Elasticsearch介绍及应用

1.Elasticsearch介绍和安装

用户访问我们的首页，一般都会直接搜索来寻找自己想要购买的商品。

而商品的数量非常多，而且分类繁杂。如果能正确的显示出用户想要的商品，并进行合理的过滤，尽快促成交易，是搜索系统要研究的核心。

面对这样复杂的搜索业务和数据量，使用传统数据库搜索就显得力不从心，一般我们都会使用全文检索技术：Elasticsearch。

1.1.简介

1.1.1.Elastic

Elastic官网：https://www.elastic.co/cn/

 

 

Elastic有一条完整的产品线及解决方案：Elasticsearch、Kibana、Logstash等，前面说的三个就是大家常说的ELK技术栈。

 

 

1.1.2.Elasticsearch

Elasticsearch官网：https://www.elastic.co/cn/products/elasticsearch

 

如上所述，Elasticsearch具备以下特点：

• 分布式，无需人工搭建集群（solr就需要人为配置，使用Zookeeper作为注册中心）

• Restful风格，一切API都遵循Rest原则，容易上手

• 近实时搜索，数据更新在Elasticsearch中几乎是完全同步的。

 

1.1.3.版本

Elasticsearch版本7.7.0

 

需要虚拟机JDK自身根目录自带一个JDK  

 

1.2.安装和配置

为了模拟真实场景，我们将在linux下安装Elasticsearch。

1.2.1.新建一个用户es

出于安全考虑，elasticsearch默认不允许以root账号运行。

创建用户：

useradd es

设置密码：

passwd es123

切换用户：

su - es

 

1.2.2.上传安装包,并解压

我们将安装包上传到：/home/es目录

 

 

解压缩：

tar -zxvf elasticsearch-7.7.0.tar.gz

 

我们把目录重命名：

mv elasticsearch-7.7.0/ elasticsearch

 

进入，查看目录结构

 

 

1.2.3.修改配置

我们进入config目录：cd config

需要修改的配置文件有两个：

 

1. jvm.options

Elasticsearch基于Lucene的，而Lucene底层是java实现，因此我们需要配置jvm参数。

编辑jvm.options：

vim jvm.options

默认配置如下：

-Xms1g
-Xmx1g

内存占用太多了，我们调小一些：

-Xms512m
-Xmx512m

1. elasticsearch.yml

vim elasticsearch.yml

• 修改数据和日志目录：

path.data: /home/leyou/elasticsearch/data # 数据目录位置
path.logs: /home/leyou/elasticsearch/logs # 日志目录位置

我们把data和logs目录修改指向了elasticsearch的安装目录。但是这两个目录并不存在，因此我们需要创建出来。

进入elasticsearch的根目录，然后创建：

mkdir data
mkdir logs

 

 

• 修改绑定的ip：

network.host: 0.0.0.0 # 绑定到0.0.0.0，允许任何ip来访问

默认只允许本机访问，修改为0.0.0.0后则可以远程访问

 

目前我们是做的单机安装，如果要做集群，只需要在这个配置文件中添加其它节点信息即可。

elasticsearch.yml的其它可配置信息：

属性名	说明
cluster.name	配置elasticsearch的集群名称，默认是elasticsearch。建议修改成一个有意义的名称。
node.name	节点名，es会默认随机指定一个名字，建议指定一个有意义的名称，方便管理
path.conf	设置配置文件的存储路径，tar或zip包安装默认在es根目录下的config文件夹，rpm安装默认在/etc/ elasticsearch
path.data	设置索引数据的存储路径，默认是es根目录下的data文件夹，可以设置多个存储路径，用逗号隔开
path.logs	设置日志文件的存储路径，默认是es根目录下的logs文件夹
path.plugins	设置插件的存放路径，默认是es根目录下的plugins文件夹
bootstrap.memory_lock	设置为true可以锁住ES使用的内存，避免内存进行swap
network.host	设置bind_host和publish_host，设置为0.0.0.0允许外网访问
http.port	设置对外服务的http端口，默认为9200。
transport.tcp.port	集群结点之间通信端口
discovery.zen.ping.timeout	设置ES自动发现节点连接超时的时间，默认为3秒，如果网络延迟高可设置大些
discovery.zen.minimum_master_nodes	主结点数量的最少值 ,此值的公式为：(master_eligible_nodes / 2) + 1 ，比如：有3个符合要求的主结点，那么这里要设置为2

 

