elasticsearch默认提供了standard分词器，但对中文的分词效果不尽人意：

可以看出，把词语分成了一个个的汉字，这并不是我们想要的，接下来介绍下中文分词器-IK分词器的安装及使用。

 

1、IK分词器下载及安装

github: https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik

各版本分词器下载： https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases

 

选择版本与elasticsearch一致的版本：7.9.2

 

下载后解压，将解压后的文件夹elasticsearch-analysis-ik-7.9.2 拷贝至 elasticsearch的plugins文件下：

然后重启elasticsearch，控制台有如下输出：

 

2、使用IK分词器测试分词

IK分词器有两种分词模式：ik_smart 和 ik_max_word 模式。

1、ik_smart

会做最粗粒度的拆分，比如会将“中华人民共和国”拆分为中华人民共和国。

使用Kibana开发工具，输入如下请求：

POST _analyze
{
  "analyzer": "ik_smart",
  "text":"中华人民共和国"
}

 

2、ik_max_word

会将文本做最细粒度的拆分，比如会将“中华人民共和国人民大会堂”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、共和国等词语。

请求如下：

POST _analyze
{
  "analyzer": "ik_max_word",
  "text":"中华人民共和国"
}

 

3、扩展词典

在 elasticsearch-analysis-ik-7.9.2 文件夹 conf 目录下，找到 IKAnalyzer.cfg.xml 配置文件，

文件内容如下：

<?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.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"></entry>
    <!--用户可以在这里配置远程扩展字典 -->
    <!-- <entry key="remote_ext_dict">words_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">words_location</entry> -->
</properties>

其中custom.dic为自定义的扩展字典，7.9.2版本的分词器插件中没有该文件，需要自己新建，

内容可以根据自己需要，自定义分词的文字。

保存后重启elasticsearch即可看到自己想要的分词效果。

 

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

  <!--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。

1. 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。

2. 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