"analysis": { "analyzer": { "my_analyzer": { "type": "custom", "tokenizer": "ik_max_word", "filter": [ "lowercase" ], "char_filter": [] } }, "normalizer": { "my_normalizer": { "type": "custom", "filter": [ "lowercase", "asciifolding" ] } } } },
时间: 2023-12-16 11:04:29 浏览: 37
这段代码看起来是一个 Elasticsearch 的索引配置文件,其中定义了一个名为 "my_analyzer" 的自定义分析器,使用了 "ik_max_word" 分词器和 "lowercase" 过滤器。此外还定义了一个名为 "my_normalizer" 的自定义规范化器,使用了 "lowercase" 和 "asciifolding" 过滤器。这些分析器和规范化器可用于搜索引擎在对文本进行索引和搜索时进行分词和规范化处理。
相关问题
http://localhost:9200/_analyze { "analyzer":"ik_max_word", "text":"文档数据库" } 转成java代码查询
你可以使用Java的HTTP请求库来发送HTTP请求并获取响应。以下是一个示例代码,用于将给定的文本通过HTTP请求发送到Elasticsearch的`_analyze`端点,并使用`ik_max_word`分词器进行分析:
```java
import java.io.BufferedReader;
import java.io.InputStreamReader;
import java.net.HttpURLConnection;
import java.net.URL;
import java.net.URLEncoder;
public class ElasticsearchAnalyzer {
public static void main(String[] args) {
try {
// Elasticsearch _analyze endpoint URL
String url = "http://localhost:9200/_analyze";
// Text to be analyzed
String text = "文档数据库";
// Set the analyzer and text parameters
String params = String.format("analyzer=%s&text=%s",
URLEncoder.encode("ik_max_word", "UTF-8"),
URLEncoder.encode(text, "UTF-8"));
// Create the HTTP connection
HttpURLConnection connection = (HttpURLConnection) new URL(url + "?" + params).openConnection();
connection.setRequestMethod("GET");
// Get the response
BufferedReader reader = new BufferedReader(new InputStreamReader(connection.getInputStream()));
String line;
StringBuilder response = new StringBuilder();
while ((line = reader.readLine()) != null) {
response.append(line);
}
reader.close();
// Print the response
System.out.println(response.toString());
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
}
}
```
请确保你已经在本地启动了Elasticsearch,并将URL中的`localhost:9200`替换为你的Elasticsearch实例的地址。以上代码将发送GET请求到`http://localhost:9200/_analyze?analyzer=ik_max_word&text=文档数据库`,并打印出分析结果。
"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。