elasticsearch实现基于拼音搜索

目录

• 1、背景
• 2、安装拼音分词器
• 3、拼音分词器提供的功能
• 4、简单测试一下拼音分词器
  • 4.1 dsl
  • 4.2 运行结果
• 5、es中分词器的组成
• 6、自定义一个分词器实现拼音和中文的搜索
  • 1、创建mapping
  • 2、插入数据
  • 3、搜索数据
• 7、参考文档

1、背景

一般情况下，有些搜索需求是需要根据拼音和中文来搜索的，那么在elasticsearch中是如何来实现基于拼音来搜索的呢？可以通过elasticsearch-analysis-pinyin分析器来实现。

2、安装拼音分词器

# 进入 es 的插件目录
cd /usr/local/es/elasticsearch-8.4.3/plugins
# 下载
wget https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-pinyin/releases/download/v8.4.3/elasticsearch-analysis-pinyin-8.4.3.zip
# 新建目录
mkdir analysis-pinyin
# 解压
mv elasticsearch-analysis-pinyin-8.4.3.zip analysis-pinyin && cd analysis-pinyin && unzip elasticsearch-analysis-pinyin-8.4.3.zip && rm -rvf elasticsearch-analysis-pinyin-8.4.3.zip
cd ../ && chown -R es:es analysis-pinyin
# 启动es
/usr/local/es/elasticsearch-8.4.3/bin/elasticsearch -d

3、拼音分词器提供的功能

拼音分词器提供如下功能



每个选项的含义 可以通过 文档中的例子来看懂。

4、简单测试一下拼音分词器

4.1 dsl

GET _analyze
{
  "text": ["我是中国人"],
  "analyzer": "pinyin"
}

"analyzer": "pinyin" 此处的pinyin是拼音分词器自带的。

4.2 运行结果

从图片上，实现了拼音分词，但是这个不一定满足我们的需求，比如没有中文了，单个的拼音(比如：wo)是没有什么用的，需要对拼音分词器进行定制化。

5、es中分词器的组成

在elasticsearch中分词器analyzer由如下三个部分组成：

1. character filters： 用于在tokenizer之前对文本进行处理。比如：删除字符，替换字符等。
2. tokenizer： 将文本按照一定的规则分成独立的token。即实现分词功能。
3. tokenizer filter： 将tokenizer输出的词条做进一步的处理。比如： 同义词处理，大小写转换、移除停用词，拼音处理等。

6、自定义一个分词器实现拼音和中文的搜索

需求： 自定义一个分词器，即可以实现拼音搜索，也可以实现中文搜索。

1、创建mapping

PUT /test_pinyin
{
  "settings": {
    // 分析阶段的设置
    "analysis": {
      // 分析器设置
      "analyzer": {
        // 自定义分析器，在tokenizer阶段使用ik_max_word，在filter上使用py
        "custom_analyzer": {
          "tokenizer": "ik_max_word",
          "filter": "custom_pinyin"
        }
      },
      // 由于不满足pinyin分词器的默认设置，所以我们基于pinyin
      // 自定义了一个filter，叫py，其中修改了一些设置
      // 这些设置可以在pinyin分词器官网找到
      "filter": {
        "custom_pinyin": {
          "type": "pinyin",
          // 不会这样分：刘德华 > [liu, de, hua]
          "keep_full_pinyin": false,
          // 这样分：刘德华 > [liudehua]
          "keep_joined_full_pinyin": true,
          // 保留原始token（即中文）
          "keep_original": true,
          // 设置first_letter结果的最大长度，默认值：16
          "limit_first_letter_length": 16,
          // 当启用此选项时，将删除重复项以保存索引，例如：de的> de，默认值：false，注意：位置相关查询可能受影响
          "remove_duplicated_term": true,
          // 如果非汉语字母是拼音，则将其拆分为单独的拼音术语，默认值：true，如：liudehuaalibaba13zhuanghan- > liu，de，hua，a，li，ba，ba，13，zhuang，han，注意：keep_none_chinese和keep_none_chinese_together应首先启用
          "none_chinese_pinyin_tokenize": false
        }
      }
    }
  },
  // 定义mapping
  "mappings": {
    "properties": {
      "name": {
        "type": "text",
        // 创建倒排索引时使用的分词器
        "analyzer": "custom_analyzer",
        // 搜索时使用的分词器，搜索时不使用custom_analyzer是为了防止 词语的拼音一样，但是中文含义不一样，导致搜索错误。 比如： 科技 和 客机，拼音一样，但是含义不一样
        "search_analyzer": "ik_smart"
      }
    }
  }
}

注意：

可以看到 我们的 name字段 使用的分词器是 custom_analyzer，这个是我们在上一步定义的。但是搜索的时候使用的是 ik_smart，这个为甚么会这样呢？

假设我们存在如下2个文本 科技强国和 这是一架客机， 那么科技和客机的拼音是不是就是一样的。 这个时候如果搜索时使用的分词器也是custom_analyzer那么，搜索科技的时候客机也会搜索出来，这样是不对的。因此在搜索的时候中文就以中文搜，拼音就以拼音搜。

{
  "name": {
    "type": "text",
    "analyzer": "custom_analyzer",
    "search_analyzer": "ik_smart"
  }
}

当 analyzer和search_analyzer的值都是custom_analyzer，搜索时也会通过拼音搜索，这样的结果可能就不是我们想要的。

2、插入数据

PUT /test_pinyin/_bulk
{"index":{"_id":1}}
{"name": "科技强国"}
{"index":{"_id":2}}
{"name": "这是一架客机"}
{"index":{"_id":3}}

3、搜索数据

7、参考文档

1、https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-pinyin/tree/master