [myTokenFilter1, myGreekLowerCaseFilter]
                char_filter : [my_html]
        tokenizer :
            myTokenizer1 :
                type : standard
                max_token_length : 900
        filter :
            myTokenFilter1 :
                type : stop
                stopwords : [stop1, stop2, stop3, stop4]
            myGreekLowerCaseFilter :
                type : lowercase
                language : greek
        char_filter :
              my_html :
                type : html_strip
                escaped_tags : [xxx, yyy]
                read_ahead : 1024

View Code

2，停用词标记过滤器（Stopwords）

类型是stop，用于从标记流中移除停用词。参数stopwords用于指定停用词，ElasticSearch 2.4版本提供的预定义的停用词列表：预定义的英语停用词是_english_，使用预定义的英语停用词列表是 “stopwords” :"_english_"

PUT /my_index
{
    "settings": {
        "analysis": {
            "filter": {
                "my_stop": {
                    "type":       "stop",
                    "stopwords": ["and", "is", "the"]
                }
            }
        }
    }
}

3，词干过滤器（Stemmer）

类型是stemmer，用于把词转换为其词根形式存储在倒排索引，能够减少标记。

{
    "index" : {
        "analysis" : {
            "analyzer" : {
                "my_analyzer" : {
                    "tokenizer" : "standard",
                    "filter" : ["standard", "lowercase", "my_stemmer"]
                }
            },
            "filter" : {
                "my_stemmer" : {
                    "type" : "stemmer",
                    "name" : "english"
                }
            }
        }
    }
}

View Code

4，同义词过滤器（Synonym）

类型是synonym，在分析阶段，基于同义词规则，把词转换为其同义词存储在倒排索引中

{
    "index" : {
        "analysis" : {
            "analyzer" : {
                "synonym" : {
                    "tokenizer" : "whitespace",
                    "filter" : ["synonym"]
                }
            },
            "filter" : {
                "synonym" : {
                    "type" : "synonym",
                    "synonyms_path" : "analysis/synonym.txt"
                }
            }
        }
    }
}

View Code

同义词文件的格式示例：

# Blank lines and lines starting with pound are comments.

# Explicit mappings match any token sequence on the LHS of "=>"
# and replace with all alternatives on the RHS.  These types of mappings
# ignore the expand parameter in the schema.
# Examples:
i-pod, i pod => ipod,
sea biscuit, sea biscit => seabiscuit

# Equivalent synonyms may be separated with commas and give
# no explicit mapping.  In this case the mapping behavior will
# be taken from the expand parameter in the schema.  This allows
# the same synonym file to be used in different synonym handling strategies.
# Examples:
ipod, i-pod, i pod
foozball , foosball
universe , cosmos

# If expand==true, "ipod, i-pod, i pod" is equivalent
# to the explicit mapping:
ipod, i-pod, i pod => ipod, i-pod, i pod
# If expand==false, "ipod, i-pod, i pod" is equivalent
# to the explicit mapping:
ipod, i-pod, i pod => ipod

# Multiple synonym mapping entries are merged.
foo => foo bar
foo => baz
# is equivalent to
foo => foo bar, baz

View Code

四，系统预定义的分析器

在创建索引映射时引用分析器，如果没有定义分析器，那么ElasticSearch将使用默认的分析器，用户可以通过API设置默认的分析器。

default 逻辑名称用于配置在索引和搜索时使用的分析器，default_search 逻辑名称用于配置在搜索时使用的分析器。

index :
  analysis :
    analyzer :
      default :
        tokenizer : keyword

1，标准分析器（Standard）

分析器类型是standard，由标准分词器（Standard Tokenizer），标准标记过滤器（Standard Token Filter），小写标记过滤器（Lower Case Token Filter）和停用词标记过滤器（Stopwords Token Filter）组成。参数stopwords用于初始化停用词列表，默认是空的。

2，简单分析器（Simple）

分析器类型是simple，实际上是小写标记分词器（Lower Case Tokenizer），在非字母位置上分割文本，并把分词转换为小写形式，功能上是Letter Tokenizer和 Lower Case Token Filter的结合（Combination），但是性能更高，一次性完成两个任务。

3，空格分析器（Whitespace）

分析器类型是whitespace，实际上是空格分词器（Whitespace Tokenizer)。

4，停用词分析器（Stopwords）

分析器类型是stop，由小写分词器（Lower Case Tokenizer）和停用词标记过滤器（Stop Token Filter）构成，配置参数stopwords 或 stopwords_path指定停用词列表。

5，雪球分析器（Snowball）

分析器类型是snowball，由标准分词器（Standard Tokenizer），标准过滤器（Standard Filter），小写过滤器（Lowercase Filter），停用词过滤器（Stop Filter）和雪球过滤器（Snowball Filter）构成。参数language用于指定语言。

{
    "index" : {
        "analysis" : {
            "analyzer" : {
                "my_analyzer" : {
                    "type" : "snowball",
                    "language" : "English"
                }
            }
        }
    }
}

View Code

6，自定义分析器

分析器类型是custom，允许用户定制分析器。参数tokenizer 用于指定分词器，filter用于指定过滤器，char_filter用于指定字符过滤器。

index :
    analysis :
        analyzer :
            myAnalyzer2 :
                type : custom
                tokenizer : myTokenizer1
                filter : [myTokenFilter1, myTokenFilter2]
                char_filter : [my_html]
                position_increment_gap: 256
        tokenizer :
            myTokenizer1 :
                type : standard
                max_token_length : 900
        filter :
            myTokenFilter1 :
                type : stop
                stopwords : [stop1, stop2, stop3, stop4]
            myTokenFilter2 :
                type : length
                min : 0
                max : 2000
        char_filter :
              my_html :
                type : html_strip
                escaped_tags : [xxx, yyy]
                read_ahead : 1024

View Code

五，查询分析

在分析(_ayalyze)端点上执行分析查询，用于对查询参数进行分析，并返回分析的结果

1，使用默认的分析器执行查询分析

例如，在索引ebrite上执行分析查询，分析字符“After School”，从返回的结果中，可以看到两个标记（Token）：“after”和“school”，类型（type）是字符数字类型(<ALPHANUM>)，偏移量（offset）从1开始计数，位置（position）从0开始计数。

POST myindex/_analyze -d
"After School"

2，指定分析器

POST myindex/_analyze?analyzer=standard -d
"After School"

3，指定分词器和过滤器

POST myindex/_analyze?tokenizer=standard&filters=lowercase -d
"After School"

4，在特定的字段上执行分析查询

POST myindex/_analyze?field=doc_field&tokenizer=standard&filters=lowercase -d
"After School"

附，在创建索引时，指定默认的分析器

示例代码，使用PUT动词，在创建索引时指定默认的分析器，ElasticSearch引擎在索引文档时，使用默认的分析器对index属性为analyzed的文本字段执行分析操作，而非分析字段，将不会应用分析操作。

{  
   "settings":{  
      "number_of_shards":5,
      "number_of_replicas":0,
      "index":{
        "analysis":{
            "analyzer":{
                "default":{
                    "type":"standard"
                    ,"stopwords":"_english_"
                }
            }
        }
      }
   },
   "mappings":{  
      "events":{  
         "dynamic":"false",
         "properties":{  
            "eventid":{  
               "type":"long",
               "store":false,
               "index":"not_analyzed"
            },
            "eventname":{  
               "type":"string",
               "store":false,
               "index":"analyzed",
               "fields":{  
                  "raw":{  
                     "type":"string",
                     "store":false,
                     "index":"not_analyzed"
                  }
               }
            }
         }
      }
   }
}