Ⅰ elasticsearch 怎么过滤分词一个字
分词一个字
Ⅱ 如何查看elasticsearch搜索时使用的是哪个分词器
aven进行编译下载的源码
3
把编译后的target/releases下的elasticsearch-analysis-ik-1.2.9.zip文件拷贝到ES_HOME/plugins/analysis-ik目录下面，然后解压专
4
把下载的ik插件中的conf/ik目录拷贝到ES_HOME/config下
5
修改属ES_HOME/config/elasticsearch.yml文件，
Ⅲ elasticsearch搜索关键词中有减号，如何让减号也参与分词
elasticsearch的config文件夹来里面有两个配源置文 件：elasticsearch.yml和logging.yml，第一个是es的基本配置文件，第二个是日志配置文件，es也是使用log4j来记录日 志的，所以logging.yml里的设置按普通log4j配置文件来设置就行了。下面主要讲解下elasticsearch.yml这个文件中可配置的东西。
cluster.name: elasticsearch
配置es的集群名称，默认是elasticsearch，es会自动发现在同一网段下的es，如果在同一网段下有多个集群，就可以用这个属性来区分不同的集群。
node.name: "Franz Kafka"
节点名，默认随机指定一个name列表中名字，该列表在es的jar包中config文件夹里name.txt文件中，其中有很多作者添加的有趣名字。
node.master: true
指定该节点是否有资格被选举成为node，默认是true，es是默认集群中的第一台机器为master，如果这台机挂了就会重新选举master。
Ⅳ 如何读取elasticsearch的分词索引信息
一、插件准备
网上有介绍说可以直接用plugin -install medcl/elasticsearch-analysis-ik的办法，但是我执行下来的效果只是将插件的源码下载下来，elasticsearch只是将其作为一个_site插件看待。
所以只有执行maven并将打包后的jar文件拷贝到上级目录。（否则在定义mapping的analyzer的时候会提示找不到类的错误）。
由于IK是基于字典的分词，所以还要下载IK的字典文件，在medcl的elasticsearch-RTF中有，可以通过这个地址下载：
http://github.com/downloads/medcl/elasticsearch-analysis-ik/ik.zip
下载之后解压缩到config目录下。到这里，你可能需要重新启动下elasticsearch，好让下一部定义的分词器能立即生效。
二、分词定义
分词插件准备好之后就可以在elasticsearch里定义（声明）这个分词类型了（自带的几个类型，比如standred则不需要特别定义）。跟其他设置一样，分词的定义也可以在系统级（elasticsearch全局范围），也可以在索引级（只在当前index内部可见）。系统级的定义当然是指在conf目录下的
elasticsearch.yml文件里定义，内容大致如下：
index:
analysis:
analyzer:
ikAnalyzer:
alias: [ik]
type: org.elasticsearch.index.analysis.IkAnalyzerProvider
或者 index.analysis.analyzer.ik.type : "ik"
因为个人喜好，我并没有这么做， 而是定义在了需要使用中文分词的index中，这样定义更灵活，也不会影响其他index。
在定义analyze之前，先关闭index。其实并不需要关闭也可以生效，但是为了数据一致性考虑，还是先执行关闭。（如果是线上的系统需要三思）
curl -XPOST http://localhost:9400/application/_close
(很显然，这里的application是我的一个index）
然后执行：
curl -XPUT localhost:9400/application/_settings -d '
{
"analysis": {
"analyzer":{
"ikAnalyzer":{
"type":"org.elasticsearch.index.analysis.IkAnalyzerProvider",
"alias":"ik"
}
}
}
}
'
打开index：
curl -XPOST http://localhost:9400/application/_open
到此为止一个新的类型的分词器就定义好了，接下来就是要如何使用了
或者按如下配置
curl -XPUT localhost:9200/indexname -d '{
"settings" : {
"analysis" : {
"analyzer" : {
"ik" : {
"tokenizer" : "ik"
}
}
}
},
"mappings" : {
"article" : {
"dynamic" : true,
"properties" : {
"title" : {
"type" : "string",
"analyzer" : "ik"
}
}
}
}
}'
如果我们想返回最细粒度的分词结果，需要在elasticsearch.yml中配置如下：
index:
analysis:
analyzer:
ik:
alias: [ik_analyzer]
type: org.elasticsearch.index.analysis.IkAnalyzerProvider
ik_smart:
type: ik
use_smart: true
ik_max_word:
type: ik
use_smart: false
三、使用分词器
在将分词器使用到实际数据之前，可以先测验下分词效果：
http://localhost:9400/application/_analyze?analyzer=ik&text=中文分词
分词结果是：
{
"tokens" : [ {
