Elasticsearch 实例：使用同义词创建索引

"elasticsearch 同义词创建索引实例" 在Elasticsearch中，同义词过滤器是用于处理文本分析的一个重要组件，它允许我们定义一组词汇，使得搜索时，这些词汇被视为彼此的同义词。在这个实例中，我们将深入探讨如何在Elasticsearch中设置同义词过滤器，并创建一个索引来利用这个功能。 首先，`settings`部分包含了索引的配置。`index.routing.allocation.include._tier_preference` 设置指定了索引数据应分配到的数据层，这里设置为"data_content"，意味着数据应存储在内容层节点上。`number_of_shards` 和 `number_of_replicas` 分别定义了索引的分片数量（这里是3）和副本数量（这里是1）。 在`analysis`部分，我们看到了同义词过滤器的配置。`my_synonym_filter` 是一个动态同义词图过滤器，类型为 `dynamic_synonym_graph`，这意味着它不仅会处理同义词，还会考虑同义词之间的关系，这对于全文搜索和相关性计算非常有用。`synonyms_path` 指定了同义词文件的路径，这里是 "D:/develop/elasticsearch-7.17.3/config/analysis/synonymWord"。这个文件应该包含同义词列表，每行一个，可以是单个词或词组，用逗号或换行符分隔。`interval` 参数设置为60，可能是指相邻同义词之间的最大距离，但这取决于Elasticsearch版本和具体实现。 此外，还定义了一个名为 `ik_max_word` 的分析器，它使用了 `ik_max_word` 分词器，并在分词后应用了 `my_synonym_filter` 过滤器。这意味着在索引和搜索时，文本将首先被`ik_max_word` 分词器处理，然后通过同义词过滤器进行扩展。 `tokenizer` 部分定义了一个名为 `myNgram` 的n-gram分词器，允许生成1到2个字符的n-gram。这通常用于提高短词或关键词的检索效率，但在这个实例中，它并未直接应用于分析器，而是独立定义。 在`mappings`部分，定义了索引中的字段类型，例如 `lcId`, `fileName`, `docNumber`, `description` 和 `updateAt`。每个字段都有一个 `text` 类型的主字段和一个 `keyword` 类型的副字段，后者用于精确匹配和排序。`ignore_above` 参数设定了一个阈值，超过这个长度的值会被忽略。 总结来说，这个实例展示了如何在Elasticsearch中创建一个索引，该索引使用了自定义的同义词过滤器，以便在搜索时扩展用户输入的查询，同时考虑了同义词的关系。此外，还使用了n-gram分词器和IK分词器，以及多种字段类型来适应不同的查询需求。这样的设置有助于提高搜索质量和用户体验。