1.查询存在问题分析
在进行字符串查询时,我们发现去搜索”搜索服务器”和”钢索”都可以搜索到数据;
而在进行词条查询时,我们搜索”搜索”却没有搜索到数据;
究其原因是ElasticSearch的标准分词器导致的,当我们创建索引时,字段使用的是标准分词器:
如果使用ES搜索中文内容,默认是不支持中文分词,英文支持
例如:How are you!
How
are
you
!
例如:我是一个好男人!
我
是
一
个
好
男
人
!
{
"mappings": {
"article": {
"properties": {
"id": {
"type": "long",
"store": true,
"index":false
},
"title": {
"type": "text",
"store": true,
"index":true,
"analyzer":"standard" //标准分词器 standard 内置的不支持中文分词
},
"content": {
"type": "text",
"store": true,
"index":true,
"analyzer":"standard" //标准分词器
}
}
}
}
}
例如对 “我是程序员” 进行分词
标准分词器分词效果测试:
GET http://localhost:9200/_analyze
{ "analyzer": "standard", "text": "我是程序员" }
分词结果:
{
"tokens" : [
{
"token" : "我",
"start_offset" : 0,
"end_offset" : 1,
"type" : "<IDEOGRAPHIC>",
"position" : 0
},
{
"token" : "是",
"start_offset" : 1,
"end_offset" : 2,
"type" : "<IDEOGRAPHIC>",
"position" : 1
},
{
"token" : "程",
"start_offset" : 2,
"end_offset" : 3,
"type" : "<IDEOGRAPHIC>",
"position" : 2
},
{
"token" : "序",
"start_offset" : 3,
"end_offset" : 4,
"type" : "<IDEOGRAPHIC>",
"position" : 3
},
{
"token" : "员",
"start_offset" : 4,
"end_offset" : 5,
"type" : "<IDEOGRAPHIC>",
"position" : 4
}
]
}
而我们需要的分词效果是:我、是、程序、程序员
这样的话就需要对中文支持良好的分析器的支持,支持中文分词的分词器有很多,word分词器、庖丁解牛、盘古分词、Ansj分词等,但我们常用的还是下面要介绍的IK分词器。
2.IK分词器简介
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。从2006年12月推出1.0版开始,IKAnalyzer已经推出 了3个大版本。最初,它是以开源项目Lucene为应用主体的,结合词典分词和文法分析算法的中文分词组件。新版本的IKAnalyzer3.0则发展为 面向Java的公用分词组件,独立于Lucene项目,同时提供了对Lucene的默认优化实现。
IK分词器3.0的特性如下:
1)采用了特有的“正向迭代最细粒度切分算法“,具有60万字/秒的高速处理能力。
2)采用了多子处理器分析模式,支持:英文字母(IP地址、Email、URL)、数字(日期,常用中文数量词,罗马数字,科学计数法),中文词汇(姓名、地名处理)等分词处理。
3)对中英联合支持不是很好,在这方面的处理比较麻烦.需再做一次查询,同时是支持个人词条的优化的词典存储,更小的内存占用。
4)支持用户词典扩展定义。
5)针对Lucene全文检索优化的查询分析器IKQueryParser;采用歧义分析算法优化查询关键字的搜索排列组合,能极大的提高Lucene检索的命中率。
3. IK分词器的安装
1)下载地址:https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases
课程资料也提供了IK分词器的压缩包:
2)解压,将解压后的elasticsearch文件夹拷贝到elasticsearch-5.6.8\plugins下,并重命名文件夹为analysis-ik
3)重新启动ElasticSearch,即可加载IK分词器
4.IK分词器测试
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
我们分别来试一下
1)最小切分:在浏览器地址栏输入地址
GET http://localhost:9200/_analyze
{ "analyzer": "ik_smart", "text": "我是程序员" }
输出的结果为:
{
"tokens" : [
{
"token" : "我",
"start_offset" : 0,
"end_offset" : 1,
"type" : "CN_CHAR",
"position" : 0
},
{
"token" : "是",
"start_offset" : 1,
"end_offset" : 2,
"type" : "CN_CHAR",
"position" : 1
},
{
"token" : "程序员",
"start_offset" : 2,
"end_offset" : 5,
"type" : "CN_WORD",
"position" : 2
}
]
}
2)最细切分:在浏览器地址栏输入地址
http://127.0.0.1:9200/_analyze?analyzer=ik_max_word&pretty=true&text=我是程序员
输出的结果为:
{
"tokens" : [
{
"token" : "我",
"start_offset" : 0,
"end_offset" : 1,
"type" : "CN_CHAR",
"position" : 0
},
{
"token" : "是",
"start_offset" : 1,
"end_offset" : 2,
"type" : "CN_CHAR",
"position" : 1
},
{
"token" : "程序员",
"start_offset" : 2,
"end_offset" : 5,
"type" : "CN_WORD",
"position" : 2
},
{
"token" : "程序",
"start_offset" : 2,
"end_offset" : 4,
"type" : "CN_WORD",
"position" : 3
},
{
"token" : "员",
"start_offset" : 4,
"end_offset" : 5,
"type" : "CN_CHAR",
"position" : 4
}
]
}
6. 修改索引映射mapping
6.1 重建索引
删除原有blog1索引
DELETE localhost:9200/blog1
创建blog1索引,此时分词器使用ik_max_word
PUT localhost:9200/blog1
{
"mappings": {
"article": {
"properties": {
"id": {
"type": "long",
"store": true,
"index":false
},
"title": {
"type": "text",
"store": true,
"index":true,
"analyzer":"ik_max_word"
},
"content": {
"type": "text",
"store": true,
"index":true,
"analyzer":"ik_max_word"
}
}
}
}
}
创建文档
POST localhost:9200/blog1/article/1
{
"id":1,
"title":"ElasticSearch是一个基于Lucene的搜索服务器",
"content":"它提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引擎,基于RESTful web接口。Elasticsearch是用Java开发的,并作为Apache许可条款下的开放源码发布,是当前流行的企业级搜索引擎。设计用于云计算中,能够达到实时搜索,稳定,可靠,快速,安装使用方便。"
}
6.2 再次测试queryString查询
请求url:
POST localhost:9200/blog1/article/_search
请求体:
{
"query": {
"query_string": {
"default_field": "title",
"query": "搜索服务器"
}
}
}
postman截图:
将请求体搜索字符串修改为”钢索”,再次查询:
{
"query": {
"query_string": {
"default_field": "title",
"query": "钢索"
}
}
}
postman截图:
6.3 再次测试term测试
请求url:
POST localhost:9200/blog1/article/_search
请求体:
{
"query": {
"term": {
"title": "搜索"
}
}
}
postman截图: