ES中怎么添加IK分词器
ES中怎么添加 IK 分词器，很多新手对此不是很清楚，为了帮助大家解决这个难题，下面小编将为大家详细讲解，有这方面需求的人可以来学习下，希望你能有所收获。
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1.下载IK分词器，一定要注意和ES的版本一致
2 .下载之后放到 ES 的 \plugins 目录下面去 重启 ES 服务
测试：http://localhost:9200/blog1/_analyze
{
"text":"中华人民共和国MN","tokenizer": "ik_max_word"
}结果：
{
"tokens": [
{
"token": "中华人民共和国",
"start_offset": 0,
"end_offset": 7,
"type": "CN_WORD",
"position": 0
},
{
"token": "中华人民",
"start_offset": 0,
"end_offset": 4,
"type": "CN_WORD",
"position": 1
},
{
"token": "中华",
"start_offset": 0,
"end_offset": 2,
"type": "CN_WORD",
"position": 2
},
{
"token": "华人",
"start_offset": 1,
"end_offset": 3,
"type": "CN_WORD",
"position": 3
},
{
"token": "人民共和国",
"start_offset": 2,
"end_offset": 7,
"type": "CN_WORD",
"position": 4
},
{
"token": "人民",
"start_offset": 2,
"end_offset": 4,
"type": "CN_WORD",
"position": 5
},
{
"token": "共和国",
"start_offset": 4,
"end_offset": 7,
"type": "CN_WORD",
"position": 6
},
{
"token": "共和",
"start_offset": 4,
"end_offset": 6,
"type": "CN_WORD",
"position": 7
},
{
"token": "国",
"start_offset": 6,
"end_offset": 7,
"type": "CN_CHAR",
"position": 8
},
{
"token": "mn",
"start_offset": 7,
"end_offset": 9,
"type": "ENGLISH",
"position": 9
}
]
}ik_max_word 和 ik_smart 什么区别?
ik_max_word: 会将文本做最细粒度的拆分，比如会将“中华人民共和国国歌”拆分为“中华人民共和国,中华人民,中华,华人,人民共和国,人民,人,民,共和国,共和,和,国国,国歌”，会穷尽各种可能的组合，适合 Term Query；
ik_smart: 会做最粗粒度的拆分，比如会将“中华人民共和国国歌”拆分为“中华人民共和国,国歌”，适合 Phrase 查询。
# 测试分词器
GET _analyze
{
"analyzer": "ik_smart",
"text": "我爱你中国"
}
GET _analyze
{
"analyzer": "ik_max_word",
"text": "我爱你中国"
}
# 存储数据
PUT /test3/_doc/1
{
"name":"施爷",
"age":13,
"birth":"2020-07-05"
}
# 修改数据 (全部修改，birth没有会被删除)
PUT /test3/_doc/1
{
"name":"施爷222",
"age":13
}
# 修改数据，只会修改name这个属性，别的不会变
POST /test3/_doc/1/_update
{
"doc":{
"name":"我是用post方式进行了修改"
}
}
# 获取对象结构
GET /test3
# 通过id来获取文档
GET /test3/_doc/1
# 查看数据库中全部存储的统计信息
GET _cat/indices?v
# 删除数据
DELETE /test3/_doc/1
# 存储，跟新数据
PUT /shiye/user/6
{
"name":"shiye施爷成绩好",
"age":30,
"desc":"一看操作猛如虎，一战战绩0-5",
"tags":["靓仔","旅游","爬山"]
}
# 通过id来查询数据
GET /shiye/user/A001
# 通过名称搜索
GET /shiye/user/_search?q=name:shiye
# 通过构建复杂查询,查询指定属性_source
GET /shiye/user/_search
{
"query": {
"match": {
"name": "shiye"
}
},
"_source":["name","desc","age"]
}
# must查询 相当于 and
GET /shiye/user/_search
{
"query": {
"bool": {
"must": [
{
"match": {
"name": "shiye"
}
},{
"match": {
"name": "施爷"
}
}
]
}
}
}
# should 查询，相当于or
GET /shiye/user/_search
{
"query": {
"bool": {
"should": [
{
"match": {
"name": "shiye"
}
},{
"match": {
"name": "施爷"
}
}
]
}
}
}
# 加上 must+filter
GET /shiye/user/_search
{
"query": {
"bool": {
"must": [
{
"match": {
"name": "shiye"
}
}
],
"filter": {
"range": {
"age": {
"gte": 20,
"lte": 40
}
}
}
}
}
}
# 查询 tags 中匹配到山的
GET /shiye/user/_search
{
"query": {
"match": {
"tags": "山"
}
}
}
#############测试 text,keyword ###############
# text 可以分词
# keyword 不分词
# 指定索引各个字段的创建规则
PUT testdb
{
"mappings": {
"properties":{
"name":{
"type":"text"
},
"desc":{
"type": "keyword"
}
}
}
}
# 添加数据
PUT testdb/_doc/2
{
"name":"武松",
"desc":"打老虎"
}
# 查询
GET testdb/_search
{
"query": {
"match": {
"desc": "军事"
}
}
}
#查询+高亮
GET testdb/_search
{
"query": {
"match": {
"name": "施"
}
},
"highlight": {
"pre_tags": "",
"post_tags": "",
"fields": {"name":{}}
}
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