elasticSearch中IK分词器使用教程

### Elasticsearch中的IK分词器使用教程 #### 一、IK分词器简介 在处理中文文本数据时，Elasticsearch自带的英文分词器对于中文的支持并不理想，它倾向于将中文字符按照单个字来进行分割，这样的处理方式显然无法满足中文语义上的精确检索需求。因此，针对中文文本的检索，推荐使用专门设计用于中文分词的IK分词器。 IK分词器是基于Java语言开发的一款开源中文分词组件，它可以有效地提高中文文本的检索效率。相较于Elasticsearch内置的分词器，IK分词器具备更强大的中文分词能力。它提供了两种分词模式： 1. **ik_max_word**：该模式下，IK分词器会尽可能地进行细粒度的拆分，这意味着即使某些词语已经作为独立词汇被分出，它仍然会尝试将其与其他词语进行组合。例如，“联想是全球最大的笔记本厂商”会被拆分为“联想”，“全球”，“最大”，“笔记本”，“笔记”，“笔”，“记”，“本厂”，“厂商”。 2. **ik_smart**：此模式下，IK分词器执行的是粗粒度的分词操作。即已经被分出的词语将不会再次与其他词语组合。同样以上述文本为例，使用ik_smart模式分词后，结果为：“联想”，“全球”，“最大”，“笔记本”，“厂商”。 #### 二、IK分词器安装 为了在Elasticsearch中使用IK分词器，首先需要进行安装配置。这里以Elasticsearch 5.5.0版本为例进行说明，需要注意的是，IK分词器的版本必须与所使用的Elasticsearch版本保持一致，否则可能会出现兼容性问题。 1. **下载并解压IK分词器压缩包**：下载对应版本的IK分词器压缩文件，并将其解压。 2. **复制至Elasticsearch plugins目录**：将解压后的文件夹复制到Elasticsearch安装目录下的`plugins`文件夹内，并确保文件夹名称为`ik`。 3. **无需额外配置**：安装完IK分词器插件后，无需在Elasticsearch的配置文件中进行额外的配置。在新建索引时指定分词器即可。 #### 三、Elasticsearch建立索引 在Elasticsearch中建立索引时，可以通过指定映射(mapping)的方式来配置分词器。下面通过一个具体的示例来展示如何配置。 ```json PUT 580ww { "settings": { "number_of_shards": 3, "number_of_replicas": 1 }, "mappings": { "bwKnowledge": { "properties": { "id": { "type": "text" }, "question": { "type": "text", "analyzer": "ik_smart" // 使用ik_smart分词器 }, "answer": { "type": "text", "analyzer": "ik_smart" // 使用ik_smart分词器 }, "label": { "type": "text" }, "isTop": { "type": "text", "fielddata": true // 如果需要对字段进行排序，则需要添加此属性 }, "status": { "type": "text" }, "createTime": { "type": "date", "format": "yyyy-MM-dd HH:mm:ss" } } } } } ``` #### 四、使用IK分词器进行查询 在代码中使用IK分词器进行查询时，可以按照常规方式进行，Elasticsearch会自动识别并应用指定的分词器进行分词处理。例如，假设我们需要查询包含“联想”关键词的数据，只需构建相应的查询语句即可。 值得注意的是，Elasticsearch不支持修改已创建字段的类型。例如，如果一个字段最初被设置为`not_analyzed`（即不分词），那么就无法将其修改为使用`"analyzer": "ik_smart"`。 #### 五、总结 通过本文的学习，我们可以了解到在Elasticsearch中使用IK分词器的方法及其重要性。通过合理配置IK分词器，能够显著提升中文文本检索的准确性和效率。无论是从安装配置还是具体使用上，IK分词器都为中文文本处理提供了一种高效且便捷的解决方案。