如何开发自己的搜索帝国之安装ik分词器

　　 Elasticsearch默认提供的分词器，会把每个汉字分开，而不是我们想要的根据关键词来分词，我是中国人不能简单的分成一个个字，我们更希望 “中国人”，“中国”，“我”这样的分词，这样我们就需要安装中文分词插件，ik就是实现这个功能的。

　　elasticsearch-analysis-ik 是一款中文的分词插件，支持自定义词库。

　　现在开始安装ik分词器，安装之前，先说明一些变化：

之前可以在node节点上配置index默认的分词器，如果是多节点，那么在每个节点上都配置就行了。这个有点不灵活，所以。5.0之后，ES已经不再支持在elasticsearch.yml中配置分词器，改而在新建索引时，使用settings去配置，这个会在后面的编程中说到。
之前使用delete-by-query插件来实现type的整个删除。这个插件也是从5.0开始没有了，被整合到了ES的Core中

　　3.从5.0开始ik的tokenizer发生了变化，提供了两种，一种为ik_smart，一种为ik_max_word。直接一点，ik_max_word会尽量从输入中拆分出更多　　token，而ik_smart则相反，个人感觉，ik_max_word就是原来的ik，ik_smart是新加的。

下载

　　有两种方式，一个是下载源码自己编译好后再上传到ES的插件库，第二种方法是直接下载编译好的上传。

1.源码安装

　　源码地址：https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik，git clone下来。

代码语言：javascript复制

cd elasticsearch-analysis-ik
mvn clean
mvn compile
mvn package

　　拷贝和解压release下的文件: 　　#{project_path}/elasticsearch-analysis-ik/target/releases/elasticsearch-analysis-ik-*.zip 到你的 elasticsearch 插件目录, 　　如: plugins/ik 重启elasticsearch

2.安装编译版

　　直接下载elasticsearch-analysis-ik-5.3.0.zip ，网站地址为：https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases

　　只需要把elasticsearch-analysis-ik-5.3.0.zip解压，然后拷贝到ES安装目录下的plugins文件夹内，并把elasticsearch-analysis-ik-5.3.0文件夹名修改为ik。这样，就安装好了。正如前面说的，安装完插件，现在不需要在配置文件中配置了，需要在新建索引的时候指定分词器。

　　重启启动ES，可以看到如下log

　　用kibana查看一下，后续会谈到如何这样做。

　　至此ES Kibana IK安装好了。从2.4.1到5.X版本号跨度很大，很多地方也发生了很多变化，总体来说，更简便了。

配置IKAnalyzer.cfg.xml

　　IKAnalyzer.cfg.xml 在{conf}/analysis-ik/config/IKAnalyzer.cfg.xml 或 {plugins}/elasticsearch-analysis-ik-*/config/IKAnalyzer.cfg.xml中

代码语言：javascript复制

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<!DOCTYPE properties SYSTEM "http://java.sun.com/dtd/properties.dtd">
<properties>
    <comment>IK Analyzer 扩展配置</comment>
    <!--用户可以在这里配置自己的扩展字典 -->
    <entry key="ext_dict">custom/mydict.dic;custom/single_word_low_freq.dic</entry>
     <!--用户可以在这里配置自己的扩展停止词字典-->
    <entry key="ext_stopwords">custom/ext_stopword.dic</entry>
     <!--用户可以在这里配置远程扩展字典 -->
    <entry key="remote_ext_dict">location</entry>
     <!--用户可以在这里配置远程扩展停止词字典-->
    <entry key="remote_ext_stopwords">http://xxx.com/xxx.dic</entry>
</properties>

热更新 IK 分词使用方法

　　目前该插件支持热更新 IK 分词，通过上文在 IK 配置文件中提到的如下配置

代码语言：javascript复制

     <!--用户可以在这里配置远程扩展字典 -->
    <entry key="remote_ext_dict">location</entry>
     <!--用户可以在这里配置远程扩展停止词字典-->
    <entry key="remote_ext_stopwords">location</entry>

