analyzer和search_analyzer是什么

在Elasticsearch中，分析器（Analyzer）是在将文本数据存储到索引中之前对文本进行处理的组件。分析器将原始文本转换为一系列标记（Tokens），并将这些标记存储到索引中以便进行全文搜索。Analyzer由字符过滤器（Char Filter）、分词器（Tokenizer）和标记过滤器（Token Filter）组成。

而搜索分析器（Search Analyzer）则是在执行搜索查询时对查询语句进行处理的分析器。搜索分析器与索引分析器（Index Analyzer）不同，因为它们可能需要更宽松的分析规则，以便能够匹配更多的查询条件。例如，在搜索时，您可能希望使用一个较宽松的分析器来支持模糊搜索和拼写纠错功能。

因此，Analyzer和Search Analyzer是两个不同的分析器，它们分别用于处理索引数据和搜索查询，以便在全文搜索中提高搜索结果的准确性和相关性。

相关问题

"tagString": { "type": "text", "analyzer": "ik_max_word", "search_analyzer": "ik_max_word" },analyzer和search_analyzer如何配置两种分词器

要配置analyzer和search_analyzer使用两种不同的分词器，你可以按照以下方式进行设置：

首先，创建一个自定义的分析器，在该分析器中指定使用的分词器类型。你可以根据需要选择不同的分词器，比如ik_max_word和standard等。

下面是一个示例配置，其中analyzer使用了ik_max_word分词器，而search_analyzer也使用了ik_max_word分词器：

PUT your_index_name
{
  "settings": {
    "analysis": {
      "analyzer": {
        "custom_analyzer": {
          "type": "custom",
          "tokenizer": "ik_max_word",
          "filter": [
            "lowercase"
          ]
        }
      }
    }
  },
  "mappings": {
    "properties": {
      "tagString": {
        "type": "text",
        "analyzer": "custom_analyzer",
        "search_analyzer": "custom_analyzer"
      }
    }
  }
}

在上述示例中，我们先创建了一个名为`your_index_name`的索引。然后，我们在`analysis`部分定义了一个名为`custom_analyzer`的自定义分析器，指定了`tokenizer`为`ik_max_word`分词器，并使用`lowercase`过滤器将文本转换为小写。接下来，在`mappings`部分中，我们定义了一个名为`tagString`的字段，并将其类型设置为`text`。最后，我们将`analyzer`和`search_analyzer`都设置为`custom_analyzer`，以使用我们自定义的分析器。

通过这样的配置，当你索引文档时，会使用`custom_analyzer`对`tagString`字段进行分析处理，并在搜索时也会使用相同的分析器进行查询匹配。这样可以确保索引和搜索过程中使用相同的分词器，从而保持一致性。

search_analyzer

`search_analyzer` 是 Elasticsearch 中的一个内置分析器，它主要用于文本搜索（如全文搜索）。这个分析器的作用是定义如何解析和处理文本，以便于索引和搜索。当你设置一个字段用于搜索时，Elasticsearch 使用 `search_analyzer` 来标准化、分词和转换输入的文本。

默认情况下，`standard` 分析器会被用作 `search_analyzer`，它包括一系列预定义的操作，如标准化、删除停用词（如 "the", "is" 等常见单词）以及对单词进行基本的分词。如果你想要自定义搜索分析过程，可以创建自己的分析器配置，并将其设置为 `search_analyzer`。

例如，如果你想使用更复杂的分词算法或者排除某些特定单词，你可以这样做：

PUT /my_index/_settings
{
  "analysis": {
    "analyzer": {
      "custom_search_analyzer": {
        "type": "custom",
        "tokenizer": "standard",
        "filter": [
          "lowercase", 
          { "type": "stop", "stopwords": "_english_" }, 
          { "type": "snowball", "language": "English" }
        ]
      }
    },
    "search_analyzer": "custom_search_analyzer"
  }
}

在这个示例中，我们创建了一个名为 `custom_search_analyzer` 的自定义分析器，它使用标准 tokenizer 并添加了小写过滤器、英文停用词过滤器以及英语 Snowball stemming（词形还原）过滤器。