• IK分词器和ElasticSearch集成使用


    标椎分词器效果测试

      1.请求的url(请求方式是GET)

    http://localhost:9200/_analyze?analyzer=standard&pretty=true&text=我是程序员

      2.实现效果

        

        这样的分词效果不是我们所需要的;

    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的公共分词组件,独立于Lucene项目,同时提供了Lucene的默认优化实现;

      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.采用了多子处理分析模式,支持:英文字母,数字,中文词汇等分词处理;

        3.对中英联合支持不是很好,在这方面的处理比较麻烦,需在做一次查询,同时是支持个人词汇的优化的词典存储,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,采用了歧义分析算法优化查询关键字的搜索排列组合,能极大提高Lucene检索的命中率;

    Elasticsearch继承IK分词器

      IK分词器的安装

        1.下载地址:https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases

          

        2.解压后,将elasticsearch文件夹拷贝到elasticsearch-5.6.8plugins目录下,并重命名文件夹文analysis-ik;

          

         3.重新启动elasticsearch服务,即可加载IK分词器

          

      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;

        1.最少切分(ik_smart)

          1.1 请求的url (请求方式为GET)

    http://127.0.0.1:9200/_analyze?analyzer=ik_smart&pretty=true&text=我是程序员

          1.2 实现效果

            

        2.最细粒度划分(ik_max_word)

          2.1 请求的url  (请求方式为GET)

    http://127.0.0.1:9200/_analyze?analyzer=ik_max_word&pretty=true&text=我是程序员

          2.2 效果实现

            

    创建索引映射mapping

      1.创建索引

        1.1 请求的url  (请求方式PUT)

    http://localhost:9200/wn_1

        1.2 请求体

    复制代码
    { 
        "mappings": { 
            "article": { 
                "properties": { 
                    "id": { 
                        "type": "long", 
                        "store": true, 
                        "index":"not_analyzed" 
                    },
                    "title": { 
                        "type": "text", 
                        "store": true, 
                        "index":"analyzed", 
                        "analyzer":"ik_max_word" 
                    },
                    "content": { 
                        "type": "text", 
                        "store": true, 
                        "index":"analyzed", 
                        "analyzer":"ik_max_word" 
                    } 
                } 
            } 
        } 
    }
    复制代码

        1.3 效果实现

          

      2.创建文档

        2.1 请求的url  (请求方式为POST)

    http://localhost:9200/wn_1/article/1

        2.2 请求体

    { 
        "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RESTfulweb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。" 
    }

        2.3 实现效果

          

      3.再次测试queryString查询

        3.1 请求的url  (请求方式为POST)

    http://localhost:9200/wn_1/article/_search

        3.2 请求体

    复制代码
    {
        "query": {
            "query_string": {
                "default_field":"title",
                "query": "搜索"
            }
        }
    }
    复制代码

        3.3 效果实现

          

      4.再次测试term查询

        4.1 请求的url(请求方式为post)

    http://localhost:9200/wn_1/article/_search

        4.2 请求体

    复制代码
    {
        "query": {
            "term": {
                "title": "服务器"
            }
        }
    }
    复制代码

        4.3 效果实现

          

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/mayuan01/p/12391942.html
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