"token" : "中文",
"start_offset" : 0,
"end_offset" : 2,
"type" : "CN_WORD",
"position" : 1
}, {
"token" : "分词",
"start_offset" : 2,
"end_offset" : 4,
"type" : "CN_WORD",
"position" : 2
} ]
}
与使用standard分词器的效果更合理了：
{
"tokens" : [ {
"token" : "中",
"start_offset" : 0,
"end_offset" : 1,
"type" : "<IDEOGRAPHIC>",
"position" : 1
}, {
"token" : "文",
"start_offset" : 1,
"end_offset" : 2,
"type" : "<IDEOGRAPHIC>",
"position" : 2
}, {
"token" : "分",
"start_offset" : 2,
"end_offset" : 3,
"type" : "<IDEOGRAPHIC>",
"position" : 3
}, {
"token" : "词",
"start_offset" : 3,
"end_offset" : 4,
"type" : "<IDEOGRAPHIC>",
"position" : 4
} ]
}
新的分词器定义完成，工作正常后就可以在mapping的定义中引用了，比如我定义这样的type：
curl localhost:9400/application/article/_mapping -d '
{
"article": {
"properties": {
"description": {
"type": "string",
"indexAnalyzer":"ikAnalyzer",
"searchAnalyzer":"ikAnalyzer"
},
"title": {
"type": "string",
"indexAnalyzer":"ik",
"searchAnalyzer":"ik"
}
}
}
}
'
很遗憾，对于已经存在的index来说，要将一个string类型的field从standard的分词器改成别的分词器通常都是失败的：
{
"error": "MergeMappingException[Merge failed with failures {[mapper [description] has different index_analyzer, mapper [description] has
different search_analyzer]}]",
"status": 400
}
而且没有办法解决冲突，唯一的办法是新建一个索引，并制定mapping使用新的分词器（注意要在数据插入之前，否则会使用elasticsearch默认的分词器）
curl -XPUT localhost:9400/application/article/_mapping -d '
{
"article" : {
"properties" : {
"description": {
"type": "string",
"indexAnalyzer":"ikAnalyzer",
"searchAnalyzer":"ikAnalyzer"
},
"title": {
"type": "string",
"indexAnalyzer":"ik",
"searchAnalyzer":"ik"
}
}
}
}
至此，一个带中文分词的elasticsearch就算搭建完成。 想偷懒的可以下载medcl的elasticsearch-RTF直接使用，里面需要的插件和配置基本都已经设置好。
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标准分词（standard）配置如下：
curl -XPUT localhost:9200/local -d '{
"settings" : {
"analysis" : {
"analyzer" : {
"stem" : {
"tokenizer" : "standard",
"filter" : ["standard", "lowercase", "stop", "porter_stem"]
}
}
}
},
"mappings" : {
"article" : {
"dynamic" : true,
"properties" : {
"title" : {
"type" : "string",
"analyzer" : "stem"
}
}
}
}
}'
index:local
type:article
default analyzer:stem (filter:小写、停用词等)
field:title
测试：
# Sample Analysis
curl -XGET localhost:9200/local/_analyze?analyzer=stem -d '{Fight for your life}'
curl -XGET localhost:9200/local/_analyze?analyzer=stem -d '{Bruno fights Tyson tomorrow}'
# Index Data
curl -XPUT localhost:9200/local/article/1 -d'{"title": "Fight for your life"}'
curl -XPUT localhost:9200/local/article/2 -d'{"title": "Fighting for your life"}'
curl -XPUT localhost:9200/local/article/3 -d'{"title": "My dad fought a dog"}'
curl -XPUT localhost:9200/local/article/4 -d'{"title": "Bruno fights Tyson tomorrow"}'
