elasticsearch文档-analysis
elasticsearch文档-analysis
analysis
基本概念
全文搜索引擎会用某种算法对要建索引的文档进行分析, 从文档中提取出若干Token(词元), 这些算法称为Tokenizer(分词器), 这些Token会被进一步处理, 比如转成小写等, 这些处理算法被称为Token Filter(词元处理器), 被处理后的结果被称为Term(词), 文档中包含了几个这样的Term被称为Frequency(词频)。 引擎会建立Term和原文档的Inverted Index(倒排索引), 这样就能根据Term很快到找到源文档了。 文本被Tokenizer处理前可能要做一些预处理, 比如去掉里面的HTML标记, 这些处理的算法被称为Character Filter(字符过滤器), 这整个的分析算法被称为Analyzer(分析器)。
ES内置了很多Analyzer, 还有很多第三方的Analyzer插件, 比如一些处理中文的Analyzer(中文分词)。
analyzer、 tokenizer、 filter可以在elasticsearch.yml 配置, 下面是配置例子
index :analysis :analyzer :standard :type : standardstopwords :[stop1, stop2]myAnalyzer1 :type : standardstopwords :[stop1, stop2, stop3]max_token_length :500# configure a custom analyzer which is# exactly like the default standard analyzermyAnalyzer2 :tokenizer : standardfilter :[standard, lowercase, stop]tokenizer :myTokenizer1 :type : standardmax_token_length :900myTokenizer2 :type : keywordbuffer_size :512filter :myTokenFilter1 :type : stopstopwords :[stop1, stop2, stop3, stop4]myTokenFilter2 :type : lengthmin :0max :2000
analyzer
ES内置若干analyzer, 另外还可以用内置的character filter, tokenizer, token filter组装一个analyzer(custom analyzer), 比如
index :analysis :analyzer :myAnalyzer :tokenizer : standardfilter :[standard, lowercase, stop]
如果你要使用第三方的analyzer插件,需要先在配置文件elasticsearch.yml中注册, 下面是配置IkAnalyzer的例子
index:analysis:analyzer:ik:alias:[ik_analyzer]type: org.elasticsearch.index.analysis.IkAnalyzerProvider
当一个analyzer在配置文件中被注册到一个名字(logical name)下后,在mapping定义或者一些API里就可以用这个名字来引用该analyzer了,比如
"message":{"type":"string","indexAnalyzer":"ik","searchAnalyzer":"ik"}
如果没有指定索引和搜索用的analyzer,ES会用默认的analyzer来处理,也就是名字(logical name)为default, default_index, default_search的analyzer。 从名字可以看出来,default是索引和搜索时用的默认的analyzer,default_index是索引时用的默认的analyzer, default_search是查询时用的默认analyzer。
下面是在elasticsearch.yml中配置默认analyzer的例子
index:analysis:analyzer:default_index:tokenizer: standardfilter:[standard, lowercase, my_synonym, my_snow]default_search:tokenizer: standardfilter:[standard, lowercase, stop]
或者用这种格式
index.analysis.analyzer.default.type :"mmseg"
一个analyzer可以起若干别名,比如在下面的例子中,standard analyzer可以用alias1或者alias2来引用
index :analysis :analyzer。:standard :alias:[alias1, alias2]type : standardstopwords :[test1, test2, test3]
下面是内置的一些analyzer。
| analyzer | logical name | description |
|---|---|---|
| standard analyzer | standard | standard tokenizer, standard filter, lower case filter, stop filter |
| simple analyzer | simple | lower case tokenizer |
| stop analyzer | stop | lower case tokenizer, stop filter |
| keyword analyzer | keyword | 不分词,内容整体作为一个token(not_analyzed) |
| pattern analyzer | whitespace | 正则表达式分词,默认匹配\W+ |
| language analyzers | lang | 各种语言 |
| snowball analyzer | snowball | standard tokenizer, standard filter, lower case filter, stop filter, snowball filter |
| custom analyzer | custom | 一个Tokenizer, 零个或多个Token Filter, 零个或多个Char Filter |
tokenizer
ES内置的tokenizer列表。
| tokenizer | logical name | description |
|---|---|---|
| standard tokenizer | standard | |
| edge ngram tokenizer | edgeNGram | |
| keyword tokenizer | keyword | 不分词 |
| letter analyzer | letter | 按单词分 |
| lowercase analyzer | lowercase | letter tokenizer, lower case filter |
| ngram analyzers | nGram | |
| whitespace analyzer | whitespace | 以空格为分隔符拆分 |
| pattern analyzer | pattern | 定义分隔符的正则表达式 |
| uax email url analyzer | uax_url_email | 不拆分url和email |
| path hierarchy analyzer | path_hierarchy | 处理类似/path/to/somthing样式的字符串 |
token filter
ES内置的token filter列表。
| token filter | logical name | description |
|---|---|---|
| standard filter | standard | |
| ascii folding filter | asciifolding | |
| length filter | length | 去掉太长或者太短的 |
| lowercase filter | lowercase | 转成小写 |
| ngram filter | nGram | |
| edge ngram filter | edgeNGram | |
| porter stem filter | porterStem | 波特词干算法 |
| shingle filter | shingle | 定义分隔符的正则表达式 |
| stop filter | stop | 移除 stop words |
| word delimiter filter | word_delimiter | 将一个单词再拆成子分词 |
| stemmer token filter | stemmer | |
| stemmer override filter | stemmer_override | |
| keyword marker filter | keyword_marker | |
| keyword repeat filter | keyword_repeat | |
| kstem filter | kstem | |
| snowball filter | snowball | |
| phonetic filter | phonetic | 插件 |
| synonym filter | synonyms | 处理同义词 |
| compound word filter | dictionary_decompounder, hyphenation_decompounder | 分解复合词 |
| reverse filter | reverse | 反转字符串 |
| elision filter | elision | 去掉缩略语 |
| truncate filter | truncate | 截断字符串 |
| unique filter | unique | |
| pattern capture filter | pattern_capture | |
| pattern replace filte | pattern_replace | 用正则表达式替换 |
| trim filter | trim | 去掉空格 |
| limit token count filter | limit | 限制token数量 |
| hunspell filter | hunspell | 拼写检查 |
| common grams filter | common_grams | |
| normalization filter | arabic_normalization, persian_normalization |
character filter
ES内置的character filter列表
| character filter | logical name | description |
|---|---|---|
| mapping char filter | mapping | 根据配置的映射关系替换字符 |
| html strip char filter | html_strip | 去掉HTML元素 |
| pattern replace char filter | pattern_replace | 用正则表达式处理字符串 |
icu plugin
elasticsearch文档-analysis的更多相关文章
- elasticsearch 文档
elasticsearch 文档 文档格式 索引中最基本的单元叫做文档 document. 在es中文档的示例如下: { "_index": "questions&quo ...
