ElasticSearch第三步-中文分词
ElasticSearch系列学习
ElasticSearch第五步-.net平台下c#操作ElasticSearch详解
elasticsearch官方只提供smartcn这个中文分词插件，效果不是很好，好在国内有medcl大神（国内最早研究es的人之一）写的两个中文分词插件，一个是ik的，一个是mmseg的，下面分别介绍ik的用法，
当我们创建一个index（库db_news）时，easticsearch默认提供的分词器db_news，分词结果会把每个汉字分开，而不是我们想要的根据关键词来分词。例如：
代码如下：
GET /db_news/_analyze?analyzer=standard
{
我爱北京天安门
}
分词结果如下：
{ "tokens": [ { "token": "我", "start_offset": 6, "end_offset": 7, "type": "<IDEOGRAPHIC>", "position": 1 }, { "token": "爱", "start_offset": 7, "end_offset": 8, "type": "<IDEOGRAPHIC>", "position": 2 }, { "token": "北", "start_offset": 8, "end_offset": 9, "type": "<IDEOGRAPHIC>", "position": 3 }, { "token": "京", "start_offset": 9, "end_offset": 10, "type": "<IDEOGRAPHIC>", "position": 4 }, { "token": "天", "start_offset": 10, "end_offset": 11, "type": "<IDEOGRAPHIC>", "position": 5 }, { "token": "安", "start_offset": 11, "end_offset": 12, "type": "<IDEOGRAPHIC>", "position": 6 }, { "token": "门", "start_offset": 12, "end_offset": 13, "type": "<IDEOGRAPHIC>", "position": 7 } ] }
正常情况下，这不是我们想要的结果，比如我们更希望 “我”，“爱”，“北京”，"天安门"这样的分词，这样我们就需要安装中文分词插件，ik就是实现这个功能的。
安装ik插件
第一种方式是直接下载配置，这种方式比较麻烦(对于Windows用户来讲)，这里我也不讲了
下载地址：https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik
********************************************************************************************
第二种方式是直接下载elasticsearch中文发行版。下载地址是：https://github.com/medcl/elasticsearch-rtf。重新运行安装。
执行命令：
GET /db_news/_analyze?analyzer=ik
{
我爱北京天安门啊王军华
}
结果如下：
{ "tokens": [ { "token": "我", "start_offset": 6, "end_offset": 7, "type": "CN_CHAR", "position": 1 }, { "token": "爱", "start_offset": 7, "end_offset": 8, "type": "CN_CHAR", "position": 2 }, { "token": "北京", "start_offset": 8, "end_offset": 10, "type": "CN_WORD", "position": 3 }, { "token": "天安门", "start_offset": 10, "end_offset": 13, "type": "CN_WORD", "position": 4 }, { "token": "啊", "start_offset": 13, "end_offset": 14, "type": "CN_CHAR", "position": 5 }, { "token": "王军", "start_offset": 14, "end_offset": 16, "type": "CN_WORD", "position": 6 }, { "token": "华", "start_offset": 16, "end_offset": 17, "type": "CN_CHAR", "position": 7 } ] }
关于分词器定义需要注意的地方
如果我们直接创建索引库，会使用默认的分词进行分词，这不是我们想要的结果。这个时候我们再去更改分词器会报错如下：
{ "error": "IndexAlreadyExistsException[[db_news] already exists]", "status": 400 }
而且没有办法解决冲突，唯一的办法是删除已经存在的索引，新建一个索引，并制定mapping使用新的分词器（注意要在数据插入之前，否则会使用elasticsearch默认的分词器）。
新建索引命令如下：
PUT /db_news { "settings" : { "analysis" : { "analyzer" : { "stem" : { "tokenizer" : "standard", "filter" : ["standard", "lowercase", "stop", "porter_stem"] } } } }, "mappings" : { "person" : { "dynamic" : true, "properties" : { "intro" : { "type" : "string",
"indexAnalyzer" : "ik",
"searchAnalyzer":"ik"
}
}
}
}
}
查看新建的索引：
GET /db_news/_mapping
结果如下：
{ "db_news": { "mappings": { "person": { "dynamic": "true", "properties": { "age": { "type": "long" }, "intro": { "type": "string", "analyzer": "ik" }, "name": { "type": "string" } } } } } }
更新映射
说明：对于db_news/news，开始没有字段msgs，后来添加了这个字段，那么要先修改索引方式，在新增数据
PUT /db_news/_mapping/news { "properties" : { "msgs" : { "type" : "string", "indexAnalyzer" : "ik", "searchAnalyzer":"ik" } } }
ElasticSearch系列学习
ElasticSearch第五步-.net平台下c#操作ElasticSearch详解
