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ElasticSearch文档分析 包含下面的过程：

• 将一块文本分成适合于倒排索引的独立的 词条
• 将这些词条统一化为标准格式以提高它们的“可搜索性”，或者 recall

分析器执行上面的工作。分析器实际上是将三个功能封装到了一个包里：

• 字符过滤器

首先，字符串按顺序通过每个 字符过滤器 。他们的任务是在分词前整理字符串。一个字符过滤器可以用来去掉HTML，或者将 & 转化成 and。

• 分词器

其次，字符串被 分词器 分为单个的词条。一个简单的分词器遇到空格和标点的时候，可能会将文本拆分成词条。

• Token过滤器

最后，词条按顺序通过每个 token 过滤器 。这个过程可能会改变词条（例如，小写化 Quick ），删除词条（例如， 像 a， and， the 等无用词），或者增加词条（例如，像 jump 和 leap 这种同义词）。

1 内置分析器

Elasticsearch还附带了可以直接使用的预包装的分析器。接下来我们会列出最重要的分析器。为了证明它们的差异，我们看看每个分析器会从下面的字符串得到哪些词条：

"Set the shape to semi-transparent by calling set_trans(5)"

• 标准分析器

标准分析器是Elasticsearch默认使用的分析器。它是分析各种语言文本最常用的选择。它根据 Unicode 联盟 定义的 单词边界 划分文本。删除绝大部分标点。最后，将词条小写。它会产生：

set, the, shape, to, semi, transparent, by, calling, set_trans, 5

• 简单分析器

简单分析器在任何不是字母的地方分隔文本，将词条小写。它会产生：

set, the, shape, to, semi, transparent, by, calling, set, trans

• 空格分析器

空格分析器在空格的地方划分文本。它会产生：

Set, the, shape, to, semi-transparent, by, calling, set_trans(5)

• 语言分析器

特定语言分析器可用于 很多语言。它们可以考虑指定语言的特点。例如， 英语 分析器附带了一组英语无用词（常用单词，例如 and 或者 the ，它们对相关性没有多少影响），它们会被删除。 由于理解英语语法的规则，这个分词器可以提取英语单词的 词干 。

英语 分词器会产生下面的词条：

set, shape, semi, transpar, call, set_tran, 5

注意看 transparent、 calling 和 set_trans 已经变为词根格式

2 分析器使用场景

当我们 索引 一个文档，它的全文域被分析成词条以用来创建倒排索引。 但是，当我们在全文域 搜索 的时候，我们需要将查询字符串通过 相同的分析过程 ，以保证我们搜索的词条格式与索引中的词条格式一致。

全文查询，理解每个域是如何定义的，因此它们可以做正确的事：

• 当你查询一个 全文 域时， 会对查询字符串应用相同的分析器，以产生正确的搜索词条列表。
• 当你查询一个 精确值 域时，不会分析查询字符串，而是搜索你指定的精确值。

3 测试分析器

有些时候很难理解分词的过程和实际被存储到索引中的词条，特别是你刚接触Elasticsearch。为了理解发生了什么，你可以使用 analyze API 来看文本是如何被分析的。在消息体里，指定分析器和要分析的文本

GET http://localhost:9200/_analyze
{"analyzer": "standard","text": "Text to analyze"
}

结果中每个元素代表一个单独的词条：

{"tokens": [{"token":        "text","start_offset": 0,"end_offset":   4,"type":         "<ALPHANUM>","position":     1},{"token":        "to","start_offset": 5,"end_offset":   7,"type":         "<ALPHANUM>","position":     2},{"token":        "analyze","start_offset": 8,"end_offset":   15,"type":         "<ALPHANUM>","position":     3}]
}

token 是实际存储到索引中的词条。 position 指明词条在原始文本中出现的位置。 start_offset 和 end_offset 指明字符在原始字符串中的位置。

4 指定分析器

当Elasticsearch在你的文档中检测到一个新的字符串域，它会自动设置其为一个全文 字符串 域，使用 标准 分析器对它进行分析。你不希望总是这样。可能你想使用一个不同的分析器，适用于你的数据使用的语言。有时候你想要一个字符串域就是一个字符串域—​不使用分析，直接索引你传入的精确值，例如用户ID或者一个内部的状态域或标签。要做到这一点，我们必须手动指定这些域的映射。

5 IK分词器

首先我们通过Postman发送GET请求查询分词效果

GET http://localhost:9200/_analyze
{"text":"测试单词"
}

ES的默认分词器无法识别中文中测试、单词这样的词汇，而是简单的将每个字拆完分为一个词

{"tokens": [{"token": "测","start_offset": 0,"end_offset": 1,"type": "<IDEOGRAPHIC>","position": 0},{"token": "试","start_offset": 1,"end_offset": 2,"type": "<IDEOGRAPHIC>","position": 1},{"token": "单","start_offset": 2,"end_offset": 3,"type": "<IDEOGRAPHIC>","position": 2},{"token": "词","start_offset": 3,"end_offset": 4,"type": "<IDEOGRAPHIC>","position": 3}]
}