1.3.运行

进入elasticsearch/bin目录，可以看到下面的执行文件：

 

然后输入命令：

./elasticsearch

发现报错了，启动失败：

1.3.1.错误1：内核过低

 

我们使用的是centos6，其linux内核版本为2.6。而Elasticsearch的插件要求至少3.5以上版本。不过没关系，我们禁用这个插件即可。

修改elasticsearch.yml文件，在最下面添加如下配置：

bootstrap.system_call_filter: false

然后重启

 

1.3.2.错误2：文件权限不足

再次启动，又出错了：

 

[1]: max file descriptors [4096] for elasticsearch process likely too low, increase to at least [65536]

我们用的是leyou用户，而不是root，所以文件权限不足。

首先用root用户登录。

然后修改配置文件:

vim /etc/security/limits.conf

添加下面的内容：

* soft nofile 65536
​
* hard nofile 131072
​
* soft nproc 4096
​
* hard nproc 4096

 

1.3.3.错误3：线程数不够

刚才报错中，还有一行：

[1]: max number of threads [1024] for user [leyou] is too low, increase to at least [4096]

这是线程数不够。

继续修改配置：

vim /etc/security/limits.d/90-nproc.conf 

修改下面的内容：

* soft nproc 1024

改为：

* soft nproc 4096

 

1.3.4.错误4：进程虚拟内存

[3]: max virtual memory areas vm.max_map_count [65530] likely too low, increase to at least [262144]

vm.max_map_count：限制一个进程可以拥有的VMA(虚拟内存区域)的数量，继续修改配置文件， ：

vim /etc/sysctl.conf 

添加下面内容：

vm.max_map_count=655360

然后执行命令：

sysctl -p

 

1.3.5.重启终端窗口

所有错误修改完毕，一定要重启你的 Xshell终端，否则配置无效。

 

1.3.6.启动

再次启动，终于成功了！

 

可以看到绑定了两个端口:

• 9300：集群节点间通讯接口

• 9200：客户端访问接口

我们在浏览器中访问：http://192.168.56.101:9200

 

 

1.4.安装kibana

1.4.1.什么是Kibana？

 

Kibana是一个基于Node.js的Elasticsearch索引库数据统计工具，可以利用Elasticsearch的聚合功能，生成各种图表，如柱形图，线状图，饼图等。

而且还提供了操作Elasticsearch索引数据的控制台，并且提供了一定的API提示，非常有利于我们学习Elasticsearch的语法。

 

1.4.2.安装

因为Kibana依赖于node，我们的虚拟机没有安装node，而window中安装过。所以我们选择在window下使用kibana。

最新版本与elasticsearch保持一致，也是7.7.0

 

解压到特定目录即可

 

1.4.3.配置运行

配置

进入安装目录下的config目录，修改kibana.yml文件：

修改elasticsearch服务器的地址：

elasticsearch.url: "http://192.168.56.101:9200"

运行

进入安装目录下的bin目录：

 

双击运行：

 

发现kibana的监听端口是5601

我们访问：http://127.0.0.1:5601

 

 

1.4.4.控制台

选择左侧的DevTools菜单，即可进入控制台页面：

 

 

在页面右侧，我们就可以输入请求，访问Elasticsearch了。

 

 

1.5.安装ik分词器

Lucene的IK分词器早在2012年已经没有维护了，现在我们要使用的是在其基础上维护升级的版本，并且开发为ElasticSearch的集成插件了，与Elasticsearch一起维护升级，版本也保持一致，最新版本：7.7.0

1.5.1.安装

上传课前资料中的zip包，解压到Elasticsearch目录的plugins目录中：

 

使用unzip命令解压：

unzip elasticsearch-analysis-ik-7.7.0.zip -d ik-analyzer

然后重启elasticsearch：

 

 

1.5.2.测试

大家先不管语法，我们先测试一波。

在kibana控制台输入下面的请求：

POST _analyze
{
  "analyzer": "ik_max_word",
  "text":     "我是中国人"
}

运行得到结果：

{
  "tokens": [
    {
      "token": "我",
      "start_offset": 0,
      "end_offset": 1,
      "type": "CN_CHAR",
      "position": 0
    },
    {
      "token": "是",
      "start_offset": 1,
      "end_offset": 2,
      "type": "CN_CHAR",
      "position": 1
    },
    {
      "token": "中国人",
      "start_offset": 2,
      "end_offset": 5,
      "type": "CN_WORD",
      "position": 2
    },
    {
      "token": "中国",
      "start_offset": 2,
      "end_offset": 4,
      "type": "CN_WORD",
      "position": 3
    },
    {
      "token": "国人",
      "start_offset": 3,
      "end_offset": 5,
      "type": "CN_WORD",
      "position": 4
    }
  ]
}

windows系统下安装软件

 

版本号必须一致

此外若提示JDK版本过低

Warning: MaxDirectMemorySize may have been miscalculated due to JDK-8074459.
Please use a newer version of Java or set MaxDirectMemorySize explicitly.
 

