一、IK分词器

全民制作人，大家好，我是练习时长2年半的个人练习生亚瑟王，喜欢ES、钢琴、鼓励队友。

ES默认的standard分词器对中文不友好，会将中文分割成一个个汉字。对于中文分词，目前比较常用的是IK分词器。IK分词器的作者对这个项目维护的比较积极，能紧跟ES的最新版本。

安装IK分词器的教程网上太多了，我这里就不再赘述了。本篇博客仅仅记录我自己学习IK的一些小小心得。

1. 创建测试的Mapping和数据

• name的analyzer是默认的standard，对于姓名这样的中文，适合用standard，因为姓名中一般没有固定的词组。
• word的analyzer是ik_max_word，search_analyzer是ik_smart

PUT pigg_test_ik
{
    "mappings":{
        "properties":{
            "name":{
                "type":"text",
                "analyzer":"standard"
            },
            "word":{
                "type":"text",
                "analyzer":"ik_max_word",
                "search_analyzer":"ik_smart"
            }
        }
    }
}

插入测试数据

PUT pigg_test_ik/_doc/1
{
  "name": "亚瑟王",
  "word": [
      "亚瑟王爱弹琴"
  ]
}

2. 查看文档如何存储

执行如下命令，看字符串是如何拆分后索引的

GET pigg_test_ik/_doc/1/_termvectors?fields=name
GET pigg_test_ik/_doc/1/_termvectors?fields=word

字段	词条
name	亚、瑟、王
word	亚瑟、王、亚瑟王、爱、弹琴

3. 在name上match查询

• 因为name是"analyzer":"standard"，所以搜索的关键词会拆成一个个独立的字。
• 只要关键词中包含亚、瑟、王中任意一个字，都算匹配成功。

GET pigg_test_ik/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "name": "i瑟" //拆成"i"和"瑟"，"瑟"命中文档
    }
  }
}

• 但是如果修改match的operator为and，则需要所有字全部命中

GET pigg_test_ik/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "name": {
        "query": "i瑟", //因为有"i"，所以没有匹配到文档
        "operator": "and"
      }
    }
  }
}

4. 在word上match查询

在word字段上为啥analyzer是ik_max_word，而search_analyzer是ik_smart呢？

• ik_max_word会尽可能拆分出更多的词条组合
• ik_smart则相对智能，不会拆的很细

我们先来看下这2个分析器对亚瑟王爱弹琴是如何处理的。

POST pigg_test_ik/_analyze
{
  "analyzer": "ik_smart",
  "text": "亚瑟王爱弹琴"
}

POST pigg_test_ik/_analyze
{
  "analyzer": "ik_max_word",
  "text": "亚瑟王爱弹琴"
}

analyzer	词条
ik_smart （搜索时）	亚瑟王、爱、弹琴
ik_max_word （索引时）	亚瑟、王、亚瑟王、爱、弹琴

通过上表，可以看出在好处是保存文档时，已经索引尽可能多的词，而在搜索文档时，没有必要对搜索关键字拆分的很细，这样提高了查询的效率。

"亚瑟王"会拆分成"亚瑟王"这1个词条，直接拿"亚瑟王"去匹配文档，可以匹配成功

GET pigg_test_ik/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "word": "亚瑟王" //会拆分成"亚瑟王"这1个词条，直接拿"亚瑟王"去匹配文档，可以匹配成功
    }
  }
}

"瑟王"会拆分成"瑟"和"王"这2个词条，"瑟"这个字匹配不到文档，但是"王"这个字可以匹配到文档

GET pigg_test_ik/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "word": "瑟王" //会拆分成"瑟"和"王"这2个词条，"瑟"这个字匹配不到文档，但是"王"这个字可以匹配到文档
    }
  }
}

使用如下命令解释为何"瑟王"能匹配到文档

GET pigg_test_ik/_explain/1
{
  "query": {
    "match": {
      "word": "瑟王"
    }
  }
}

返回结果中显示如下：

 "description" : "weight(word:王 in 1) [PerFieldSimilarity], result of:",

说明是"王"这个字匹配到文档的。

5. 自定义字典

在ik的config目录下创建ext.dic文本文件，添加一些自定义的扩展词

修改如下的配置文件，指定扩展字典的文件名

上面操作执行好了后，一定要重启ES，否则是不生效的。