ElasticSearch中文分词

1. 内置分词器解析

Elasticsearch模糊查询这么快，是因为采用了倒排索引，而倒排索引的核心就是分词，把text格式的字段按照分词器进行分词并编排索引。

为了发挥自己的优势，Elasticsearch已经提供了多种功能强大的内置分词器。

1.1 内置分词器梳理

对Elasticsearch提供的内置分词器的作用进行如下总结：

可以看到，这些内置分词器擅长处理单词和字母。索引如果要处理的是英文数据的话，它们的功能可以说已经很全面了。

1.2 内置分词器对中文的局限性

这里使用的es和kibana版本都是7.8.1

1、首先创建一个索引，并批量插入一些包含中文和英文的数据：

# 创建索引
PUT /bjytest
{
  "settings": { 
    "number_of_shards": "2", 
    "number_of_replicas": "0"
  } 
}
# 批量插入数据
POST _bulk
{ "create" : { "_index" : "bjytest", "_id" : "1001" } }
{"id":1,"name": "白居不易","hobby": "music and movie"}
{ "create" : { "_index" : "bjytest", "_id" : "1002" } }
{"id":2,"name": "好好学习","hobby": "music"}
{ "create" : { "_index" : "bjytest", "_id" : "1003" } }
{"id":3,"name": "天天向上","hobby": "movie"}
{ "create" : { "_index" : "bjytest", "_id" : "1004" } }
{"id":4,"name": "白居_不易","hobby": "run"}
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2、使用 term 查询匹配数据，分别对比中文英文：

首先查询“hobby"包含”music“的数据，根据录入顺序，应该返回的是前两条：

POST /bjytest/_search
{
  "query": {
    "term": {
      "hobby":"music" 
    }
  }
}
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可以看到，结果符合预期。所以在英文词汇下，即便是默认的分词器Standard也够用了。

然后再查找一下"name"包含”不易“的数据，按照录入顺序，应该返回第一条和第四条：

POST /bjytest/_search
{
  "query": {
    "term": {
      "name":"不易" 
    }
  }
}
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可以看到， 查询中文词汇没有匹配到的数据。

问题：为什么在默认分词器下，不能查找到词汇呢？

因为词汇是由多个汉字组成的，不像英文，一个词汇就是一个单词，比如”music“ 对应音乐，汉字需要两个字才可以表示。而内置分词器是没有考虑到这类情况的，所以它们切分汉字时就会全部切分成单个汉字了，因此找不到”不易“相关的数据，但应该可以找到”不“相关的数据。

查找”name“包含”不“的数据：

POST /bjytest/_search
{
  "query": {
    "term": {
      "name":"不" 
    }
  }
}
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如果想匹配到某条数据而不想让它分词，需要使用keyword，这样对应的text就会作为一个整体来查询：

POST /bjytest/_search
{
  "query": {
    "term": {
      "name.keyword":"白居_不易" 
    }
  }
}
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3、便捷分词器测试技巧

其实测试分词器对词汇的分词，有一个更简便的方法，就是利用 Elasticsearch 的 _analyze，比如想看：“白居不易” 被默认分词器 standard 分词后的效果，只需要执行如下代码：

POST /_analyze
{
  "analyzer": "standard",
  "text": "白居不易"
}
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2. IK分词器

2.1 安装IK分词器

下载地址：https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases

1、访问下载地址，找到对应的版本（7.8.1）

2、下载好之后，在安装好的elasticsearch的plugins 目录下新建文件夹 analysis-ik ，然后将下载好的文件解压到此目录中；将analysis-ik 中的config 文件夹拷贝到ES的config目录下的ik文件夹（自己创建）。

3、重启es，看 启动日志中日否有IK

4、使用下IK分词器，看能否正常使用

POST /_analyze
{
  "analyzer": "ik_smart",
  "text": "白居不易"
}
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2.2 使用

根据官方的建议，ik 分词器的名字可以使用：ik_smart，ik_max_word

Analyzer：ik_smart，ik_max_word

Tokenizer：ik_smart，ik_max_word

测试分词区别

1、通过ik_smart来对”中华人民共和国“进行分词

POST /_analyze
{
  "analyzer": "ik_smart",
  "text": "中华人民共和国"
}
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2、通过ik_max_word来对”中华人民共和国“进行分词

POST /_analyze
{
  "analyzer": "ik_max_word",
  "text": "中华人民共和国"
}
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由以上对比可见：

• ik_max_word：会将文本做最细粒度的拆分
• ik_smart：会做最粗粒度的拆分。