修改配置

启动报这个错, 是因为windows系统中配置着jdk, 这里默认使用的是环境变量中的JAVA_HOME, 由于elasticsearch版本太高, jdk版本太低, 所以导致了这个问题, 在elasticsearch7.x之后的版本, 已经集成了自带的jdk, 在根目录下的jdk文件夹中
这里需要修改elasticsearch-env.bat启动文件的配置内容, 设置系统使用elasticsearch自带的jdk版本
在elasticsearch-env.bat文件中找到关于JAVA_HOME的配置, 注释掉if…else判断的东西, 替换为如下三行代码

    set JAVA="%ES_HOME%\jdk\bin\java.exe"
      set JAVA_HOME="%ES_HOME%\jdk"
      set JAVA_TYPE=bundled jdk
IK分词器下载地址

https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases/download/v7.7.0/elasticsearch-analysis-ik-7.7.0.zip

Elasticsearch中ik_max_word和ik_smart的区别

 

ik_max_word和 ik_smart介绍
学习过Solr或Elasticsearch的同学都知道IK分词器，它是一个针对中文的分词器。
IK分词器地址：https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik
IK分词器有两种分词模式：ik_max_word和ik_smart模式。

1、ik_max_word

会将文本做最细粒度的拆分，比如会将“中华人民共和国人民大会堂”拆分为“中华人民共和国、中华人民、中华、华人、人民共和国、人民、共和国、大会堂、大会、会堂等词语。

2、ik_smart
会做最粗粒度的拆分，比如会将“中华人民共和国人民大会堂”拆分为中华人民共和国、人民大会堂。

测试两种分词模式的效果：

发送：post localhost:9200/_analyze

测试ik_max_word
{“text”:“中华人民共和国人民大会堂”,“analyzer”:“ik_max_word” }
测试ik_smart
{“text”:“中华人民共和国人民大会堂”,“analyzer”:“ik_smart” }

最佳实践
两种分词器使用的最佳实践是：索引时用ik_max_word，在搜索时用ik_smart。
即：索引时最大化的将文章内容分词，搜索时更精确的搜索到想要的结果。

举个例子：
我是个用户，输入“华为手机”，我此时的想法是想搜索出“华为手机”的商品，而不是华为其它的商品，也就是商品信息中必须只有华为手机这个词。
此时使用ik_smart和ik_max_word都会将华为手机拆分为华为和手机两个词，那些只包括“华为”这个词的信息也被搜索出来了，我的目标是搜索只包含华为手机这个词的信息，这没有满足我的目标。

怎么解决呢？
我们可以将华为手机添加到自定义词库，添加后两个分词器的效果为：

ik_max_word 的分词效果：

{
“tokens”: [
{
“token”: “华为手机”,
“start_offset”: 0,
“end_offset”: 4,
“type”: “CN_WORD”,
“position”: 0
}
,
{
“token”: “华为”,
“start_offset”: 0,
“end_offset”: 2,
“type”: “CN_WORD”,
“position”: 1
}
,
{
“token”: “手机”,
“start_offset”: 2,
“end_offset”: 4,
“type”: “CN_WORD”,
“position”: 2
}
]
}

ik_smart的分词效果：

{
“tokens”: [
{
“token”: “华为手机”,
“start_offset”: 0,
“end_offset”: 4,
“type”: “CN_WORD”,
“position”: 0
}
]
}

看到两个分词器的区别了吧，因为华为手机是一个词，所以ik_smart不再细粒度分了。
此时，我们可以在索引时使用 ik_max_word，在搜索时用ik_smart。

当输入 华为手机 关键字，只搜索到 包含华为手机的信息，符合用户要求。
如果我想将包含华为 这个词的信息也搜索出来怎么办呢？
那就输入 “华为 华为手机”（注意华为后边有个空格），那就会将包含华为、华为手机的信息都搜索出来。

 

