elasticsearch 禁用不必要的分词器

禁用不必要的分词器可以提高Elasticsearch性能和查询效率。以下是一些常见的禁用不必要的分词器的方法：

1. 删除不必要的分词器插件：Elasticsearch默认启用了多个分词器插件，包括英语、法语、德语、西班牙语等多种语言的分词器。如果您的索引只包含一种语言的数据，可以删除其他语言的分词器插件以提高性能。

2. 禁用动态映射：Elasticsearch默认启用动态映射，它可以自动检测和添加新的字段到索引中。但是，如果您的索引结构较为稳定，可以禁用动态映射来避免不必要的分词器的使用。

3. 禁用不必要的分析器：Elasticsearch默认启用多种分析器，包括标准分析器、简单分析器、语言分析器等。如果您的索引只需要使用一种分析器，可以禁用其他不必要的分析器。

4. 指定字段的分析器：在索引数据时，可以指定每个字段使用的分析器。如果某个字段不需要分析器，可以将其设置为“不分析”或使用“空”的分析器。

5. 禁用停用词过滤器：停用词过滤器用于从文本中删除常见单词，如“the”、“a”、“an”等。如果您的数据中没有太多常见单词，可以禁用停用词过滤器以提高性能。

总之，禁用不必要的分词器可以提高Elasticsearch的性能和查询效率。建议您根据自己的需求，选择合适的分词器和分析器，并禁用不必要的分词器，以提高Elasticsearch的性能。

相关问题

elasticsearch 禁用不必要的分析器

### 回答1：
在 Elasticsearch 中，禁用不必要的分析器可以通过以下两种方式实现：

1. 在索引映射中指定字段的分析器为 "keyword" 或 "whitespace"，这将禁用分析器并将字段视为一个整体进行索引和搜索。

示例映射：

{
  "mappings": {
    "properties": {
      "title": {
        "type": "text",
        "analyzer": "keyword"
      },
      "description": {
        "type": "text",
        "analyzer": "whitespace"
      }
    }
  }
}

2. 在查询中使用 "term" 或 "match_phrase" 查询，这将禁用查询字符串的分析器，并将查询字符串视为一个整体进行搜索。

示例查询：

{
  "query": {
    "term": {
      "title": "Elasticsearch"
    }
  }
}

### 回答2：
在 Elasticsearch 中，禁用不必要的分析器是为了提高搜索性能和减少资源占用。以下是一些禁用不必要分析器的方法：

1. 禁用默认分析器：Elasticsearch 会默认使用一个名为"standard"的分析器，可以通过指定一个空的分析器来禁用它。例如，在创建索引时，可以将字段的分析器设置为空字符串：

PUT /my_index
{
  "settings": {
    "analysis": {
      "analyzer": {
        "default": {
          "type": "custom",
          "tokenizer": "standard",
          "filter": []
        }
      }
    }
  },
  "mappings": {
    "properties": {
      "my_text_field": {
        "type": "text",
        "analyzer": ""
      }
    }
  }
}

2. 禁用特定分析器：如果你只想禁用特定分析器而不是默认分析器，可以使用空字符串或指定一个无效的分析器名称。例如：

PUT /my_index/_settings
{
  "analysis": {
    "analyzer": {
      "my_analyzer": "none"
    }
  }
}

3. 禁用搜索时的分析器：在进行搜索时，默认情况下 Elasticsearch 会使用相同的分析器对搜索查询进行分词。如果你的查询涉及到一个不需要分词的字段，你可以使用`match_phrase`等查询类型来禁用搜索时的分析器。例如：

GET /my_index/_search
{
  "query": {
    "match_phrase": {
      "my_non_analyzed_field": {
        "query": "Some text",
        "analyzer": "keyword"
      }
    }
  }
}

通过以上方法，可以禁用不必要的分析器，从而提高 Elasticsearch 的搜索性能和减少资源占用。

### 回答3：
在Elasticsearch中，我们可以通过禁用不必要的分析器来优化索引和搜索性能。

首先，分析器在索引和搜索过程中负责将文本转换为标记（tokens），并执行各种文本处理任务，例如分词、小写转换、去除停用词等。但是，并不是所有的字段都需要进行分析，尤其是那些已经是标记化或已经处理好的字段。

要禁用不必要的分析器，我们可以通过定义一个自定义分析器并将其配置为"standard"分析器的别名来实现。例如，如果我们有一个名为"raw"的字段，它已经是标记化或已经进行了所需的文本处理，我们可以将其配置为别名为"keyword"的"standard"分析器。配置示例如下：

PUT my_index
{
"settings": {
"analysis": {
"analyzer": {
"my_custom_analyzer": {
"type": "custom",
"tokenizer": "standard",
"filter": ["lowercase"]
}
}
}
},
"mappings": {
"properties": {
"raw": {
"type": "text",
"analyzer": "my_custom_analyzer",
"search_analyzer": "keyword"
}
}
}
}

在上面的示例中，我们使用了自定义分析器"my_custom_analyzer"，它只包含了一个"standard"分词器和一个"lowercase"过滤器。然后，我们将"raw"字段映射为"text"类型，并将其指定为"my_custom_analyzer"分析器，同时将搜索分析器设置为"keyword"，这样就禁用了不必要的分析器。

通过禁用不必要的分析器，我们可以减少不必要的计算和内存开销，提高Elasticsearch的索引和搜索性能，并节省存储空间。但是需要注意的是，禁用分析器可能会影响搜索的精确性和效果，因此在禁用之前应先评估其对搜索结果的影响。