03 elasticsearch学习笔记-IK分词器？

目录

• 1. 什么是IK分词器
• 2. 下载IK分词器
• 3. 使用kibana测试！
• 4. 创建自定义词典
• 5. Analysis

1. 什么是IK分词器

2. 下载IK分词器

下载地址，版本要和ES的版本对应上

https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases/tag/v7.3.1

注意下载zip版本

下载完毕后，放入到我们的elasticsearch/plugins/ik插件目录里即可

1. 重启观察ES，可以看到IK分词器被加载了！
   
   

2. elasticsearch-plugin可以通过这个命令查看加载进来的插件
   
   

docker下载的安装的查看方法

root@haima-PC:/usr/local/docker/efk/docker_compose_efk# docker ps -a
CONTAINER ID        IMAGE                                                 COMMAND                  CREATED             STATUS                      PORTS                                                          NAMES
c43439e99ff0        docker_compose_efk_fluentd                            "/bin/entrypoint.sh …"   29 seconds ago      Up 27 seconds               5140/tcp, 0.0.0.0:24224->24224/tcp, 0.0.0.0:24224->24224/udp   docker_compose_efk_fluentd_1
00eda4c1585d        docker_compose_efk_kibana                             "/usr/local/bin/dumb…"   29 seconds ago      Up 26 seconds               0.0.0.0:5601->5601/tcp                                         docker_compose_efk_kibana_1
6e2e42f9e3ca        docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch:7.3.1   "/usr/local/bin/dock…"   31 seconds ago      Up 29 seconds               0.0.0.0:9200->9200/tcp, 9300/tcp                               docker_compose_efk_elasticsearch_1
root@haima-PC:/usr/local/docker/efk/docker_compose_efk# docker exec -it docker_compose_efk_elasticsearch_1 bash ./bin/elasticsearch-plugin list
ik

详细查看我github里的readme.md

https://github.com/haimait/docker_compose_efk

3. 使用kibana测试！

查看不同的分词效果

ik_smart和ik_max_word,其中ik_smart为最少切分

GET _analyze
{
  "analyzer":"ik_smart",
  "text": "我是中国人"
}

划出了3组

{
  "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
    }
  ]
}

ik_max_word为最细粒度划分，穷尽词库的可能

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

划出了5组

{
  "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
    }
  ]
}

测试狂神说java

发现狂神说被分词器拆分开了，这里我们不想让它拆开，就需要在分词器中添加一个自己的词典，把自己的词放到自己的词典里

4. 创建自定义词典

1. 创建 haima.dic

vim /elasticsearch/es/plugins/ik/config/haima.dic

写入 狂神说

1. 把自定义的haima.dic字典，载入到配置文件里

vim /elasticsearch/es/plugins/ik/config/IKAnalyzer.cfg.xml

1. 重启es服务

root@haima-PC:/usr/local/docker/efk/docker_compose_efk/elasticsearch/es/plugins/ik/config# docker restart docker_compose_efk_elasticsearch_1
docker_compose_efk_elasticsearch_1

1. 再看一下分词器，狂神说 已经不会被分开了

1. 使用ik分词包里自带的词典
   
   

5. Analysis

analysis(只是一个概念)，文本分析是将全文本转换为一系列单词的过程，也叫分词。analysis是通
过analyzer(分词器)来实现的，可以使用Elasticsearch内置的分词器，也可以自己去定制一些分词
器。 除了在数据写入的时候进行分词处理，那么在查询的时候也可以使用分析器对查询语句进行分词。
anaylzer是由三部分组成，例如有
Hello a World, the world is beautifu
Analyzer的处理过程
分词器名称 处理过程
Standard Analyzer 默认的分词器，按词切分，小写处理
Simple Analyzer 按照非字母切分(符号被过滤)，小写处理
Stop Analyzer 小写处理，停用词过滤(the, a, this)
Whitespace Analyzer 按照空格切分，不转小写
Keyword Analyzer 不分词，直接将输入当做输出
Pattern Analyzer 正则表达式，默认是\W+(非字符串分隔)
1. Character Filter: 将文本中html标签剔除掉。
2. Tokenizer: 按照规则进行分词，在英文中按照空格分词。
3. Token Filter: 去掉stop world(停顿词，a, an, the, is, are等)，然后转换小写

内置分词器

分词器名称	分词器名称
分词器名称	分词器名称
Simple Analyzer	按照非字母切分(符号被过滤)，小写处理
Stop Analyzer	小写处理，停用词过滤(the, a, this)
Whitespace Analyzer	按照空格切分，不转小写
Keyword Analyzer	不分词，直接将输入当做输出
Pattern Analyzer	正则表达式，默认是\W+(非字符串分隔)

** 内置分词器示例**

5.2.1 Standard Analyzer

GET _analyze
{
"analyzer": "standard",
"text": "2 Running quick brown-foxes leap over lazy dog in the summer evening"
}

5.2.2 Simple Analyzer

GET _analyze
{
  "analyzer": "simple",
  "text": "2 Running quick brown-foxes leap over lazy dog in the summer evening"
}

5.2.3 Stop Analyzer

GET _analyze
{
  "analyzer": "stop",
  "text": "2 Running quick brown-foxes leap over lazy dog in the summer evening"
}

5.2.4 Whitespace Analyzer

GET _analyze
{
	"analyzer": "whitespace",
	"text": "2 Running quick brown-foxes leap over lazy dog in the summer evening"
}

5.2.5 Keyword Analyzer

GET _analyze
{
	"analyzer": "keyword",
	"text": "2 Running quick brown-foxes leap over lazy dog in the summer evening"
}

5.2.6 Pattern Analyzer

GET _analyze
{
	"analyzer": "pattern",
	"text": "2 Running quick brown-foxes leap over lazy dog in the summer evening"
}