文本搜索及分词器相关高级特性是我们每个es爱好者必须要掌握的核心特性，今天我们认真逐条分析一下：
一、文本搜索
文本索引创建过程
索引的创建原理是倒排索引，前面的文章已经多长分析过，这里就不在分析了。
文本的搜索过程
实战中我们常用 match 进行匹配查询，其查询过程如下：
2.1、es将查询的字符传入对应的分析器中，对其进行分词，把分词后的每个词语变换为对应的底层lucene term 查询；
2.2、es用term查询在倒排索引中查找每个term,获取一组包含term 的文档集合；
2.3、es根据文本相关度给每个文档打分计算，然后按照相关性进行倒序排列；
2.4、最后根据得分高低返回匹配文档；
二、分词器简介
分析器使用的时机是：创建或更新文档时，对相应的文本字段进行分词处理；查询文本字段时，对查询语句进行分词；es的分析器有多种，但所有分析器都遵循三段式原则，即字符过滤器、分词器、词语过滤器，字符过滤器可以有0个或多个，分词器必须只有一个，词语过滤器可以有0个或者多个。
字符过滤器
是分析器处理文本的第一步，接受原始字段，处理特殊符号等，即对文本进行粗加工；es内置的有映射关系字符过滤器，HTML擦除过滤器，正则表达式替换过滤器。
分词器
根据空格及标点符号进行切分，es内置的大概有一下四种：
2.1、标准分词器：对英文基于语法分析；对中文，切分成单字；
2.2、字母分词器：使用非字母的字符作为分词标记；
2.3、小写分词器：功能上等于字母分词器，且把所有的结果转化为小写；
2.4、空格分词器：使用空格作为分词标记；
分词过滤器
对分词器的处理结果进行加工和修改，比如转成小写、删除停用词、添加同义词等，es内置的三种如下：
3.1、Lower case过滤器：所有字母转化成小写形式；
3.2、Stop Token :把停用词从分词结果中移除；
3.3、同义词分词过滤器：为分词结果添加同义词；
三、分析器的使用
测试分析API
1.1、处理英文
<code class="language-plaintext hljs">POST _analyze
{
"analyzer": "standard",
"text": "Hello nandao OK good"
}</code>1.2、处理中文
<code class="language-plaintext hljs">POST _analyze
{
"analyzer": "standard",
"text": "嵩山少林寺"
}</code>1.3、索引指定分析器
<code class="language-plaintext hljs">POST /nandao_scenic/_analyze
{
"field": "title",
"text": "山西五台山"
}
</code>1.4、多条件指定分析器
<code class="language-plaintext hljs">GET _analyze
{
"analyzer": "standard",
"filter": ["lowercase"],
"text": "Hello nandao OK good"
}</code>内置分析器
es目前内置了五种分析器，简介如下：
2.1、standard 分析器：有standard 分词器、Lower Case 分词过滤器、Stop Token 分词过滤器组成；
2.2、simple分析器：按照非字母字符进行拆分，并将所有字符转化成小写；
2.3、language 分析器：语言分词器；
2.4、whitespace分析器：按照空白字符拆分词语；
2.5、pattern分词器：使用正则表达式拆分词语；
索引时使用分析器
创建索引时使用分析器
<code class="language-plaintext hljs">PUT /nandao_scenic
{
"settings": {
"analysis": {
"analyzer": {
"default":{
"type":"simple"
}
}
}
},
"mappings": {
"properties": {
"title":{
"type": "text"
}
}
}
}</code>指定参数使用；
<code class="language-plaintext hljs">PUT /nandao_scenic
{
"mappings": {
"properties": {
"title":{
"type": "text",
"analyzer": "whitespace"
}
}
}
}
</code>搜索时使用分析器
<code class="language-plaintext hljs">PUT /nandao_scenic
{
"mappings": {
"properties": {
"title":{
"type": "text",
"analyzer": "whitespace",
"search_analyzer": "whitespace"
}
}
}
}</code>自定义分析器
<code class="language-plaintext hljs">PUT /nandao_scenic
{
"settings": {
"analysis": {
"analyzer": {
"comma_analyzer":{
"tokenizer":"comma_tokenizer"
}
},
"tokenizer": {
"comma_tokenizer":{
"type":"pattern",
"pattern":","
}
}
}
},
"mappings": {
"properties": {
"title":{
"type": "text",
"analyzer":"whitespace",
"search_analyzer": "whitespace"
},
"sup_env":{
"type": "text",
"analyzer":"comma_tokenizer"
}
}
}
}</code>四、中文分析器
中文分析器
常用的有两种：基于词典的分词算法；基于统计的机器学习算法；
IK 分析器
安装IK分析器
<code class="language-plaintext hljs">POST _analyze
{
"analyzer": "ik_max_word",
"text": "山西五台山"
}</code>最小力度
<code class="language-plaintext hljs">
POST _analyze
{
"analyzer": "ik_smark",
"text": "山西五台山"
}</code>HanLP 分析器
安装下载步骤：
<code class="language-plaintext hljs">POST _analyze
{
"analyzer": "hanlp_standard",
"text": "山西五台山"
}</code>五、同义词分析
创建索引时使用同义词
<code class="language-plaintext hljs">PUT /nandao_scenic
{
"settings": {
"analysis": {
"filter": {
"ik_synonyms_filter":{
"type":"synonym",
"synonyms":[
"北京,北平",
"天津,天津为",
"假日,假期"
]
}
},
"analyzer": {
"ik_analyzer_synonyms":{
"tokenizer":"ik_max_word",
"filter":[
"lowercase",
"ik_synonyms_filter"
]
}
}
}
},
"mappings": {
"properties": {
"title":{
"type": "text",