转载于：https://www.it610.com/article/1296371350658686976.htm

1.Elasticsearch介绍和安装

用户访问我们的首页，一般都会直接搜索来寻找自己想要购买的商品。

而商品的数量非常多，而且分类繁杂。如果能正确的显示出用户想要的商品，并进行合理的过滤，尽快促成交易，是搜索系统要研究的核心。

面对这样复杂的搜索业务和数据量，使用传统数据库搜索就显得力不从心，一般我们都会使用全文检索技术：Elasticsearch。

1.1.简介

1.1.1.Elastic

Elastic官网：https://www.elastic.co/cn/

 

 

Elastic有一条完整的产品线及解决方案：Elasticsearch、Kibana、Logstash等，前面说的三个就是大家常说的ELK技术栈。

 

 

1.1.2.Elasticsearch

Elasticsearch官网：https://www.elastic.co/cn/products/elasticsearch

 

如上所述，Elasticsearch具备以下特点：

• 分布式，无需人工搭建集群（solr就需要人为配置，使用Zookeeper作为注册中心）

• Restful风格，一切API都遵循Rest原则，容易上手

• 近实时搜索，数据更新在Elasticsearch中几乎是完全同步的。

 

1.1.3.版本

Elasticsearch版本7.7.0

 

需要虚拟机JDK自身根目录自带一个JDK  

 

1.2.安装和配置

为了模拟真实场景，我们将在linux下安装Elasticsearch。

1.2.1.新建一个用户es

出于安全考虑，elasticsearch默认不允许以root账号运行。

创建用户：

useradd es

设置密码：

passwd es123

切换用户：

su - es

 

1.2.2.上传安装包,并解压

我们将安装包上传到：/home/es目录

 

 

解压缩：

tar -zxvf elasticsearch-7.7.0.tar.gz

 

我们把目录重命名：

mv elasticsearch-7.7.0/ elasticsearch

 

进入，查看目录结构

 

 

1.2.3.修改配置

我们进入config目录：cd config

需要修改的配置文件有两个：

 

1. jvm.options

Elasticsearch基于Lucene的，而Lucene底层是java实现，因此我们需要配置jvm参数。

编辑jvm.options：

vim jvm.options

默认配置如下：

-Xms1g
-Xmx1g

内存占用太多了，我们调小一些：

-Xms512m
-Xmx512m

1. elasticsearch.yml

vim elasticsearch.yml

• 修改数据和日志目录：

path.data: /home/leyou/elasticsearch/data # 数据目录位置
path.logs: /home/leyou/elasticsearch/logs # 日志目录位置

我们把data和logs目录修改指向了elasticsearch的安装目录。但是这两个目录并不存在，因此我们需要创建出来。

进入elasticsearch的根目录，然后创建：

mkdir data
mkdir logs

 

 

• 修改绑定的ip：

network.host: 0.0.0.0 # 绑定到0.0.0.0，允许任何ip来访问

默认只允许本机访问，修改为0.0.0.0后则可以远程访问

 

目前我们是做的单机安装，如果要做集群，只需要在这个配置文件中添加其它节点信息即可。

elasticsearch.yml的其它可配置信息：

属性名	说明
cluster.name	配置elasticsearch的集群名称，默认是elasticsearch。建议修改成一个有意义的名称。
node.name	节点名，es会默认随机指定一个名字，建议指定一个有意义的名称，方便管理
path.conf	设置配置文件的存储路径，tar或zip包安装默认在es根目录下的config文件夹，rpm安装默认在/etc/ elasticsearch
path.data	设置索引数据的存储路径，默认是es根目录下的data文件夹，可以设置多个存储路径，用逗号隔开
path.logs	设置日志文件的存储路径，默认是es根目录下的logs文件夹
path.plugins	设置插件的存放路径，默认是es根目录下的plugins文件夹
bootstrap.memory_lock	设置为true可以锁住ES使用的内存，避免内存进行swap
network.host	设置bind_host和publish_host，设置为0.0.0.0允许外网访问
http.port	设置对外服务的http端口，默认为9200。
transport.tcp.port	集群结点之间通信端口
discovery.zen.ping.timeout	设置ES自动发现节点连接超时的时间，默认为3秒，如果网络延迟高可设置大些
discovery.zen.minimum_master_nodes	主结点数量的最少值 ,此值的公式为：(master_eligible_nodes / 2) + 1 ，比如：有3个符合要求的主结点，那么这里要设置为2

 

