ElasticSearch-IK分词器(elasticsearch插件)安装配置和ElasticSearch的Rest命令测试

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：

method	url地址	描述
PUT（创建,修改）	localhost:9200/索引名称/类型名称/文档id	创建文档（指定文档id）
POST（创建）	localhost:9200/索引名称/类型名称	创建文档（随机文档id）
POST（修改）	localhost:9200/索引名称/类型名称/文档id/_update	修改文档
DELETE（删除）	localhost:9200/索引名称/类型名称/文档id	删除文档
GET（查询）	localhost:9200/索引名称/类型名称/文档id	查询文档通过文档ID
POST（查询）	localhost:9200/索引名称/类型名称/文档id/_search	查询所有数据

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