IK 分词器和ElasticSearch集成使用 标椎分词器效果测试 IK分词器简介 Elasticsearch继承IK分词器 创建索引映射mapping
1.请求的url（请求方式是GET）
http://localhost:9200/_analyze?analyzer=standard&pretty=true&text=我是程序员
2.实现效果
这样的分词效果不是我们所需要的；
IK分词器简介
IKAnalyzer是一个开源的，基于java语言开发的轻量级的中文分词工具包，从2006年12推出1.0版开始，IKAnalyzer已经推出了3个大版本。最初，它是以开源项目Lucene为应用主体的，结合词典和文法分析算法的中文分词组件。新版本的IKAnalyzer3.0则发展为面向java的公共分词组件，独立于Lucene项目，同时提供了Lucene的默认优化实现；
特性如下：
1.采用了特有的“正向迭代最细粒度切分算法”，具有60万字/秒的高速处理能力；
2.采用了多子处理分析模式，支持：英文字母，数字，中文词汇等分词处理；
3.对中英联合支持不是很好，在这方面的处理比较麻烦，需在做一次查询，同时是支持个人词汇的优化的词典存储，更小的内存占用；
4.支持用户词典扩展定义；
5.针对Lucene全文检索优化的查询分析器IKQueryParser，采用了歧义分析算法优化查询关键字的搜索排列组合，能极大提高Lucene检索的命中率；
Elasticsearch继承IK分词器
IK分词器的安装
1.下载地址：https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases
2.解压后，将elasticsearch文件夹拷贝到elasticsearch-5.6.8plugins目录下，并重命名文件夹文analysis-ik；
3.重新启动elasticsearch服务，即可加载IK分词器
IK分词器测试
IK提供了两个分词算法：ik_smart和ik_max_word
其中ik_smart为最少切分，ik_max_word为最细粒度划分；
1.最少切分（ik_smart）
1.1 请求的url （请求方式为GET）
http://127.0.0.1:9200/_analyze?analyzer=ik_smart&pretty=true&text=我是程序员
1.2 实现效果
2.最细粒度划分（ik_max_word）
2.1 请求的url （请求方式为GET）
http://127.0.0.1:9200/_analyze?analyzer=ik_max_word&pretty=true&text=我是程序员
2.2 效果实现
创建索引映射mapping
1.创建索引
1.1 请求的url （请求方式PUT）
http://localhost:9200/wn_1
1.2 请求体
{
"mappings": {
"article": {
"properties": {
"id": {
"type": "long",
"store": true,
"index":"not_analyzed"
},
"title": {
"type": "text",
"store": true,
"index":"analyzed",
"analyzer":"ik_max_word"
},
"content": {
"type": "text",
"store": true,
"index":"analyzed",
"analyzer":"ik_max_word"
}
}
}
}
}
1.3 效果实现
2.创建文档
2.1 请求的url （请求方式为POST）
http://localhost:9200/wn_1/article/1
2.2 请求体
{
"id":1,
"title":"ElasticSearch是一个基于Lucene的搜索服务器",
"content":"它提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引擎，基于RESTfulweb接口。Elasticsearch是用Java开发的，并作为Apache许可条款下的开放源码发布，是当前流行的企业级搜索引擎。设计用于云计算中，能够达到实时搜索，稳定，可靠，快速，安装使用方便。"
}
2.3 实现效果
3.再次测试queryString查询
3.1 请求的url （请求方式为POST）
http://localhost:9200/wn_1/article/_search
3.2 请求体
{
"query": {
"query_string": {
"default_field":"title",
"query": "搜索"
}
}
}
3.3 效果实现
4.再次测试term查询
4.1 请求的url（请求方式为post）
http://localhost:9200/wn_1/article/_search
4.2 请求体
{
"query": {
"term": {
"title": "服务器"
}
}
}
4.3 效果实现