四、IK分词器(elasticsearch插件)

IK分词器：中文分词器

分词：即把一段中文或者别的划分成一个个的关键字，我们在搜索时候会把自己的信息进行分词，会把数据库中或者索引库中的数据进行分词，然后进行一一个匹配操作，默认的中文分词是将每个字看成一个词（不使用用IK分词器的情况下），比如“我爱狂神”会被分为”我”，”爱”，”狂”，”神” ，这显然是不符合要求的，所以我们需要安装中文分词器ik来解决这个问题。

IK提供了两个分词算法: ik_smart和ik_max_word ,其中ik_smart为最少切分, ik_max_word为最细粒度划分!

1、下载

版本要与ElasticSearch版本对应

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

2、安装

ik文件夹是自己创建的

加压即可（但是我们需要解压到ElasticSearch的plugins目录ik文件夹下）

3、重启ElasticSearch

加载了IK分词器

4、使用 ElasticSearch安装补录/bin/elasticsearch-plugin 可以查看插件

elasticsearch-plugin list 

5、使用kibana测试

ik_smart：最少切分

ik_max_word：最细粒度划分（穷尽词库的可能）

从上面看，感觉分词都比较正常，但是大多数，分词都满足不了我们的想法，如下例

那么，我们需要手动将该词添加到分词器的词典当中

6、添加自定义的词添加到扩展字典中

elasticsearch目录/plugins/ik/config/IKAnalyzer.cfg.xml

打开 IKAnalyzer.cfg.xml 文件，扩展字典

创建字典文件，添加字典内容

重启ElasticSearch，再次使用kibana测试

分词器生效

五、Rest风格说明

一种软件架构风格,而不是标准,只是提供了一组设计原则和约束条件。它主要用于客户端和服务器交互类的软件。基于这个风格设计的软件可以更简洁，更有层次，更易于实现缓存等机制。

1、基本Rest命令说明：

2、测试

1）创建一个索引，添加

PUT /test1/type1/1 {   "name" : "LBJ",   "age" : 23 } 

2）字段数据类型

• 字符串类型
  • text、keyword
    • text：支持分词，全文检索,支持模糊、精确查询,不支持聚合,排序操作;text类型的最大支持的字符长度无限制,适合大字段存储；
    • keyword：不进行分词，直接索引、支持模糊、支持精确匹配，支持聚合、排序操作。keyword类型的最大支持的长度为——32766个UTF-8类型的字符,可以通过设置ignore_above指定自持字符长度，超过给定长度后的数据将不被索引，无法通过term精确匹配检索返回结果。
• 数值型
  • long、Integer、short、byte、double、float、half float、scaled float
• 日期类型
  • date
• te布尔类型
  • boolean
• 二进制类型
  • binary
• 等等…

3）指定字段的类型（使用PUT）

类似于建库（建立索引和字段对应类型），也可看做规则的建立

PUT /test2 {   "mappings": {     "properties": {       "name": {         "type": "text"       },       "age":{         "type": "long"       },       "birthday":{         "type": "date"       }     }   } } 

4）获取3建立的规则

GET test2 

5）获取默认信息

_doc 默认类型（default type），type 在未来的版本中会逐渐弃用，因此产生一个默认类型进行代替

PUT /test3/_doc/1 {   "name": "流柚",   "age": 18,   "birth": "1999-10-10" } GET test3 

如果自己的文档字段没有被指定，那么ElasticSearch就会给我们默认配置字段类型

扩展：通过get _cat/ 可以获取ElasticSearch的当前的很多信息！

GET _cat/indices GET _cat/aliases GET _cat/allocation GET _cat/count GET _cat/fielddata GET _cat/health GET _cat/indices GET _cat/master GET _cat/nodeattrs GET _cat/nodes GET _cat/pending_tasks GET _cat/plugins GET _cat/recovery GET _cat/repositories GET _cat/segments GET _cat/shards GET _cat/snapshots GET _cat/tasks GET _cat/templates GET _cat/thread_pool 

6）修改

两种方案

①旧的（使用put覆盖原来的值）

• 版本+1（_version）
• 但是如果漏掉某个字段没有写，那么更新是没有写的字段 ，会消失

PUT /test3/_doc/1 {   "name" : "流柚是我的大哥",   "age" : 18,   "birth" : "1999-10-10" } GET /test3/_doc/1 // 修改会有字段丢失 PUT /test3/_doc/1 {   "name" : "流柚" } GET /test3/_doc/1 