- elasticsearch文档-modules
elasticsearch文档-modules modules 模块 cluster 原文 基本概念 cluster: 集群,一个集群通常由很多节点(node)组成 node: 节点,比如集群中的每台 ...
- Elasticsearch文档查询
简单数据集 到目前为止,已经了解了基本知识,现在我们尝试用更逼真的数据集,这儿已经准备好了一份虚构的JSON,关于客户银行账户信息的.每个文档的结构如下: { , , "firstname& ...
- ElasticSearch文档操作介绍三
ElasticSearch文档的操作 文档存储位置的计算公式: shard = hash(routing) % number_of_primary_shards 上面公式中,routing 是一个可变 ...
- Elasticsearch入门教程(四):Elasticsearch文档CURD
原文:Elasticsearch入门教程(四):Elasticsearch文档CURD 版权声明:本文为博主原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明. 本文链接: ...
- ElasticSearch文档及分布式文档存储
1.什么是文档? 文档由索引(_index),类型(_type),唯一标识(_id) 组成,我们为 _index(索引) 分配相关逻辑地址分片,该索引下的数据会根据索引以及类型计算哈希来分配数据存储的 ...
- elasticsearch文档-字段的mapping
mapping == Mapping是指定义如何将document映射到搜索引擎的过程,比如一个字段是否可以查询以及如何分词等,一个索引可以存储含有不同"mapping types" ...
- elasticsearch文档学习
1.集群 节点(一个elasticsearch实体) 索引 主节点 :集群级别变更,新增或移除节点,索引: 主节点不参与文档级别搜索和变更. 分片(shard):一个完整的搜索引擎,lucene ...
- ElasticSearch文档
1.什么是文档? 程序中大多的实体或对象能够被序列化为包含键值对的JSON对象,键(key)是字段(field)或属性(property)的名字,值(value)可以是字符串.数字.布尔类型.另一个对 ...
随机推荐
- NYoj 685 查找字符串
描述 小明得到了一张写有奇怪字符串的纸,他想知道一些字符串出现了多少次,但这些字符串太多了,他想找你帮忙,你能帮他吗?输入字符包括所有小写字母.‘@’.‘+’. 输入 第一行包含一个整数T(T&l ...
- Android dumpsys命令的使用
Android提供的dumpsys工具能够用于查看手机中的应用程序和系统服务信息与状态,手机连接电脑后能够直接命令行运行adb shell dumpsys 查看全部支持的Service可是这样输出的太 ...
- CSS3 制作向左、向右及关闭图标的效果 (另一种思路)
最终效果 制作步骤 1.边框 CSS及Html代码 显示效果 2.向左的标志 CSS及Html代码,增加的代码在黄色范围内 显示效果 方向不对了,马上修改一下方向,逆时针旋转45度调整一下 CSS及H ...
- centos 7安装源
参照 http://www.linuxidc.com/Linux/2015-03/114690.htm http://www.cnblogs.com/mchina/archive/2013/01/04 ...
- MongoDB学习笔记<两>
继续有shell学问,他们继续研究的例子,下面的知识: --文档数据插入 --文档数据删除 --文档数据更新 如下面的详细信息: 1.插入文档 db.person.insert({"name ...
- jQuery随记汇总
1.jQuery操作行内样式style中的某一项的值:>> <div id="test" style=" display:none;"> ...
- 怎样选择PHP的版本
原文:怎样选择PHP的版本 IIS 如果想使用IIS配置PHP的话,那么需要选择Non-Thread Safe(NTS)版本的PHP Apache 如果你是用的Apache的版本来自Apache Lo ...
- 使用python的Flask实现一个RESTful API服务器端
使用python的Flask实现一个RESTful API服务器端 最近这些年,REST已经成为web services和APIs的标准架构,很多APP的架构基本上是使用RESTful的形式了. 本文 ...
- PS抠出树叶树枝
1.打开PS 2.加载树叶树枝图片 3.双击该图层,来解锁树叶树枝图层 4.通道面板,只留下蓝色 5.顶部菜单 -> 图像 -> 计算 -> 混合为正片叠底,得到一个新Alpha图层 ...
- Java 集合之LinkedList源码分析
1.介绍 链表是数据结构中一种很重要的数据结构,一个链表含有一个或者多个节点,每个节点处理保存自己的信息之外还需要保存上一个节点以及下一个节点的指针信息.通过链表的表头就可以访问整个链表的信息.Jav ...