　　其中 location 是指一个 url，比如 http://yoursite.com/getCustomDict，该请求只需满足以下两点即可完成分词热更新。

该 http 请求需要返回两个头部(header)，一个是 Last-Modified，一个是 ETag，这两者都是字符串类型，只要有一个发生变化，该插件就会去抓取新的分词进而更新词库。
该 http 请求返回的内容格式是一行一个分词，换行符用 n 即可。

　　满足上面两点要求就可以实现热更新分词了，不需要重启 ES 实例。

　　可以将需自动更新的热词放在一个 UTF-8 编码的 .txt 文件里，放在 nginx 或其他简易 http server 下，当 .txt 文件修改时，http server 会在客户端请求该文件时自动返回相应的 Last-Modified 和 ETag。可以另外做一个工具来从业务系统提取相关词汇，并更新这个 .txt 文件。

官网例子测试

1.创建一个索引

代码语言：javascript复制

curl -XPUT http://localhost:9200/index

2.创建一个mapping

代码语言：javascript复制

curl -XPOST http://localhost:9200/index/fulltext/_mapping -d'
{
        "properties": {
            "content": {
                "type": "text",
                "analyzer": "ik_max_word",
                "search_analyzer": "ik_max_word"
            }
        }
    
}'

3.录入数据

代码语言：javascript复制

curl -XPOST http://localhost:9200/index/fulltext/1 -d'
{"content":"美国留给伊拉克的是个烂摊子吗"}
'
curl -XPOST http://localhost:9200/index/fulltext/2 -d'
{"content":"公安部：各地校车将享最高路权"}
'
curl -XPOST http://localhost:9200/index/fulltext/3 -d'
{"content":"中韩渔警冲突调查：韩警平均每天扣1艘中国渔船"}
'
curl -XPOST http://localhost:9200/index/fulltext/4 -d'
{"content":"中国驻洛杉矶领事馆遭亚裔男子枪击 嫌犯已自首"}
'

4.查询

代码语言：javascript复制

curl -XPOST http://localhost:9200/index/fulltext/_search  -d'
{
    "query" : { "match" : { "content" : "中国" }},
    "highlight" : {
        "pre_tags" : ["<tag1>", "<tag2>"],
        "post_tags" : ["</tag1>", "</tag2>"],
        "fields" : {
            "content" : {}
        }
    }
}
'

结果

代码语言：javascript复制

{
    "took": 14,
    "timed_out": false,
    "_shards": {
        "total": 5,
        "successful": 5,
        "failed": 0
    },
    "hits": {
        "total": 2,
        "max_score": 2,
        "hits": [
            {
                "_index": "index",
                "_type": "fulltext",
                "_id": "4",
                "_score": 2,
                "_source": {
                    "content": "中国驻洛杉矶领事馆遭亚裔男子枪击 嫌犯已自首"
                },
                "highlight": {
                    "content": [
                        "<tag1>中国</tag1>驻洛杉矶领事馆遭亚裔男子枪击 嫌犯已自首 "
                    ]
                }
            },
            {
                "_index": "index",
                "_type": "fulltext",
                "_id": "3",
                "_score": 2,
                "_source": {
                    "content": "中韩渔警冲突调查：韩警平均每天扣1艘中国渔船"
                },
                "highlight": {
                    "content": [
                        "均每天扣1艘<tag1>中国</tag1>渔船 "
                    ]
                }
            }
        ]
    }
}

参考官方的常见问题

1.自定义词典为什么没有生效？

请确保你的扩展词典的文本格式为 UTF8 编码

2.分词测试失败请在某个索引下调用analyze接口测试,而不是直接调用analyze接口如:http://localhost:9200/your_index/_analyze?text=中华人民共和国MN&tokenizer=my_ik

3.ik_max_word 和 ik_smart 什么区别?

ik_max_word: 会将文本做最细粒度的拆分，比如会将“中华人民共和国国歌”拆分为“中华人民共和国,中华人民,中华,华人,人民共和国,人民,人,民,共和国,共和,和,国国,国歌”，会穷尽各种可能的组合；

ik_smart: 会做最粗粒度的拆分，比如会将“中华人民共和国国歌”拆分为“中华人民共和国,国歌”。

es2

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