springboot elasticsearch ik
时间: 2023-04-30 20:04:30 浏览: 113
springboot是一款基于Spring Framework的快速开发框架。elasticsearch是一个分布式的企业级搜索引擎,可用于搜索、分析和存储大量数据。ik是elasticsearch的中文分词器,支持中文分词,适合中文搜索。综合起来,springboot elasticsearch ik可以用于快速开发基于elasticsearch的中文搜索应用程序。
相关问题
springboot实现ik分词器查询
要使用IK分词器,需要在pom.xml文件中添加依赖:
```
<dependency>
<groupId>org.elasticsearch</groupId>
<artifactId>elasticsearch-analysis-ik</artifactId>
<version>7.12.1</version>
</dependency>
```
然后在Spring Boot配置文件中进行配置:
```
# 在application.yml中添加以下配置
spring:
elasticsearch:
rest:
uris: http://localhost:9200 # Elasticsearch服务器地址
properties:
analysis:
analyzer:
ik_max_word: # ik分词器(最细粒度)
tokenizer: ik_max_word
tokenizer:
ik_max_word:
type: ik_max_word
```
最后在查询时指定使用ik分词器即可:
```
GET /_search
{
"query": {
"match": {
"content": {
"query": "中国",
"analyzer": "ik_max_word"
}
}
}
}
```
springboot引入IK分词器,并提供使用示例
要在Spring Boot中使用IK分词器,您可以按照以下步骤进行操作:
1. 在pom.xml中添加以下依赖项:
```xml
<dependency>
<groupId>com.github.ylz19980205</groupId>
<artifactId>elasticsearch-analysis-ik</artifactId>
<version>7.10.2</version>
</dependency>
```
2. 创建一个配置类,实现`org.elasticsearch.index.analysis.AnalysisProvider`接口,以提供自定义的IK分词器配置。例如:
```java
@Configuration
public class IKAnalyzerConfig {
@Bean(name = "ikTokenizer")
public Tokenizer getIkTokenizer() {
return new IKTokenizer();
}
@Bean(name = "ikTokenFilter")
public TokenFilter getIkTokenFilter() {
return new IKTokenFilter();
}
@Bean(name = "ikAnalyzer")
public Analyzer getIkAnalyzer() {
return new Analyzer() {
@Override
protected TokenStreamComponents createComponents(String fieldName) {
Tokenizer tokenizer = getIkTokenizer();
TokenFilter tokenFilter = getIkTokenFilter();
return new TokenStreamComponents(tokenizer, tokenFilter);
}
};
}
private static class IKTokenizer extends Tokenizer {
private final IKSegmenter ikSegmenter;
public IKTokenizer() {
this.ikSegmenter = new IKSegmenter(input, true);
}
@Override
public boolean incrementToken() throws IOException {
// 实现自定义分词逻辑
// ...
}
}
private static class IKTokenFilter extends TokenFilter {
private final CharTermAttribute termAtt = addAttribute(CharTermAttribute.class);
protected IKTokenFilter(TokenStream input) {
super(input);
}
@Override
public boolean incrementToken() throws IOException {
// 实现自定义过滤逻辑
// ...
}
}
}
```
3. 在应用程序中使用自定义的IK分词器,例如:
```java
@Autowired
private Analyzer ikAnalyzer;
// 使用IK分词器进行分词
public List<String> analyze(String text) throws IOException {
List<String> result = new ArrayList<>();
TokenStream tokenStream = ikAnalyzer.tokenStream("text", text);
tokenStream.reset();
while (tokenStream.incrementToken()) {
CharTermAttribute charTermAttribute = tokenStream.getAttribute(CharTermAttribute.class);
result.add(charTermAttribute.toString());
}
tokenStream.end();
tokenStream.close();
return result;
}
```
这是一个简单的示例,您可以根据自己的需求进行调整。
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