{ "index.max_ngram_diff": 10, "analysis": { "analyzer": { "my_ngram_analyzer": { "tokenizer": "my_ngram_tokenizer" } }, "tokenizer": { "my_ngram_tokenizer": { "type": "ngram", "min_gram": 1, "max_gram": 10, "token_chars": [ "letter", "digit" ] } } } }

您提供的是Elasticsearch的索引设置和分析器配置示例。该配置使用了ngram分词器创建了一个名为"my_ngram_analyzer"的自定义分析器，并使用了"my_ngram_tokenizer"作为其分词器。

这个分词器将文本按照ngram的方式进行切分，生成包含不同长度的ngram片段。在这个配置中，min_gram参数设置为1，表示最小的ngram片段长度为1个字符；max_gram参数设置为10，表示最大的ngram片段长度为10个字符。

此外，token_chars参数指定了被切分的字符类型，其中"letter"表示字母字符，"digit"表示数字字符。

这个配置可以用于创建一个支持按照ngram方式进行文本搜索和匹配的索引。您可以将此配置应用到您的索引中，以便进行阿拉伯数字的查询或其他需要ngram方式进行文本匹配的场景。

相关问题

failed to find global analyzer [pinyin]

这个问题通常是因为 Elasticsearch 没有安装或启用拼音分析器插件导致的。您可以尝试以下步骤来解决这个问题：

1. 安装拼音分析器插件

您可以使用以下命令来安装拼音分析器插件：

bin/elasticsearch-plugin install analysis-pinyin

2. 重新启动 Elasticsearch

安装插件后，您需要重新启动 Elasticsearch 才能使其生效。您可以使用以下命令来重新启动 Elasticsearch：

bin/elasticsearch

3. 创建索引时指定分析器

如果您仍然遇到问题，则可能需要在创建索引时指定使用拼音分析器。您可以使用以下命令创建一个使用拼音分析器的索引：

PUT my_index
{
  "settings": {
    "analysis": {
      "analyzer": {
        "my_analyzer": {
          "tokenizer": "my_tokenizer",
          "filter": [
            "pinyin_filter"
          ]
        }
      },
      "tokenizer": {
        "my_tokenizer": {
          "type": "ngram",
          "min_gram": 1,
          "max_gram": 2
        }
      },
      "filter": {
        "pinyin_filter": {
          "type": "pinyin",
          "keep_first_letter": true,
          "keep_full_pinyin": true,
          "keep_separate_first_letter": false,
          "keep_none_chinese_in_first_letter": false,
          "keep_none_chinese": false,
          "limit_first_letter_length": 16,
          "lowercase": true
        }
      }
    }
  }
}

请注意，此示例中的分析器配置可能需要根据您的需求进行修改。

希望这些步骤可以帮助您解决问题。

ES中已有数据如何对某一个字段修改ik 分词策略，从default改为ok max word

在 Elasticsearch 中修改字段的分词策略需要重新创建该字段的索引并指定新的分词器。以下是一些步骤：

1. 停止写入操作，并备份数据。在修改索引前，需要停止写入操作以避免数据丢失或损坏。同时，应该备份索引以便出现问题时可以还原数据。

2. 创建一个新的分词器。在 Elasticsearch 中，分词器是用于将文本转换为单独的词汇单元的组件。您可以使用标准分词器或在此基础上进行自定义。要创建一个新的分词器，您可以使用以下命令：

PUT /my_index
{
  "settings": {
    "analysis": {
      "analyzer": {
        "my_analyzer": {
          "type": "custom",
          "tokenizer": "standard",
          "filter": ["lowercase", "stop", "ok_max_word"]
        }
      },
      "filter": {
        "ok_max_word": {
          "type": "ngram",
          "min_gram": 1,
          "max_gram": 2
        }
      }
    }
  }
}

这里我们创建了一个名为“my_analyzer”的新分词器，它使用标准分词器和两个过滤器（lowercase和stop）以及一个名为“ok_max_word”的新过滤器。

3. 重新索引字段。要将现有字段与新分词器一起重新索引，请使用以下命令：

POST /_reindex
{
  "source": {
    "index": "my_index"
  },
  "dest": {
    "index": "my_new_index"
  },
  "script": {
    "source": "ctx._source.my_field = ctx._source.my_field",
    "lang": "painless"
  }
}

这里我们将“my_index”索引中的所有文档重新索引到“my_new_index”索引中，并在此过程中运行一个脚本以更新“my_field”字段。

4. 更新映射。最后，您需要更新映射以使用新的分词器。使用以下命令：

PUT /my_new_index/_mapping
{
  "properties": {
    "my_field": {
      "type": "text",
      "analyzer": "my_analyzer"
    }
  }
}

这里我们为“my_field”字段指定了新的分词器“my_analyzer”。

完成以上步骤后，您的“my_field”字段将使用新的分词器“my_analyzer”。请注意，这可能需要一些时间来完成，具体取决于您的索引大小。