3、Elasticsearch分词器简介与使用（二）

我们知道通过 Elasticsearch 实现全文搜索，在文档被导入到 ES 后，文档的每个字段都需要被分析，而这个分析阶段就会涉及到分词。上篇介绍了分词器的概念和常见分词器的使用，然而有些特定场景中，之前的分词器并不能满足我们的实际需求，那么就要进行定制分析器了。

ES 已经提供了丰富多样的开箱即用的分词 plugin，通过这些 plugin 可以创建自己的 token Analyzer，甚至可以利用已经有的 Char Filter，Tokenizer 及 Token Filter 来重新组合成一个新的 Analyzer，并对文档中的每个字段分别定义自己的 Analyzer。基于这些思路，我们则可以实现一个定制的分析器。

举个例子：

 使用 standard 分词器对该文本字符串进行分词，得结果如下：

{
    "tokens": [
        {
            "token": "the",
            "start_offset": 0,
            "end_offset": 3,
            "type": "<ALPHANUM>",
            "position": 0
        },
        {
            "token": "third",
            "start_offset": 4,
            "end_offset": 9,
            "type": "<ALPHANUM>",
            "position": 1
        },
        {
            "token": "dose",
            "start_offset": 10,
            "end_offset": 14,
            "type": "<ALPHANUM>",
            "position": 2
        },
        {
            "token": "of",
            "start_offset": 15,
            "end_offset": 17,
            "type": "<ALPHANUM>",
            "position": 3
        },
        {
            "token": "covid",
            "start_offset": 18,
            "end_offset": 23,
            "type": "<ALPHANUM>",
            "position": 4
        },
        {
            "token": "19",
            "start_offset": 24,
            "end_offset": 26,
            "type": "<NUM>",
            "position": 5
        },
        {
            "token": "vaccine",
            "start_offset": 27,
            "end_offset": 34,
            "type": "<ALPHANUM>",
            "position": 6
        }
    ]
}

这段文本字符串中的"COVID-19"，经过 standard 分词器处理后，却拆分成了"covid"和"19"，明显不是我想要的结果，我预期得到的结果是"COVID19"或者"covid19"。那么，该如何实现我预期的分词结果呢？

这里有必要先普及下，我们平时创建某个索引的几个操作姿势：

方式一、简单不做作，直接 PUT 

PUT 192.168.150.130:9200/mytest_index

方式二、创建索引同时指定"settings"

PUT 192.168.150.130:9200/mytest_index
{
    "settings":{
        "index":{
            // 创建索引的同时设置分片数、副本数
            "number_of_shards":"3",
            "number_of_replicas":"1"
        }
    }
}

方式三、创建索引同时指定"mappings"

PUT 192.168.150.130:9200/mytest_index
{
    "mappings":{
        "_doc":{
            "properties":{
                "city":{
                    "type":"keyword"
                },
                "date":{
                    "type":"keyword"
                },
                "quantity":{
                    "type":"integer"
                },
                "description":{
                    "type":"text"
                }
            }
        }
    }
}

其他方式：创建索引同时指定"settings"、"mappings"、"aliases"等（看实际需求）

PUT 192.168.150.130:9200/mytest_index
{
    "mappings":{
        ........
    },
    "aliases": {
        ........
    },
    "settings": {
        ........
    }
}

有了这些知识点储备之后，实现预期的分词结果就简单了，基本思路是：创建索引的同时，通过 "mappings" 设置该字段的属性并为该字段自定义一个分析器，然后通过 "settings" 设置 Char Filter、Tokenizer 及 Token Filter 来重新组合成一个新的 Analyzer。具体实现如下：

PUT 192.168.150.130:9200/mytest_index
{
    "mappings": {
        "_doc": {
            "properties": {
                "city": {
                    "type": "keyword"
                },
                "date": {
                    "type": "keyword"
                },
                "quantity": {
                    "type": "integer"
                },
                "description": {
                    "type": "text",
                    "analyzer": "my_description_analyzer"
                }
            }
        }
    },
    "settings": {
        "analysis": {
            "char_filter": {
                "covid19_filter": {
                    "type": "mapping",
                    "mappings": [
                        "COVID-19 => COVID19"
                    ]
                }
            },
            "analyzer": {
                "my_description_analyzer": {
                    "type": "custom",
                    "char_filter": [
                        "covid19_filter"
                    ],
                    "tokenizer": "standard",
                    "filter": [
                        // 转小写输出covid19，如果注释掉的话则会输出COVID19
                        "lowercase"
                    ]
                }
            }
        }
    }
}

请注意，由于我使用的 ES 版本是6.8.6，通过"mappings"设置字段属性时，需要加上文档类型"_doc",不然会报错的，而在高版本的 ES 中创建索引时，则不会再加上"_doc"（高版本 ES 的文档 type 已被抛弃）。

