elasticsearch的分析器与tokenizer详解
发布时间: 2023-12-08 14:12:03 阅读量: 12 订阅数: 11
### 第一章:简介
#### 1.1 elasticsearch的概述和应用背景
Elasticsearch是一个开源的实时分布式搜索和分析引擎,基于Lucene构建,提供全文搜索、结构化搜索、分析以及数据存储功能。它被广泛应用于日志分析、全文搜索、实时指标分析等场景。
#### 1.2 分析器与tokenizer在elasticsearch中的重要性
在Elasticsearch中,分析器和tokenizer扮演着至关重要的角色。分析器负责将文本进行分词、转换成小写等操作,从而建立倒排索引;而tokenizer则负责对文本进行切分、提取关键词等操作,为分析器提供基础数据。它们直接影响搜索的准确性、速度和效率。
### 第二章:分析器
#### 2.1 分析器的作用及原理解析
分析器在Elasticsearch中负责处理文本的分词、转换成小写、去除停用词等操作。其原理是通过一系列的字符过滤器和标记器对文本进行处理,最终生成倒排索引。
#### 2.2 常见分析器的比较与应用场景
在Elasticsearch中,常见的分析器包括Standard Analyzer(标准分析器)、Simple Analyzer(简单分析器)、Whitespace Analyzer(空格分析器)等。它们各自适用于不同的场景,比如Standard Analyzer适用于一般的全文搜索,Simple Analyzer适用于处理简单的文本数据等。
(以下为python代码)
```python
from elasticsearch import Elasticsearch
from elasticsearch.client import IndicesClient
# 创建Elasticsearch实例
es = Elasticsearch([{'host': 'localhost', 'port': 9200}])
# 创建索引
index_name = 'my_index'
es.indices.create(index=index_name, ignore=400)
# 设置分析器
ic = IndicesClient(es)
ic.close(index=index_name)
ic.put_settings(index=index_name, body={
"analysis": {
"analyzer": {
"my_analyzer": {
"type": "custom",
"tokenizer": "standard",
"filter": ["lowercase"]
}
}
}
})
ic.open(index=index_name)
```
以上代码演示了如何在Elasticsearch中创建索引并设置自定义分析器。
### 第三章:tokenizer
在elasticsearch中,tokenizer是分析过程中非常重要的一部分,它负责将文本切分成一个个有意义的词项(term)。tokenizer通常与分词器(analyzer)一起使用,将文本进行分词并生成倒排索引,从而支持全文检索和相关性评分。
#### 3.1 tokenizer的定义及作用
tokenizer的主要作用是将文本按照一定规则进行切分,生成词项供后续索引和搜索使用。不同的tokenizer可以根据需求进行定制,例如基于空格切分、基于标点符号切分或者基于特定字符切分等。在实际应用中,选择合适的tokenizer可以直接影响到搜索的准确性和效率。
#### 3.2 常见tokenizer的使用示例与效果对比
下面通过一个简单的示例来演示使用不同tokenizer的效果对比。假设有一个包含英文和数字的字符串 "Elasticsearch is a distributed, RESTful search and analytics engi
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