ElasticSearch中文分词，看这一篇就够了

写在前面：我是「且听风吟」，目前是某上市游戏公司的大数据开发工程师，热爱大数据开源技术，喜欢分享自己的所学所悟，现阶段正在从头梳理大数据体系的知识，以后将会把时间重点放在Spark和Flink上面。

如果你也对大数据感兴趣，希望在这个行业一展拳脚。欢迎关注我，我们一起努力，一起学习。博客地址：https://ropledata.blog.csdn.net

博客的名字来源于：且听风吟，静待花开。也符合我对技术的看法，想要真正掌握一门技术就需要厚积薄发的毅力，同时保持乐观的心态。

你只管努力，剩下的交给时间！

在这里插入图片描述

文章目录

- 一、前言
- 二、内置分词器解析
- - 2.1、内置分词器梳理
  - 2.2、内置分词器对中文的局限性
- 三、安装IK分词器
- - 3.1、下载IK分词器
  - 3.2、编译源码包
  - 3.3、上传编译好的包到Elasticsearch
- 四、玩转ik分词器
- - 4.1、测试ik分词器
  - 4.2、来个小案例加深理解
- 五、总结

一、前言

本文版本说明：

ElasticSearch版本：7.7 （目前最新版）
Kibana版本：7.7（目前最新版）

前文咱们围绕Elasticsearch最新版进行了上万字的详细解析，相信看过的朋友对Elasticsearch及kibana等工具的极速安装配置印象深刻，也至少会对Elasticsearch有一个入门的掌握。
前文链接：ElasticSearch最新版快速入门详解

本文咱们深入一些，详细分析一下Elasticsearch的中文分词，并顺便解答和演示一下上篇文章有朋友对docker安装的Elasticsearch如何支持中文分词的疑问。好了，废话不多说，让我们开始吧！
在这里插入图片描述

二、内置分词器解析

咱们知道Elasticsearch之所以模糊查询这么快，是因为采用了倒排索引，而倒排索引的核心就是分词，把text格式的字段按照分词器进行分词并编排索引。为了发挥自己的优势，Elasticsearch已经提供了多种功能强大的内置分词器，它们的作用都是怎样的呢？能处理中文吗？咱们往下看！

2.1、内置分词器梳理

首先咱们可以对Elasticsearch提供的内置分词器的作用进行如下总结：

分词器	作用
Standard	ES默认分词器，按单词分类并进行小写处理
Simple	按照非字母切分，然后去除非字母并进行小写处理
Stop	按照停用词过滤并进行小写处理，停用词包括the、a、is
Whitespace	按照空格切分
Language	据说提供了30多种常见语言的分词器
Patter	按照正则表达式进行分词，默认是`\W+` ,代表非字母
Keyword	不进行分词，作为一个整体输出

可以发现，这些内置分词器擅长处理单词和字母，所以如果咱们要处理的是英文数据的话，它们的功能可以说已经很全面了！那处理中文效果怎么样呢？下面咱们举例验证一下。

2.2、内置分词器对中文的局限性

首先咱们创建一个索引，并批量插入一些包含中文和英文的数据：

// 创建索引
PUT /ropledata
{"settings": { "number_of_shards": "2", "number_of_replicas": "0"} 
}
// 批量插入数据
POST _bulk
{ "create" : { "_index" : "ropledata", "_id" : "1001" } }
{"id":1,"name": "且听风吟","hobby": "music and movie"}
{ "create" : { "_index" : "ropledata", "_id" : "1002" } }
{"id":2,"name": "静待花开","hobby": "music"}
{ "create" : { "_index" : "ropledata", "_id" : "1003" } }
{"id":3,"name": "大数据","hobby": "movie"}
{ "create" : { "_index" : "ropledata", "_id" : "1004" } }
{"id":4,"name": "且听_风吟","hobby": "run"}

我的运行结果：
在kibana的Dev Tools里执行情况：
在这里插入图片描述
查看Elasticsearch head里ropledata索引下的数据：

使用iterm查询匹配的数据，分别对比中文英文：

首先咱们查询爱好包含 ”music“ 的用户数据，根据咱们之前录入的数据，应该返回第一条和第二条才对，代码如下：
```
POST /ropledata/_search
{"query" : {"term" : {"hobby" : "music"}}
}
```
运行结果：

可以看到，很顺利的就查出来咱们期望的数据，所以在英文词汇下，即使是默认的分词器Standard也够用了。

然后咱们试一下查找名字包含 “风吟” 的用户，理想情况下，应该能返回第一条和第四条数据才对，咱们执行如下代码：
```
POST /ropledata/_search
{"query" : {"term" : {"name" : "风吟"}}
}
```
运行结果：

我们可以发现，查中文词汇居然什么都没有匹配到，好奇怪呀！

疑问一：为什么在默认分词器下，不能查找到词汇呢？

因为咱们中文是非常博大精深的，词汇是由多个汉字组成的，不像英文，一个词汇就是一个单词，比如“music”对应音乐，汉字需要两个字才可以表示。而内置分词器是没有考虑到这类情况的，所以它们切分汉字时就会全部切分成单个汉字了，因此咱们找不到“风吟”这条数据，但是应该可以找到“风”这条数据，咱们接下来试一下。