"analyzer": "ik_analyzer_synonyms"
}
}
}
}
</code>查询时使用同义词
思路是类似的，大家可以自由发挥！
六、停用词分析
停用词过滤器
<code class="language-plaintext hljs">PUT /nandao_scenic1212
{
"settings": {
"analysis": {
"filter": {
"my_stop":{
"type":"stop",
"stopwords":[
"你",
"我",
"的"
]
}
},
"analyzer": {
"standard_stop":{
"tokenizer":"standard",
"filter":[
"my_stop"
]
}
}
}
},
"mappings": {
"properties": {
"title":{
"type": "text",
"analyzer": "standard_stop"
}
}
}
}</code>内置分析器中使用停用词
<code class="language-plaintext hljs">PUT /nandao_scenic129
{
"settings": {
"analysis": {
"analyzer": {
"my_standard":{
"type":"standard",
"stopwords":[
"你",
"我",
"的"
]
}
}
}
} ,
"mappings": {
"properties": {
"title":{
"type": "text",
"analyzer": "my_standard"
}
}
}
}
</code>IK分析器中使用停用词
IK自带的只有英文停用词，没有中文停用词；需要自定义添加停用词，放在plugins目录下。
HanLP分析器中使用停用词
<code class="language-plaintext hljs">PUT /nandao_scenic99
{
"settings": {
"analysis": {
"tokenizer": {
"my_tokenizer":{
"type":"hanlp_standard",
"enable_stop_dictionary": true
}
},
"analyzer": {
"my_hanlp":{
"tokenizer":"my_tokenizer"
}
}
}
} ,
"mappings": {
"properties": {
"title":{
"type": "text",
"analyzer": "my_hanlp"
}
}
}
}</code>其也可以添加自定义停用词，去掉特殊符号等。
七、拼音搜索
拼音分析器插件的安装
下载安装地址
拼音分析器插件的使用
<code class="language-plaintext hljs">POST _analyze
{
"analyzer": "pinyin",
"text": "五台山"
}</code>八、高亮显示搜索
常用高亮显示搜索
<code class="language-plaintext hljs">GET /nandao_scenic/_search
{
"query": {
"match": {
"title": "山西五台山"
}
},
"highlight": {
"fields": {
"title": {
"pre_tags": "<high>",
"post_tags": "<high>"
}
}
}
}</code>高亮显示搜索策略
<code class="language-plaintext hljs">GET /nandao_scenic/_search
{
"query": {
"match": {
"title": "山西五台山"
}
},
"highlight": {
"fields": {
"title": {
"type":"plain"
}
}
}
}</code>java客户端进行高亮显示搜索
<code class="language-plaintext hljs">public void hightLightSearch() {
SearchRequest searchRequest = new SearchRequest();//新建搜索请求
SearchSourceBuilder searchSourceBuilder = new SearchSourceBuilder();
searchSourceBuilder.query(QueryBuilders.matchQuery("title", "山西").operator(Operator.AND));//新建match查询，并设置operator值为and
searchRequest.source(searchSourceBuilder);//设置查询
HighlightBuilder highlightBuilder = new HighlightBuilder();//新建高亮搜索
highlightBuilder.preTags("<high>");//设置高亮标签前缀
highlightBuilder.postTags("</high>");//设置高亮标签后缀
highlightBuilder.field("title");//设置高亮字段
searchSourceBuilder.highlighter(highlightBuilder);//设置高亮搜索
try {
SearchResponse searchResponse = client.search(searchRequest, RequestOptions.DEFAULT);//执行搜索
SearchHits searchHits = searchResponse.getHits();//获取搜索结果集
for (SearchHit searchHit : searchHits) {//遍历搜索结果集
Text[] texts = searchHit.getHighlightFields().get("title").getFragments();//得到高亮搜索结果
for (Text text : texts) {//遍历高亮搜索
System.out.println(text);//打印每一个高亮结果
}
System.out.println("---------------------------------------");
}
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
}
</code>九、拼音纠错
使用es进行拼音纠错
创建索引
<code class="language-plaintext hljs">PUT /nandao_ok
{
"mappings": {
"properties": {
"hot_word":{
"type":"text",
"analyzer": "ik_mak_word"
}
}
}
}
</code>查询
<code class="language-plaintext hljs">GET /nandao_ok/_search
{
"query": {
"match": {
"hot_word":{
"query": "五台山",
"operator": "and",
"fuzziness": 1
}
}
}
}</code>精准的拼音纠错：
需要自定义分词过滤器，根据上面的例子，可以自由发挥。
到此、文本搜索及分析器相关的使用分享完毕，大家一定要多多练习，定会早日掌握，下篇我们分析搜索排序算法相关的内容，敬请期待！
转载：https://blog.csdn.net/nandao158/article/details/128561213