ElasticSearch-IK分词器和集成使用

1.查询存在问题分析

在进行字符串查询时，我们发现去搜索"搜索服务器"和"钢索"都可以搜索到数据；

而在进行词条查询时，我们搜索"搜索"却没有搜索到数据；

究其原因是ElasticSearch的标准分词器导致的，当我们创建索引时，字段使用的是标准分词器：

如果使用ES搜索中文内容，默认是不支持中文分词，英文支持

例如：How are you!

How

are

you

!

例如：我是一个好男人！

我

是

一

个

好

男

人

！

{
    "mappings": {
        "article": {
            "properties": {
                "id": {
                	"type": "long",
                    "store": true,
                    "index":false
                },
                "title": {
                	"type": "text",
                    "store": true,
                    "index":true,
                    "analyzer":"standard"	//标准分词器  standard 内置的不支持中文分词
                },
                "content": {
                	"type": "text",
                    "store": true,
                    "index":true,
                    "analyzer":"standard"	//标准分词器
                }
            }
        }
    }
}

例如对 "我是程序员" 进行分词

标准分词器分词效果测试：

GET http://localhost:9200/_analyze

{ "analyzer": "standard", "text": "我是程序员" }

分词结果：

{
  "tokens" : [
    {
      "token" : "我",
      "start_offset" : 0,
      "end_offset" : 1,
      "type" : "<IDEOGRAPHIC>",
      "position" : 0
    },
    {
      "token" : "是",
      "start_offset" : 1,
      "end_offset" : 2,
      "type" : "<IDEOGRAPHIC>",
      "position" : 1
    },
    {
      "token" : "程",
      "start_offset" : 2,
      "end_offset" : 3,
      "type" : "<IDEOGRAPHIC>",
      "position" : 2
    },
    {
      "token" : "序",
      "start_offset" : 3,
      "end_offset" : 4,
      "type" : "<IDEOGRAPHIC>",
      "position" : 3
    },
    {
      "token" : "员",
      "start_offset" : 4,
      "end_offset" : 5,
      "type" : "<IDEOGRAPHIC>",
      "position" : 4
    }
  ]
}

而我们需要的分词效果是：我、是、程序、程序员

这样的话就需要对中文支持良好的分析器的支持，支持中文分词的分词器有很多，word分词器、庖丁解牛、盘古分词、Ansj分词等，但我们常用的还是下面要介绍的IK分词器。

2.IK分词器简介

IKAnalyzer是一个开源的，基于java语言开发的轻量级的中文分词工具包。从2006年12月推出1.0版开始，IKAnalyzer已经推出 了3个大版本。最初，它是以开源项目Lucene为应用主体的，结合词典分词和文法分析算法的中文分词组件。新版本的IKAnalyzer3.0则发展为 面向Java的公用分词组件，独立于Lucene项目，同时提供了对Lucene的默认优化实现。

IK分词器3.0的特性如下：

1）采用了特有的“正向迭代最细粒度切分算法“，具有60万字/秒的高速处理能力。

2）采用了多子处理器分析模式，支持：英文字母（IP地址、Email、URL）、数字（日期，常用中文数量词，罗马数字，科学计数法），中文词汇（姓名、地名处理）等分词处理。

3）对中英联合支持不是很好,在这方面的处理比较麻烦.需再做一次查询,同时是支持个人词条的优化的词典存储，更小的内存占用。

4）支持用户词典扩展定义。

5）针对Lucene全文检索优化的查询分析器IKQueryParser；采用歧义分析算法优化查询关键字的搜索排列组合，能极大的提高Lucene检索的命中率。

3. IK分词器的安装

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

课程资料也提供了IK分词器的压缩包：

2）解压，将解压后的elasticsearch文件夹拷贝到elasticsearch-5.6.8\plugins下，并重命名文件夹为analysis-ik

3）重新启动ElasticSearch，即可加载IK分词器

4.IK分词器测试

IK提供了两个分词算法ik_smart 和 ik_max_word

其中 ik_smart 为最少切分，ik_max_word为最细粒度划分

我们分别来试一下

1）最小切分：在浏览器地址栏输入地址

GET http://localhost:9200/_analyze

{ "analyzer": "ik_smart", "text": "我是程序员" }

输出的结果为：

{
  "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" : "程序员",
      "start_offset" : 2,
      "end_offset" : 5,
      "type" : "CN_WORD",
      "position" : 2
    }
  ]
}

2）最细切分：在浏览器地址栏输入地址

http://127.0.0.1:9200/_analyze?analyzer=ik_max_word&pretty=true&text=我是程序员

输出的结果为：

{
  "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" : "程序员",
      "start_offset" : 2,
      "end_offset" : 5,
      "type" : "CN_WORD",
      "position" : 2
    },
    {
      "token" : "程序",
      "start_offset" : 2,
      "end_offset" : 4,
      "type" : "CN_WORD",
      "position" : 3
    },
    {
      "token" : "员",
      "start_offset" : 4,
      "end_offset" : 5,
      "type" : "CN_CHAR",
      "position" : 4
    }
  ]
}

6. 修改索引映射mapping

6.1 重建索引

删除原有blog1索引

DELETE		localhost:9200/blog1

创建blog1索引，此时分词器使用ik_max_word

PUT		localhost:9200/blog1

{
    "mappings": {
        "article": {
            "properties": {
                "id": {
                	"type": "long",
                    "store": true,
                    "index":false
                },
                "title": {
                	"type": "text",
                    "store": true,
                    "index":true,
                    "analyzer":"ik_max_word"
                },
                "content": {
                	"type": "text",
                    "store": true,
                    "index":true,
                    "analyzer":"ik_max_word"
                }
            }
        }
    }
}

创建文档

POST	localhost:9200/blog1/article/1

{
	"id":1,
	"title":"ElasticSearch是一个基于Lucene的搜索服务器",
	"content":"它提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引擎，基于RESTful web接口。Elasticsearch是用Java开发的，并作为Apache许可条款下的开放源码发布，是当前流行的企业级搜索引擎。设计用于云计算中，能够达到实时搜索，稳定，可靠，快速，安装使用方便。"
}

6.2 再次测试queryString查询

请求url：

POST	localhost:9200/blog1/article/_search

请求体：

{
    "query": {
        "query_string": {
            "default_field": "title",
            "query": "搜索服务器"
        }
    }
}

postman截图：



将请求体搜索字符串修改为"钢索"，再次查询：

{
    "query": {
        "query_string": {
            "default_field": "title",
            "query": "钢索"
        }
    }
}

postman截图：

6.3 再次测试term测试

请求url：

POST	localhost:9200/blog1/article/_search

请求体：

{
    "query": {
        "term": {
            "title": "搜索"
        }
    }
}

postman截图：