从零搭建 ES 搜索服务（四）拼音搜索

一、前言

上篇介绍了 ES 的同义词搜索，使我们的搜索更强大了，然而这还远远不够，在实际使用中还可能希望搜索「fanqie」能将包含「番茄」的结果也罗列出来，这就涉及到拼音搜索了，本篇将介绍如何具体实现。

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二、安装 ES 拼音插件

2.1 拼音插件简介

GitHub 地址：https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-pinyin

2.2 安装步骤

① 进入 ES 的 bin 目录

$ cd /usr/local/elasticsearch/bin/

② 通过 elasticsearch-plugin 命令安装 pinyin 插件

$ ./elasticsearch-plugin install https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-pinyin/releases/download/v5.5.3/elasticsearch-analysis-pinyin-5.5.3.zip

③ 安装成功后会在 plugins 目录出现 analysis-pinyin 文件夹

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三、自定义分析器

要使用「拼音插件」需要在创建索引时使用「自定义模板」并在自定义模板中「自定义分析器」。

3.1 具体配置

① 在上篇新建的「 yb_knowledge.json 」模板中修改「 setting 」配置，往其中添加自定义分析器

"analysis": {
    "filter": {
        ...省略其余部分...
        "pinyin_filter":{
            "type": "pinyin",
            "keep_first_letter": true,
            "keep_separate_first_letter": false,
            "keep_full_pinyin": true,
            "keep_joined_full_pinyin": true,
            "none_chinese_pinyin_tokenize": false,
            "keep_joined_full_pinyin": true,
            "remove_duplicated_term": true,
            "keep_original": true,
            "limit_first_letter_length": 50,
            "lowercase": true
        }
    },
    "analyzer": {
        ...省略其余部分...
        "ik_synonym_pinyin": {
            "type": "custom",
            "tokenizer": "ik_smart",
            "filter": ["synonym_filter","pinyin_filter"]
        }
    }
}

自定义分析器说明：

• 首先声明一个新「 token filter 」—— 「 pinyin_filter 」，其中 type 为 pinyin 即拼音插件，其余字段详见 GitHub 项目说明。
• 其次声明一个新 「analyzer」—— 「ik_synonym_pinyin」，其中 type 为 custom 即自定义类型， tokenizer 为 ik_smart 即使用 ik 分析器的 ik_smart 分词模式， filter 为要使用的词过滤器，可以使用多个，这里使用了上述定义的 pinyin_filter 以及前篇的 synonym_filter 。

② 与此同时修改「 mappings 」中的 properties 配置，往「 knowledgeTitle 」及「 knowledgeContent 」这两个搜索字段里添加 fields 参数，它支持以不同方式对同一字段做索引，将原本的简单映射转化为多字段映射，此处设置一个名为「 pinyin 」的嵌套字段且使用上述自定义的「 ik_synonym_pinyin 」作为分析器。

"mappings": {
    "knowledge": {
        ...省略其余部分...
        "properties": {
            ...省略其余部分...
            "knowledgeTitle": {
                    "type": "text",
                    "analyzer": "ik_synonym_max",
                    "fields":{
                        "pinyin": {
                            "type":"text",
                            "analyzer": "ik_synonym_pinyin"
                        }
                    }
                },
                "knowledgeContent": {
                    "type": "text",
                    "analyzer": "ik_synonym_max",
                    "fields":{
                        "pinyin": {
                            "type":"text",
                            "analyzer": "ik_synonym_pinyin"
                        }
                    }
                }
        }
    }
}

③ 最后删除先前创建的 yb_knowledge 索引并重启 Logstash

注：重建索引后可以通过「_analyze」测试分词结果

curl -XGET http://localhost:9200/yb_knowledge/_analyze
{
    "analyzer":"ik_synonym_pinyin",
    "text":"番茄"
}

注：在添加了同义词「番茄、西红柿、圣女果」的基础上分词结果如下

{
    "tokens": [
        {
            "token": "fan",
            "start_offset": 0,
            "end_offset": 2,
            "type": "SYNONYM",
            "position": 0
        },
        {
            "token": "番茄",
            "start_offset": 0,
            "end_offset": 2,
            "type": "SYNONYM",
            "position": 0
        },
        {
            "token": "fanqie",
            "start_offset": 0,
            "end_offset": 2,
            "type": "SYNONYM",
            "position": 0
        },
        {
            "token": "fq",
            "start_offset": 0,
            "end_offset": 2,
            "type": "SYNONYM",
            "position": 0
        },
        {
            "token": "qie",
            "start_offset": 0,
            "end_offset": 2,
            "type": "SYNONYM",
            "position": 1
        },
        {
            "token": "xi",
            "start_offset": 0,
            "end_offset": 2,
            "type": "SYNONYM",
            "position": 2
        },
        {
            "token": "hong",
            "start_offset": 0,
            "end_offset": 2,
            "type": "SYNONYM",
            "position": 3
        },
        {
            "token": "shi",
            "start_offset": 0,
            "end_offset": 2,
            "type": "SYNONYM",
            "position": 4
        },
        {
            "token": "西红柿",
            "start_offset": 0,
            "end_offset": 2,
            "type": "SYNONYM",
            "position": 4
        },
        {
            "token": "xihongshi",
            "start_offset": 0,
            "end_offset": 2,
            "type": "SYNONYM",
            "position": 4
        },
        {
            "token": "xhs",
            "start_offset": 0,
            "end_offset": 2,
            "type": "SYNONYM",
            "position": 4
        },
        {
            "token": "sheng",
            "start_offset": 0,
            "end_offset": 2,
            "type": "SYNONYM",
            "position": 5
        },
        {
            "token": "nv",
            "start_offset": 0,
            "end_offset": 2,
            "type": "SYNONYM",
            "position": 6
        },
        {
            "token": "guo",
            "start_offset": 0,
            "end_offset": 2,
            "type": "SYNONYM",
            "position": 7
        },
        {
            "token": "圣女果",
            "start_offset": 0,
            "end_offset": 2,
            "type": "SYNONYM",
            "position": 7
        },
        {
            "token": "shengnvguo",
            "start_offset": 0,
            "end_offset": 2,
            "type": "SYNONYM",
            "position": 7
        },
        {
            "token": "sng",
            "start_offset": 0,
            "end_offset": 2,
            "type": "SYNONYM",
            "position": 7
        }
    ]
}

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四、结语

至此拼音搜索已经实现完毕，最近两篇都是有关 ES 插件以及 Logstash 自定义模板的配置，没有涉及具体的 JAVA 代码实现，下一篇将介绍如何通过 JAVA API 实现搜索结果高亮。