②新的（使用post的update）

• version不会改变
• 需要注意doc
• 不会丢失字段

POST /test3/_doc/1/_update {   "doc":{     "name" : "post修改，version不会加一",     "age" : 2   } } GET /test3/_doc/1 

7）删除

GET /test1 DELETE /test1 

8）查询（简单条件）

GET /test3/_doc/_search?q=name:流柚 

9）复杂查询

test3索引中的内容

①查询匹配

• match：匹配（会使用分词器解析（先分析文档，然后进行查询））
• _source：过滤字段
• sort：排序
• form、size 分页

  // 查询匹配   GET /blog/user/_search   {     "query":{       "match":{         "name":"流"       }     }     ,     "_source": ["name","desc"]     ,     "sort": [       {         "age": {           "order": "asc"         }       }     ]     ,     "from": 0     ,     "size": 1   } 

②多条件查询（bool）

• must 相当于 and
• should 相当于 or
• must_not 相当于 not (... and ...)
• filter 过滤

/// bool 多条件查询  must <==> and  should <==> or  must_not <==> not (... and ...)  filter数据过滤  boost  minimum_should_match GET /blog/user/_search {   "query":{     "bool": {       "must": [         {           "match":{             "age":3           }         },         {           "match": {             "name": "流"           }         }       ],       "filter": {         "range": {           "age": {             "gte": 1,             "lte": 3           }         }       }     }   } } 

③匹配数组

• 貌似不能与其它字段一起使用
• 可以多关键字查（空格隔开）— 匹配字段也是符合的
• match 会使用分词器解析（先分析文档，然后进行查询）
• 搜词

// 匹配数组 貌似不能与其它字段一起使用 // 可以多关键字查（空格隔开） // match 会使用分词器解析（先分析文档，然后进行查询） GET /test3/user/_search {   "query":{     "match":{       "desc":"詹 库 杜"     }   } } 

④精确查询

• term 直接通过 倒排索引 指定词条查询
• 适合查询 number、date、keyword ，不适合text

// 精确查询（必须全部都有，而且不可分，即按一个完整的词查询） // term 直接通过 倒排索引 指定的词条 进行精确查找的 GET /blog/user/_search {   "query":{     "term":{       "desc":"年 "     }   } } 

有空格

没有空格

⑤text和keyword

• text：
  • 支持分词，全文检索、支持模糊、精确查询,不支持聚合,排序操作;
  • text类型的最大支持的字符长度无限制,适合大字段存储；
• keyword：
  • 不进行分词，直接索引、支持模糊、支持精确匹配，支持聚合、排序操作。
  • keyword类型的最大支持的长度为——32766个UTF-8类型的字符,可以通过设置ignore_above指定自持字符长度，超过给定长度后的数据将不被索引，无法通过term精确匹配检索返回结果。

// 测试keyword和text是否支持分词 // 设置索引类型 PUT /test {   "mappings": {     "properties": {       "text":{         "type":"text"       },       "keyword":{         "type":"keyword"       }     }   } } // 设置字段数据 PUT /test/_doc/1 {   "text":"测试keyword和text是否支持分词",   "keyword":"测试keyword和text是否支持分词" } // text 支持分词 // keyword 不支持分词 GET /test/_doc/_search {   "query":{    "match":{       "text":"测试"    }   } }// 查的到 GET /test/_doc/_search {   "query":{    "match":{       "keyword":"测试"    }   } }// 查不到，必须是 "测试keyword和text是否支持分词" 才能查到 GET _analyze {   "analyzer": "keyword",   "text": ["测试liu"] }// 不会分词，即 测试liu GET _analyze {   "analyzer": "standard",   "text": ["测试liu"] }// 分为 测 试 liu GET _analyze {   "analyzer":"ik_max_word",   "text": ["测试liu"] }// 分为 测试 liu 

text支持分词

keyword不支持分词

完整

⑥高亮查询

/// 高亮查询 GET blog/user/_search {   "query": {     "match": {       "name":"流"     }   }   ,   "highlight": {     "fields": {       "name": {}     }   } } // 自定义前缀和后缀 GET blog/user/_search {   "query": {     "match": {       "name":"流"     }   }   ,   "highlight": {     "pre_tags": "
",     "post_tags": "
",      "fields": {       "name": {}     }   } } 

高亮

自定义高亮

ElasticSearch-IK分词器(elasticsearch插件)安装配置和ElasticSearch的Rest命令测试 到此完结，笔者归纳、创作不易，大佬们给个3连再起飞吧