测试效果如下：

 这样就实现了预期的分词结果。另外，像 "the"、"of" 这些停用词，standard 分词器是不会过滤掉的，如果我就要过滤掉这些停用词，或者加入我认为要过滤掉的单词，这个该如何实现呢？

在上篇文章分词器概念中，介绍说明过分词器的分析阶段（Analysis Phase），剔除已拆分的单词可在 Token Filter 实现。还是以 mytest_index 索引创建为例，在原来基础上加入以下内容（原设置已省略，重点在"filter"、"my_stop"）：

PUT 192.168.150.130:9200/mytest_index1
{
    "mappings": {
        ......
    },
    "settings": {
        "analysis": {
            "char_filter": {
                ......
            },
            "analyzer": {
                "my_description_analyzer": {
                    "type": "custom",
                    "char_filter": [
                        "covid19_filter"
                    ],
                    "tokenizer": "standard",
                    "filter": [
                        // 转小写输出covid19，如果注释掉的话则会输出COVID19
                        //"lowercase",
                        "my_stop"
                    ]
                }
            },
            "filter":{
                "my_stop":{
                    "type":"stop",
                    "stopwords": ["the", "a", "of", "is"]
                }
            }
        }
    }
}

去掉停用词后，测试效果如下：

{
    "tokens": [
        {
            "token": "third",
            "start_offset": 4,
            "end_offset": 9,
            "type": "<ALPHANUM>",
            "position": 1
        },
        {
            "token": "dose",
            "start_offset": 10,
            "end_offset": 14,
            "type": "<ALPHANUM>",
            "position": 2
        },
        {
            "token": "COVID19",
            "start_offset": 18,
            "end_offset": 26,
            "type": "<ALPHANUM>",
            "position": 4
        },
        {
            "token": "vaccine",
            "start_offset": 27,
            "end_offset": 34,
            "type": "<ALPHANUM>",
            "position": 5
        }
    ]
}

最后，请注意 Token Filter 过滤顺序的问题，假如我把文本字符串修改为"The third dose of COVID-19 vaccine"，并把"lowercase" 和 "my_stop"调换下顺序，如下：

"analyzer": {
    "my_description_analyzer": {
        "type": "custom",
        "char_filter": [
            "covid19_filter"
        ],
        "tokenizer": "standard",
        "filter": [
            "my_stop",
            "lowercase"
        ]
    }
}

那么得到的分词结果为：["the" "third" "dose" "covid19" "vaccine"]，看出问题了吧？"the" 是被定义成停用词的，但分词结果却有这个单词。经过分析不难看出：这是由于执行"my_stop"时并没有把"The"看作是停止词，接着经过"lowercase"处理时输出了"the"。这就提示我们过滤顺序的重要性啊！！

在上篇文章提及过，Analyzer 将文本字符分解为 token 的过程，通常会发生在以下两种场景：一是索引建立的时候，二是进行文本搜索的时候。

第一种场景刚刚已经演示过了，在索引建立后，如果要录入一个文档的话，该文档在被写入索引之前，会将文档中的文本字符串分解成一个个 token，这些 token 是存放到数据库的；

第二种场景则是进行文本搜索，文本搜索的时候也会对该字符串进行分词，也会建立  token，但不会存放到数据库。默认情况下，我们查询搜索时会使用到第一种场景定制的分析器，很明显会导致某些查询问题，比如查询 "of" 是查不到结果的，因此有必要区分第一种场景的分析器。我们可以通过 search_analyzer 实现：

PUT 192.168.150.130:9200/mytest_index
{
    "mappings": {
        "_doc": {
            "properties": {
                "city": {
                    "type": "keyword"
                },
                "date": {
                    "type": "keyword"
                },
                "quantity": {
                    "type": "integer"
                },
                "description": {
                    "type": "text",
                    "analyzer": "my_description_analyzer",
                    "search_analyzer": "standard"
                   // 也可以使用自定义的分词器 "search_analyzer": "my_search_analyzer"
                }
            }
        }
    },
    "settings": {
        ......
    }
}

最后

本文重点在介绍说明如何实现自定义的分析器，以满足特定场景的需求，并通过演示说明了实现的思路。然而，实际需求总是五花八门多种多样的，掌握实现的思路和原理才是最重要的。比如，如何实现多个不同的分析器搜索查询相同的文本内容（思路是使用 multi-field 实现，即 fields 设置多字段），建议参考学习【Elasticsearch：将精确搜索与词干混合】这篇博文；又比如，在定制分析器时考虑定制相关性（通过 function_score 实现定制相关性），建议参考学习【Elasticsearch：定制分词器（analyzer）及相关性】这篇博文。

下篇将开始介绍说明 ES 索引及索引文档的 CRUD 操作，属于基础内容，但也是平时工作必备的知识点。