# search on the title field, which is stemmed on index and search
curl -XGET localhost:9200/local/_search?q=title:fight
# searching on _all will not do anystemming, unless also configured on the mapping to be stemmed...
curl -XGET localhost:9200/local/_search?q=fight
例如：
Fight for your life
分词如下：
{"tokens":[
{"token":"fight","start_offset":1,"end_offset":6,"type":"<ALPHANUM>","position":1},<br>
{"token":"your","start_offset":11,"end_offset":15,"type":"<ALPHANUM>","position":3},<br>
{"token":"life","start_offset":16,"end_offset":20,"type":"<ALPHANUM>","position":4}
]}
-------------------另一篇--------------------
ElasticSearch安装ik分词插件
一、IK简介
IK Analyzer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月推出1.0版开始， IKAnalyzer已经推出了4个大版本。最初，它是以开源项目Luence为应用主体的，结合词典分词和文法分析算法的中文分词组件。从3.0版本开 始，IK发展为面向Java的公用分词组件，独立于Lucene项目，同时提供了对Lucene的默认优化实现。在2012版本中，IK实现了简单的分词 歧义排除算法，标志着IK分词器从单纯的词典分词向模拟语义分词衍化。
IK Analyzer 2012特性:
1.采用了特有的“正向迭代最细粒度切分算法“，支持细粒度和智能分词两种切分模式；
2.在系统环境：Core2 i7 3.4G双核，4G内存，window 7 64位， Sun JDK 1.6_29 64位 普通pc环境测试，IK2012具有160万字/秒（3000KB/S）的高速处理能力。
3.2012版本的智能分词模式支持简单的分词排歧义处理和数量词合并输出。
4.采用了多子处理器分析模式，支持：英文字母、数字、中文词汇等分词处理，兼容韩文、日文字符
5.优化的词典存储，更小的内存占用。支持用户词典扩展定义。特别的，在2012版本，词典支持中文，英文，数字混合词语。
二、安装IK分词插件
假设读者已经安装好ES，如果没有的话，请参考ElasticSearch入门 —— 集群搭建。安装IK分词需要的资源可以从这里下载，整个安装过程需要三个步骤：
1、获取分词的依赖包
通过git clone https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik，下载分词器源码，然后进入下载目录，执行命令：mvn clean package，打包生成elasticsearch-analysis-ik-1.2.5.jar。将这个jar拷贝到ES_HOME/plugins/analysis-ik目录下面，如果没有该目录，则先创建该目录。
2、ik目录拷贝
将下载目录中的ik目录拷贝到ES_HOME/config目录下面。
3、分词器配置
打开ES_HOME/config/elasticsearch.yml文件，在文件最后加入如下内容：
index:
analysis:
analyzer:
ik:
alias: [ik_analyzer]
type: org.elasticsearch.index.analysis.IkAnalyzerProvider
ik_max_word:
type: ik
use_smart: false
ik_smart:
type: ik
use_smart: true
或
index.analysis.analyzer.default.type: ik
ok！插件安装已经完成，请重新启动ES，接下来测试ik分词效果啦！
三、ik分词测试
1、创建一个索引，名为index。
curl -XPUT http://localhost:9200/index
2、为索引index创建mapping。
curl -XPOST http://localhost:9200/index/fulltext/_mapping -d'
{
"fulltext": {
"_all": {
"analyzer": "ik"
},
"properties": {
"content": {
"type" : "string",
