先来看看ElasticSearch中默认的standard 分词器，对英文比较友好，但是对于中文来说就是按照字符拆分，不是那么友好。
GET /_analyze
{
"analyzer": "standard",
"text": "中华人民共和国"
}我们想要的效果是什么：“中华人民共和国”作为一整个词语。
得到的结果是：
{
"tokens" : [
{
"token" : "中",
"start_offset" : 0,
"end_offset" : 1,
"type" : "<IDEOGRAPHIC>",
"position" : 0
},
{
"token" : "华",
"start_offset" : 1,
"end_offset" : 2,
"type" : "<IDEOGRAPHIC>",
"position" : 1
},
{
"token" : "人",
"start_offset" : 2,
"end_offset" : 3,
"type" : "<IDEOGRAPHIC>",
"position" : 2
},
{
"token" : "民",
"start_offset" : 3,
"end_offset" : 4,
"type" : "<IDEOGRAPHIC>",
"position" : 3
},
{
"token" : "共",
"start_offset" : 4,
"end_offset" : 5,
"type" : "<IDEOGRAPHIC>",
"position" : 4
},
{
"token" : "和",
"start_offset" : 5,
"end_offset" : 6,
"type" : "<IDEOGRAPHIC>",
"position" : 5
},
{
"token" : "国",
"start_offset" : 6,
"end_offset" : 7,
"type" : "<IDEOGRAPHIC>",
"position" : 6
}
]
}
1.2 安装ik分词器
安装我就不详细说了，教程很多。
1.3 ik分词器基础知识ik_max_word: 会将文本做最细粒度的拆分，比如会将“中华人民共和国人民大会堂”拆分为“中华人民共和国，中华人民，中华，华人，人民共和国，人民大会堂，人民大会，大会堂”，会穷尽各种可能的组合；
GET /_analyze
{
"analyzer": "ik_max_word",
"text": "中华人民共和国人民大会堂"
}
{
"tokens" : [
{
"token" : "中华人民共和国",
"start_offset" : 0,
"end_offset" : 7,
"type" : "CN_WORD",
"position" : 0
},
{
"token" : "中华人民",
"start_offset" : 0,
"end_offset" : 4,
"type" : "CN_WORD",
"position" : 1
},
{
"token" : "中华",
"start_offset" : 0,
"end_offset" : 2,
"type" : "CN_WORD",
"position" : 2
},
{
"token" : "华人",
"start_offset" : 1,
"end_offset" : 3,
"type" : "CN_WORD",
"position" : 3
},
{
"token" : "人民共和国",
"start_offset" : 2,
"end_offset" : 7,
"type" : "CN_WORD",
"position" : 4
},
{
"token" : "人民",
"start_offset" : 2,
"end_offset" : 4,
"type" : "CN_WORD",
"position" : 5
},
{
"token" : "共和国",
"start_offset" : 4,
"end_offset" : 7,
"type" : "CN_WORD",
"position" : 6
},
{
"token" : "共和",
"start_offset" : 4,
"end_offset" : 6,
"type" : "CN_WORD",
"position" : 7
},
{
"token" : "国人",
"start_offset" : 6,
"end_offset" : 8,
"type" : "CN_WORD",
"position" : 8
},
{
"token" : "人民大会堂",
"start_offset" : 7,
"end_offset" : 12,
"type" : "CN_WORD",
"position" : 9
},
{
"token" : "人民大会",
"start_offset" : 7,
"end_offset" : 11,
"type" : "CN_WORD",
"position" : 10
},
{
"token" : "人民",
"start_offset" : 7,
"end_offset" : 9,
"type" : "CN_WORD",
"position" : 11
},
{
"token" : "大会堂",
"start_offset" : 9,
"end_offset" : 12,
"type" : "CN_WORD",
"position" : 12
},
{
"token" : "大会",
"start_offset" : 9,
"end_offset" : 11,
"type" : "CN_WORD",
"position" : 13
},
{
"token" : "会堂",
"start_offset" : 10,
"end_offset" : 12,
"type" : "CN_WORD",
"position" : 14
}
]
}
ik_smart: 会做最粗粒度的拆分，比如会将“中华人民共和国人民大会堂”拆分为“中华人民共和国，人民大会堂”。
GET /_analyze
{
"analyzer": "ik_smart",
"text": "中华人民共和国人民大会堂"
}{
"tokens" : [
{
"token" : "中华人民共和国",
"start_offset" : 0,
"end_offset" : 7,
"type" : "CN_WORD",
"position" : 0
},
{
"token" : "人民大会堂",
"start_offset" : 7,
