ElasticSearch IK分词器配置与使用教程

本文主要介绍了如何在Elasticsearch中配置并使用IK中文分词器，以提高中文查询的准确性和效率。IK分词器是一个针对Elasticsearch的高性能中文分词插件，它能更好地处理中文词汇，提供更精确的分词结果。 Elasticsearch的默认分词器对中文处理并不理想，它会将每个汉字单独分词，这并不符合中文语言的实际需求。在实际应用中，我们通常以词汇而非单个字符作为查询条件。IK中文分词器解决了这个问题，它可以将中文文本切割成有意义的词汇，从而提高查询匹配的准确性和查询速度。 IK分词器可以从GitHub（https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik）下载，下载后将其解压缩到Elasticsearch的plugins/ik目录下，然后重启Elasticsearch服务以使分词器生效。 配置完成后，可以通过`GET movie_index/_analyze` API来测试分词效果。例如，可以发送如下的请求： ```json { "analyzer": "ik_max_word", "text": "我是中国人" } ``` 这里展示了两种分词模式："ik_max_word" 和 "ik_smart"。"ik_max_word" 会尽可能地将文本细分，而 "ik_smart" 则较为保守，倾向于保留常见的词汇组合。 在实际应用中，为了利用IK分词器的优势，我们需要在创建索引时手动定义mapping，并指定相应的分词器。以下是一个例子，展示了如何为电影相关的索引设置mapping： ```json PUT movie_chn { "mappings": { "movie_type_chn": { "properties": { "id": { "type": "long" }, "name": { "type": "text", "analyzer": "ik_smart" }, "doubanScore": { "type": "double" }, "actorList": { "properties": { "id": { "type": "long" }, "name": { "type": "keyword" } } } } } } } ``` 在上述示例中，"name"字段使用了"ik_smart"分词器，这样在对电影名称进行搜索时，可以得到更精准的匹配结果。 最后，可以插入数据到新建的索引中，如： ```json PUT /movie_chn/movie_type_chn/1 { "id": 1, "name": "红海行动", "doubanScore": 8.5, "actorList": [ {"id": 1, "name": "张译"}, {"id": 2, "name": "海清"} ] } ``` IK中文分词器是Elasticsearch处理中文文本的强大工具，通过合理的配置和使用，可以显著提升中文搜索体验。