elasticsearch之内置字符过滤器

elasticsearch之内置字符过滤器

 

前言

字符过滤器在<charFilter>属性中定义，它是对字符流进行处理。字符过滤器种类不多。elasticearch只提供了三种字符过滤器：

• HTML字符过滤器（HTML Strip Char Filter）
• 映射字符过滤器（Mapping Char Filter）
• 模式替换过滤器（Pattern Replace Char Filter）

我们来分别看看都是怎么玩的吧！

HTML字符过滤器

HTML字符过滤器（HTML Strip Char Filter）从文本中去除HTML元素。

POST _analyze
{
  "tokenizer": "keyword",
  "char_filter": ["html_strip"],
  "text":"<p>I&apos;m so <b>happy</b>!</p>"
}

结果如下：

{
  "tokens" : [
    {
      "token" : """

I'm so happy!

""",
      "start_offset" : 0,
      "end_offset" : 32,
      "type" : "word",
      "position" : 0
    }
  ]
}

映射字符过滤器

映射字符过滤器（Mapping Char Filter）接收键值的映射，每当遇到与键相同的字符串时，它就用该键关联的值替换它们。

PUT pattern_test4
{
  "settings": {
    "analysis": {
      "analyzer": {
        "my_analyzer":{
          "tokenizer":"keyword",
          "char_filter":["my_char_filter"]
          }
        },
        "char_filter": {
          "my_char_filter":{
            "type":"mapping",
            "mappings":["苍井空 => 666","武藤兰 => 888"]
          }
        }
      }
    }
  }
}

上例中，我们自定义了一个分析器，其内的分词器使用关键字分词器，字符过滤器则是自定制的，将字符中的苍井空替换为666，武藤兰替换为888。

POST pattern_test4/_analyze
{
  "analyzer": "my_analyzer",
  "text": "苍井空热爱武藤兰，可惜后来苍井空结婚了"
}

结果如下：

{
  "tokens" : [
    {
      "token" : "666热爱888，可惜后来666结婚了",
      "start_offset" : 0,
      "end_offset" : 19,
      "type" : "word",
      "position" : 0
    }
  ]
}

模式替换过滤器

模式替换过滤器（Pattern Replace Char Filter）使用正则表达式匹配并替换字符串中的字符。但要小心你写的抠脚的正则表达式。因为这可能导致性能变慢！

PUT pattern_test5
{
  "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_"
        }
      }
    }
  }
}

上例中，我们自定义了一个正则规则。

POST pattern_test5/_analyze
{
  "analyzer": "my_analyzer",
  "text": "My credit card is 123-456-789"
}

结果如下：

{
  "tokens" : [
    {
      "token" : "My",
      "start_offset" : 0,
      "end_offset" : 2,
      "type" : "<ALPHANUM>",
      "position" : 0
    },
    {
      "token" : "credit",
      "start_offset" : 3,
      "end_offset" : 9,
      "type" : "<ALPHANUM>",
      "position" : 1
    },
    {
      "token" : "card",
      "start_offset" : 10,
      "end_offset" : 14,
      "type" : "<ALPHANUM>",
      "position" : 2
    },
    {
      "token" : "is",
      "start_offset" : 15,
      "end_offset" : 17,
      "type" : "<ALPHANUM>",
      "position" : 3
    },
    {
      "token" : "123_456_789",
      "start_offset" : 18,
      "end_offset" : 29,
      "type" : "<NUM>",
      "position" : 4
    }
  ]
}

我们大致的了解elasticsearch分析处理数据的流程。但可以看到的是，我们极少地在例子中演示中文处理。因为elasticsearch内置的分析器处理起来中文不是很好。所以，接下来要介绍一个重量级的插件就是elasticsearch analysis ik（一般习惯称呼为ik分词器）。

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欢迎斧正，that's all