"end_offset" : 12,
"type" : "CN_WORD",
"position" : 1
}
]
}
存储时，使用ik_max_word，搜索时，使用ik_smart，原因也很容易想到：存储时，尽量存储多的可能性，搜索时做粗粒度的拆分
例如，创建以下映射
PUT /my_index
{
"mappings": {
"properties": {
"text": {
"type": "text",
"analyzer": "ik_max_word",
"search_analyzer": "ik_smart"
}
}
}
}ik配置文件地址：插件的config目录下
部分文件内容如下：
- IKAnalyzer.cfg.xml：用来配置自定义词库
- main.dic：ik原生内置的中文词库，总共有27万多条，只要是这些单词，都会被分在一起，都会按照这个里面的词语去分词，ik原生最重要的两个配置文件之一
- preposition.dic: 介词
- quantifier.dic：放了一些单位相关的词，量词
- suffix.dic：放了一些后缀
- surname.dic：中国的姓氏
- stopword.dic：包含了英文的停用词，a the and at but等。会在分词的时候，直接被干掉，不会建立在倒排索引中。ik原生最重要的两个配置文件之一
每年都会涌现一些特殊的流行词，内卷，耗子尾汁，不讲武德等，这些词一般不会出现在ik的原生词典里，分词的时候也不会把这些词汇当作整个词汇来进行分词。所以需要我们自己补充自己的最新的词语，到ik的词库里面。
就拿耗子尾汁来说，不做自定义分词的效果如下。
在实际的搜索过程中，肯定不希望把它分词，而是希望把它作为一个整体的词汇。
（1）首先在IK插件的config目录下，有一个IKAnalyzer.cfg.xml文件。
（2）使用Notepad++打开该文件
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<!DOCTYPE properties SYSTEM "http://java.sun.com/dtd/properties.dtd">
<properties>
<comment>IK Analyzer 扩展配置</comment>
<!--用户可以在这里配置自己的扩展字典 -->
<entry key="ext_dict"></entry>
<!--用户可以在这里配置自己的扩展停止词字典-->
<entry key="ext_stopwords"></entry>
<!--用户可以在这里配置远程扩展字典 -->
<!-- <entry key="remote_ext_dict">words_location</entry> -->
<!--用户可以在这里配置远程扩展停止词字典-->
<!-- <entry key="remote_ext_stopwords">words_location</entry> -->
</properties>
（3）可以看到上面的提示
（4）于是我们创建一个名为mydict.dic的文件，内容如下
（5）注意如果多个词语，就着下一行接着录入，然后把这个文件放在与配置文件的相同目录下。
（6）然后再把文件名mydict.dic添加在IKAnalyzer.cfg.xml文件中，然后保存
（7）然后重启es，查看效果
（9）可以看到，耗子尾汁这个词已经能够作为一个整体的词语来做分词了。
3.2 自定义停用词库比如了，的，啥，么，我们可能并不想去建立索引，让人家搜索。
做法与上面自定义词库类似，这里只是简单的说一下，比方说建立一个mystop.dic文件，把不想建立的索引的词写进文件，把文件与配置文件放在同一个目录，然后在把文件名写进配置文件对应的位置，如下所示
然后在重启es，就可以查看效果了。
这样做的一个好处就是，已经有了常用的中文停用词，但是可以补充自己的停用词。
4、热更新词库 4.1 热更新每次都是在es的扩展词典中，手动添加新词语，很坑
（1）每次添加完，都要重启es才能生效，非常麻烦
（2）es是分布式的，可能有数百个节点，你不能每次都一个一个节点上面去修改
所以引出热更新的解决方案。es不停机，直接我们在外部某个地方添加新的词语，es中立即热加载到这些新词语
热更新的方案
（1）基于ik分词器原生支持的热更新方案，部署一个web服务器，提供一个http接口，通过modified和tag两个http响应头，来提供词语的热更新，这种方式在官网也提到过。https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik
修改了插件配置之后需要重启，如果之后对远程的词库.txt文件修改就不需要再重启ES了，该插件支持热更新分词。
（2）修改ik分词器源码，然后手动支持从数据库中每隔一定时间，自动加载新的词库
一般来说采用第二种方案，第一种，ik git社区官方都不建议采用，觉得不太稳定
4.2 步骤1、下载源码，https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases
ik分词器，是个标准的java maven工程，直接导入idea就可以看到源码
2、修改源
org.wltea.analyzer.dic.Dictionary类，160行Dictionary单例类的初始化方法，在这里需要创建一个我们自定义的线程，并且启动它
org.wltea.analyzer.dic.HotDictReloadThread类：就是死循环，不断调用Dictionary.getSingleton().reLoadMainDict()，去重新加载词典
Dictionary类，399行：this.loadMySQLExtDict(); 加载mysql字典。
Dictionary类，609行：this.loadMySQLStopwordDict();加载mysql停用词
config下jdbc-reload.properties。mysql配置文件
3、mvn package打包代码
target\releases\elasticsearch-analysis-ik-7.3.0.zip
4、解压缩ik压缩包
将mysql驱动jar，放入ik的目录下
5、修改jdbc相关配置
6、重启es
观察日志，日志中就会显示我们打印的那些东西，比如加载了什么配置，加载了什么词语，什么停用词
7、在mysql中添加词库与停用词
8、分词实验，验证热更新生效
这里只是大概的一个步骤，具体情况按照自己的业务逻辑进行开发。