这样的结果显然不符合我们的使用要求，所以我们需要下载ES对应版本的中文分词器。

我们这里采用IK中文分词器，下载地址为: https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases/tag/v7.8.0

将解压后的后的文件夹放入ES根目录下的plugins目录下，重启ES即可使用。

我们这次加入新的查询参数"analyzer":"ik_max_word"

GET http://localhost:9200/_analyze
{"text":"测试单词","analyzer":"ik_max_word"
}

• ik_max_word：会将文本做最细粒度的拆分
• ik_smart：会将文本做最粗粒度的拆分

使用中文分词后的结果为：

{"tokens": [{"token": "测试","start_offset": 0,"end_offset": 2,"type": "CN_WORD","position": 0},{"token": "单词","start_offset": 2,"end_offset": 4,"type": "CN_WORD","position": 1}]
}

ES中也可以进行扩展词汇，首先查询

GET http://localhost:9200/_analyze
{"text":"弗雷尔卓德","analyzer":"ik_max_word"
}

仅仅可以得到每个字的分词结果，我们需要做的就是使分词器识别到弗雷尔卓德也是一个词语

{"tokens": [{"token": "弗","start_offset": 0,"end_offset": 1,"type": "CN_CHAR","position": 0},{"token": "雷","start_offset": 1,"end_offset": 2,"type": "CN_CHAR","position": 1},{"token": "尔","start_offset": 2,"end_offset": 3,"type": "CN_CHAR","position": 2},{"token": "卓","start_offset": 3,"end_offset": 4,"type": "CN_CHAR","position": 3},{"token": "德","start_offset": 4,"end_offset": 5,"type": "CN_CHAR","position": 4}]
}

首先进入ES根目录中的plugins文件夹下的ik文件夹，进入config目录，创建custom.dic文件，写入弗雷尔卓德。同时打开IKAnalyzer.cfg.xml文件，将新建的custom.dic配置其中，重启ES服务器。

6 自定义分析器

虽然Elasticsearch带有一些现成的分析器，然而在分析器上Elasticsearch真正的强大之处在于，你可以通过在一个适合你的特定数据的设置之中组合字符过滤器、分词器、词汇单元过滤器来创建自定义的分析器。在 分析与分析器 我们说过，一个 分析器 就是在一个包里面组合了三种函数的一个包装器， 三种函数按照顺序被执行:

• 字符过滤器

字符过滤器 用来 整理 一个尚未被分词的字符串。例如，如果我们的文本是HTML格式的，它会包含像 <p> 或者 <div> 这样的HTML标签，这些标签是我们不想索引的。我们可以使用 html清除 字符过滤器 来移除掉所有的HTML标签，并且像把 &Aacute; 转换为相对应的Unicode字符 Á 这样，转换HTML实体。一个分析器可能有0个或者多个字符过滤器。

• 分词器

一个分析器 必须 有一个唯一的分词器。 分词器把字符串分解成单个词条或者词汇单元。 标准 分析器里使用的 标准 分词器 把一个字符串根据单词边界分解成单个词条，并且移除掉大部分的标点符号，然而还有其他不同行为的分词器存在。

例如， 关键词 分词器 完整地输出 接收到的同样的字符串，并不做任何分词。 空格 分词器 只根据空格分割文本 。 正则 分词器 根据匹配正则表达式来分割文本 。

• 词单元过滤器

经过分词，作为结果的 词单元流 会按照指定的顺序通过指定的词单元过滤器 。

词单元过滤器可以修改、添加或者移除词单元。我们已经提到过 lowercase 和 stop 词过滤器 ，但是在 Elasticsearch 里面还有很多可供选择的词单元过滤器。 词干过滤器 把单词 遏制 为 词干。 ascii_folding 过滤器移除变音符，把一个像 "très" 这样的词转换为 "tres" 。 ngram 和 edge_ngram 词单元过滤器 可以产生 适合用于部分匹配或者自动补全的词单元。

接下来，我们看看如何创建自定义的分析器：

PUT http://localhost:9200/my_index
{"settings": {"analysis": {"char_filter": {"&_to_and": {"type":       "mapping","mappings": [ "&=> and "]}},"filter": {"my_stopwords": {"type":       "stop","stopwords": [ "the", "a" ]}},"analyzer": {"my_analyzer": {"type":         "custom","char_filter":  [ "html_strip", "&_to_and" ],"tokenizer":    "standard","filter":       [ "lowercase", "my_stopwords" ]}}
}}}

索引被创建以后，使用 analyze API 来 测试这个新的分析器

GET http://127.0.0.1:9200/my_index/_analyze
{"text":"The quick & brown fox","analyzer": "my_analyzer"
}

下面的缩略结果展示出我们的分析器正在正确地运行

{"tokens": [{"token": "quick","start_offset": 4,"end_offset": 9,"type": "<ALPHANUM>","position": 1},{"token": "and","start_offset": 10,"end_offset": 11,"type": "<ALPHANUM>","position": 2},{"token": "brown","start_offset": 12,"end_offset": 17,"type": "<ALPHANUM>","position": 3},{"token": "fox","start_offset": 18,"end_offset": 21,"type": "<ALPHANUM>","position": 4}]
}