1.3.运行

进入elasticsearch/bin目录，可以看到下面的执行文件：

 

然后输入命令：

./elasticsearch

发现报错了，启动失败：

1.3.1.错误1：内核过低

 

我们使用的是centos6，其linux内核版本为2.6。而Elasticsearch的插件要求至少3.5以上版本。不过没关系，我们禁用这个插件即可。

修改elasticsearch.yml文件，在最下面添加如下配置：

bootstrap.system_call_filter: false

然后重启

 

1.3.2.错误2：文件权限不足

再次启动，又出错了：

 

[1]: max file descriptors [4096] for elasticsearch process likely too low, increase to at least [65536]

我们用的是leyou用户，而不是root，所以文件权限不足。

首先用root用户登录。

然后修改配置文件:

vim /etc/security/limits.conf

添加下面的内容：

* soft nofile 65536
​
* hard nofile 131072
​
* soft nproc 4096
​
* hard nproc 4096

 

1.3.3.错误3：线程数不够

刚才报错中，还有一行：

[1]: max number of threads [1024] for user [leyou] is too low, increase to at least [4096]

这是线程数不够。

继续修改配置：

vim /etc/security/limits.d/90-nproc.conf 

修改下面的内容：

* soft nproc 1024

改为：

* soft nproc 4096

 

1.3.4.错误4：进程虚拟内存

[3]: max virtual memory areas vm.max_map_count [65530] likely too low, increase to at least [262144]

vm.max_map_count：限制一个进程可以拥有的VMA(虚拟内存区域)的数量，继续修改配置文件， ：

vim /etc/sysctl.conf 

添加下面内容：

vm.max_map_count=655360

然后执行命令：

sysctl -p

 

1.3.5.重启终端窗口

所有错误修改完毕，一定要重启你的 Xshell终端，否则配置无效。

 

1.3.6.启动

再次启动，终于成功了！

 

可以看到绑定了两个端口:

• 9300：集群节点间通讯接口

• 9200：客户端访问接口

我们在浏览器中访问：http://192.168.56.101:9200

 

 

1.4.安装kibana

1.4.1.什么是Kibana？

 

Kibana是一个基于Node.js的Elasticsearch索引库数据统计工具，可以利用Elasticsearch的聚合功能，生成各种图表，如柱形图，线状图，饼图等。

而且还提供了操作Elasticsearch索引数据的控制台，并且提供了一定的API提示，非常有利于我们学习Elasticsearch的语法。

 

1.4.2.安装

因为Kibana依赖于node，我们的虚拟机没有安装node，而window中安装过。所以我们选择在window下使用kibana。

最新版本与elasticsearch保持一致，也是7.7.0

 

解压到特定目录即可

 

1.4.3.配置运行

配置

进入安装目录下的config目录，修改kibana.yml文件：

修改elasticsearch服务器的地址：

elasticsearch.url: "http://192.168.56.101:9200"

运行

进入安装目录下的bin目录：

 

双击运行：

 

发现kibana的监听端口是5601

我们访问：http://127.0.0.1:5601

 

 

1.4.4.控制台

选择左侧的DevTools菜单，即可进入控制台页面：

 

 

在页面右侧，我们就可以输入请求，访问Elasticsearch了。

 

 

1.5.安装ik分词器

Lucene的IK分词器早在2012年已经没有维护了，现在我们要使用的是在其基础上维护升级的版本，并且开发为ElasticSearch的集成插件了，与Elasticsearch一起维护升级，版本也保持一致，最新版本：7.7.0

1.5.1.安装

上传课前资料中的zip包，解压到Elasticsearch目录的plugins目录中：

 

使用unzip命令解压：

unzip elasticsearch-analysis-ik-7.7.0.zip -d ik-analyzer

然后重启elasticsearch：

 

 

1.5.2.测试

大家先不管语法，我们先测试一波。

在kibana控制台输入下面的请求：

POST _analyze
{
  "analyzer": "ik_max_word",
  "text":     "我是中国人"
}

运行得到结果：

{
  "tokens": [
    {
      "token": "我",
      "start_offset": 0,
      "end_offset": 1,
      "type": "CN_CHAR",
      "position": 0
    },
    {
      "token": "是",
      "start_offset": 1,
      "end_offset": 2,
      "type": "CN_CHAR",
      "position": 1
    },
    {
      "token": "中国人",
      "start_offset": 2,
      "end_offset": 5,
      "type": "CN_WORD",
      "position": 2
    },
    {
      "token": "中国",
      "start_offset": 2,
      "end_offset": 4,
      "type": "CN_WORD",
      "position": 3
    },
    {
      "token": "国人",
      "start_offset": 3,
      "end_offset": 5,
      "type": "CN_WORD",
      "position": 4
    }
  ]
}

windows系统下安装软件

 

版本号必须一致

此外若提示JDK版本过低

Warning: MaxDirectMemorySize may have been miscalculated due to JDK-8074459.
Please use a newer version of Java or set MaxDirectMemorySize explicitly.
 