根据刚才的解释，咱们查找一个包含 “风” 的数据，代码如下：
```
POST /ropledata/_search
{"query" : {"term" : {"name" : "风"}}
}
```
运行结果如下：

所以，咱们刚才对这个疑问的解释是正确的。如果想匹配到某条数据而不想让它分词，需要使用keyword，这样对应的text就会作为一个整体来查询：
便捷分词器测试技巧

其实咱们测试分词器对词汇的分词，有一个更简便的方法，就是利用Elasticsearch的_analyze，比如咱们想看“且听风吟”被默认分词器standard分词后的效果，只需要执行如下代码：
```
POST /_analyze
{"analyzer":"standard","text":"且听风吟"
}
```
运行结果如下：

这样看就更加简单直观了，咱们可以看到不同分词器对text格式数据的分词结果，感兴趣的朋友可以把所有的分词器都玩一玩。

为了解决中文分词的问题，咱们需要掌握至少一种中文分词器，常用的中文分词器有IK、jieba、THULAC等，推荐使用IK分词器，这也是目前使用最多的分词器，接下来咱们在docker环境下把IK分词器装一下。

三、安装IK分词器

3.1、下载IK分词器

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

打开上述网址后，根据咱们的Elasticsearch版本找到对应的编译好的包来下载，正常情况下都是有编译好的包，比如7.6.2版本的：
在这里插入图片描述

可是由于咱们用的是最新的7.7版本，截止到我写这篇文章的时候，7.7版本还只提供源码包，没有编译后的包：
在这里插入图片描述
如果你看这篇文章的时候，这里已经提供了编译后的包，请把编译好的包直接下载下来并解压，然后跳过下一小节，直接看3.3小节就可以了。如果和我一样，那就一起愉快的编译吧！

3.2、编译源码包

下载源码包

既然没有提供编译好的包，那么咱们就要下载源码包，自己编译了。首先把源码包下载下来，比如咱们选择zip格式的：
解压并进入解压后的文件夹
执行mvn编译

在这个源码包的目录下分别执行如下命令：
```
mvn clean
mvn compile
mvn package
```
mvn编译完成后，会在elasticsearch-analysis-ik-7.7.0/target/releases目录下生成一个zip文件：

解压这个zip文件，并删除原本的zip包：

unzip elasticsearch-analysis-ik-7.4.0.zip
rm -rf elasticsearch-analysis-ik-7.4.0.zip

在这里插入图片描述

修改plugin-descriptor.properties包里的最后的Elasticsearch版本：
```
vi plugin-descriptor.properties
```
修改后按ESC键，并输入:wq保存退出，这时候咱们的ik插件包就准备好了，如果官网有的话，下载下来也是这样的。

3.3、上传编译好的包到Elasticsearch

到这里，咱们已经有编译好的包了，不管是官方提供的，还是自己编译的，都是一样的。

首先新建文件夹ik，然后把咱们下载的或者自己编译好的ik源码包里的文件都复制进去:
使用docker cp命令把ik文件夹及里面的文件都上传到容器的/home/elasticsearch/elasticsearch-7.7.0/plugins/ 目录下：

语法格式：docker cp 本地文件或文件夹路径容器ID:容器文件或文件夹路径
```
 docker cp  ../ik a79d4cddb331:/home/elasticsearch/elasticsearch-7.7.0/plugins/
```
然后重启咱们的容器就搞定了：
```
docker restart a79d4cddb331
```

到这里，咱们已经把ik分词器插件安装成功了，下面就开始愉快的玩耍吧！
在这里插入图片描述

四、玩转ik分词器

4.1、测试ik分词器

根据官方的建议，ik分词器的名字可以使用：ik_smart , ik_max_word：
在这里插入图片描述
咱们可以在kibana的dev tools里执行如下代码，来测试ik分词器对中文的分词效果：

POST /_analyze 
{
"analyzer": "ik_max_word",
"text": "且听风吟" 
}

我的运行效果：
在这里插入图片描述

4.2、来个小案例加深理解

下面创建一个索引，然后要求对中文部分的text用ik分词器来解析，来观察ik分词器的效果。

创建一个索引

PUT /ropledata
{"settings": {"index": {"number_of_shards": "2","number_of_replicas": "0"}},"mappings": {"properties": {"id": {"type": "integer"},"name": {"type": "text","analyzer": "ik_max_word"},"hobby": {"type": "text"}}}
}

批量添加数据

POST _bulk
{ "create" : { "_index" : "ropledata", "_id" : "1001" } }
{"id":1,"name": "且听风吟，静待花开","hobby": "music and movie"}
{ "create" : { "_index" : "ropledata", "_id" : "1002" } }
{"id":2,"name": "且听_风吟","hobby": "music"}
{ "create" : { "_index" : "ropledata", "_id" : "1003" } }
{"id":3,"name": "大数据领域","hobby": "movie"}
{ "create" : { "_index" : "ropledata", "_id" : "1004" } }
{"id":4,"name": "一起学习","hobby": "run"}

在kibana里可以看到，数据已经插入成功：
在这里插入图片描述

首先验证一下英文默认分词效果，查找hobby包含music的数据：
```
POST /ropledata/_search
{"query": {"match": {"hobby": "music"}}
}
```
然后验证一下中文ik分词器效果，查找name包含风吟的数据：
```
POST /ropledata/_search
{"query": {"match": {"name": "风吟"}}
}
```