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分词器以及ik中文分词器

概念

ik分词器的安装

因为es自带的分词器对英文非常友好，但是对中文很不友好，所以我们需要安装一个ik分词器。

特点

​ 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；

​ 是一个基于Maven构建的项目；

​ 具有60万字/秒的告诉处理能力；

​ 支持用户词典扩展定义；

环境准备

Elasticsearch需要使用ik，就要先构建ik的jar包，这里要用到maven包管理工具，而maven需要java环境，而Elasticsearch内置了jdk，所以可以将JAVA_HOME设置为Elasticsearch内置的jdk。

设置jdk环境变量

vim /etc/profile
#在文件末尾添加jdk的环境变量
export JAVA_HOME=/opt/elasticsearch-7.16.2/jdk
export PATH=$PATH:${JAVA_HOME}/bin#保存退出后，重新加载profile
source /etc/profile

下载maven安装包并解压

设置path

打开文件

vim /etc/profile.d/maven.sh

将下面的内容复制到文件，保存

export MAVEN_HOME=/opt/apache-maven-3.8.4
export PATH=${MAVEN_HOME}/bin:${PATH}

设置好Maven的路径之后，需要运行下面的命令使其生效

source /etc/profile.d/maven.sh

验证maven是否安装成功

mvn -v

下载IK分词器并安装

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

然后把zip包安装到elasticsearch/plugins目录下新建的目录analysis-ik,并解压，如下图：

然后解压ik分词器，因为ik分词器是zip包，所以需要使用unzip命令解压，如下图：

解压之后需要把ik的config目录中的所有内容复制到elasticsearch-7.16.2的config配置文件中，如下图：

最后记得一定要重启Elasticsearch服务！！！

使用IK分词器

IK分词器有两种分词模式：ik_max_word和ik_smart模式。

1.ik_max_word

会将文本做最细颗粒度的拆分，如下图：

2.ik_smart

这个分词模式的颗粒度比较粗，如下图：

查询文档

词条查询：term

​ 词条查询不会分析查询条件，只有当词条和查询字符串完全匹配时才匹配搜索。

全文查询：match

​ 全文查询会分析查询条件，先将查询条件进行分词，然后查询，求并集。

term词条查询

term词条查询的例子如下图：

为什么什么结果都没有查出来呢？主要是因为ES默认使用的是standar分词器，会把中文一个字一个字的分，所以查不到，如果我们查询的是"北"就能成功查询出来数据了，如下图：

因此我们在创建索引的时候，就要手动的添加索引为ik分词器，要不然ES使用的一直是默认的standar分词器。

然后添加三条文档，如下图：

查询一下结果，如下图：

重新搜索“北京”关键词，如下图：

但是如果我现在搜索的词条是"北京昌平"，因为我们的文档中没有address字段为"北京昌平"的分词，所以结果什么也查不到，如下图：

这就是term词条查询，它的搜索关键字会被当做一个整体，不会继续分词，然后拿这个整体去分词库中查询。但是下面的match全文查询不是这样的，它会先把搜索关键字分词，然后拿所有的分词结果去分词库中查询，最后再把查询结果拼接在一起。

match全文查询

上面是查询结果的并集，不是查询结果的交集。