修改配置

启动报这个错, 是因为windows系统中配置着jdk, 这里默认使用的是环境变量中的JAVA_HOME, 由于elasticsearch版本太高, jdk版本太低, 所以导致了这个问题, 在elasticsearch7.x之后的版本, 已经集成了自带的jdk, 在根目录下的jdk文件夹中
这里需要修改elasticsearch-env.bat启动文件的配置内容, 设置系统使用elasticsearch自带的jdk版本
在elasticsearch-env.bat文件中找到关于JAVA_HOME的配置, 注释掉if…else判断的东西, 替换为如下三行代码

    set JAVA="%ES_HOME%\jdk\bin\java.exe"
      set JAVA_HOME="%ES_HOME%\jdk"
      set JAVA_TYPE=bundled jdk
IK分词器下载地址

https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases/download/v7.7.0/elasticsearch-analysis-ik-7.7.0.zip

Elasticsearch中ik_max_word和ik_smart的区别

 

ik_max_word和 ik_smart介绍
学习过Solr或Elasticsearch的同学都知道IK分词器，它是一个针对中文的分词器。
IK分词器地址：https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik
IK分词器有两种分词模式：ik_max_word和ik_smart模式。

1、ik_max_word

会将文本做最细粒度的拆分，比如会将“中华人民共和国人民大会堂”拆分为“中华人民共和国、中华人民、中华、华人、人民共和国、人民、共和国、大会堂、大会、会堂等词语。

2、ik_smart
会做最粗粒度的拆分，比如会将“中华人民共和国人民大会堂”拆分为中华人民共和国、人民大会堂。

测试两种分词模式的效果：

发送：post localhost:9200/_analyze

测试ik_max_word
{“text”:“中华人民共和国人民大会堂”,“analyzer”:“ik_max_word” }
测试ik_smart
{“text”:“中华人民共和国人民大会堂”,“analyzer”:“ik_smart” }

最佳实践
两种分词器使用的最佳实践是：索引时用ik_max_word，在搜索时用ik_smart。
即：索引时最大化的将文章内容分词，搜索时更精确的搜索到想要的结果。

举个例子：
我是个用户，输入“华为手机”，我此时的想法是想搜索出“华为手机”的商品，而不是华为其它的商品，也就是商品信息中必须只有华为手机这个词。
此时使用ik_smart和ik_max_word都会将华为手机拆分为华为和手机两个词，那些只包括“华为”这个词的信息也被搜索出来了，我的目标是搜索只包含华为手机这个词的信息，这没有满足我的目标。

怎么解决呢？
我们可以将华为手机添加到自定义词库，添加后两个分词器的效果为：

ik_max_word 的分词效果：

{
“tokens”: [
{
“token”: “华为手机”,
“start_offset”: 0,
“end_offset”: 4,
“type”: “CN_WORD”,
“position”: 0
}
,
{
“token”: “华为”,
“start_offset”: 0,
“end_offset”: 2,
“type”: “CN_WORD”,
“position”: 1
}
,
{
“token”: “手机”,
“start_offset”: 2,
“end_offset”: 4,
“type”: “CN_WORD”,
“position”: 2
}
]
}

ik_smart的分词效果：

{
“tokens”: [
{
“token”: “华为手机”,
“start_offset”: 0,
“end_offset”: 4,
“type”: “CN_WORD”,
“position”: 0
}
]
}

看到两个分词器的区别了吧，因为华为手机是一个词，所以ik_smart不再细粒度分了。
此时，我们可以在索引时使用 ik_max_word，在搜索时用ik_smart。

当输入 华为手机 关键字，只搜索到 包含华为手机的信息，符合用户要求。
如果我想将包含华为 这个词的信息也搜索出来怎么办呢？
那就输入 “华为 华为手机”（注意华为后边有个空格），那就会将包含华为、华为手机的信息都搜索出来。