"boost" : 8.0,
"term_vector" : "with_positions_offsets",
"analyzer" : "ik",
"include_in_all" : true
}
}
}
}'
3、测试
curl 'http://localhost:9200/index/_analyze?analyzer=ik&pretty=true' -d '
{
"text":"世界如此之大"
}'
显示结果如下：
{
"tokens" : [ {
"token" : "text",
"start_offset" : 4,
"end_offset" : 8,
"type" : "ENGLISH",
"position" : 1
}, {
"token" : "世界",
"start_offset" : 11,
"end_offset" : 13,
"type" : "CN_WORD",
"position" : 2
}, {
"token" : "如此",
"start_offset" : 13,
"end_offset" : 15,
"type" : "CN_WORD",
"position" : 3
}, {
"token" : "之大",
"start_offset" : 15,
"end_offset" : 17,
"type" : "CN_WORD",
"position" : 4
} ]
}
Ⅳ 最近在学习elasticsearch，想请问中文分词器有比IK更好用的吗像阿里这些大厂都是用什么分词。
HanLP也可以
Ⅵ elasticsearch中输入带空格的关键字，实现模糊查询
"source.strain": {
"type": "muti_field",
"fields": {
"name": {
"type": "string",
"index": "analyzed"
},
"untouched": {
"type": "string",
"index": "not_analyzed"
}
}
}
利用"muti_field"类型可以对同一个字段实现模糊查询和精确查询。
source.strain.name字段可以用来进行模糊查询。
source.strain.untouched字段可以用来进行精确查询，由于没有对字段进行解析，所以还可以对字段进行分类统计的工作，即elasticsearch中的facet功能。
Ⅶ 如何在Elasticsearch中安装中文分词器和拼音分词器
Elasticsearch是一个全文搜索引擎。安装Elasticsearch时需要先安装Java。要求的jdk版本1.7以上的。以下是内官方文档：容.Specificallyasofthiswriting,
Ⅷ elasticsearch 测试分词能分出来，评分却没有
Elasticsearch自带的数据类型是Lucene索引的依据，也是我们做手动映射调整的依据。
映射中主要就是针对字段设置类型以及类型相关参数。
1.JSON基础类型如下：
字符串：string
数字：byte、short、integer、long、float、double、
时间：date
布尔值: true、false
数组: array
对象: object
2.Elasticsearch独有的类型：
多重: multi
经纬度: geo_point
网络地址: ip
堆叠/嵌套对象: nested object
二进制: binary
附件: attachment
注意点：
1.映射应当在建立索引时，同时建立。如果索引建立后，还想做在索引中增加其他类型的映射，是不可以的。elasticsearch 对没有做映射的类型，都已经指定默认映射。
2.Elasticsearch映射虽然有idnex和type两层关系，但是实际索引时是以index为基础的。如果同一个index下不同type的字段出现mapping不一致的情况，虽然数据依然可以成功写入并生成各自的mapping，但实际上fielddata中的索引结果却依然是以index内第一个mapping类型来生成的。
自定义字段映射
Elasticsearch的Mapping提供了对Elasticsearch中索引字段名及其数据类型的定义，还可以对某些字段添加特殊属性：该字段是否分词，是否存储，使用什么样的分词器等。
精确索引：
字段都有几个基本的映射选项，类型（type）和索引方式(index)。以字符串类型为例，index有三个选项：
analyzed:默认选项，以标准的全文索引方式，分析字符串，完成索引。
not_analyzed:精确索引，不对字符串做分析，直接索引字段数据的精确内容。
no：不索引该字段。
对于日志文件来说，很多字段都是不需要再Elasticsearch里做分析这步的，所以，我们可以这样设置：
"myfieldname" : {
"type" : "string",
"index" : "not_analyzed"
}
时间格式：
@timestamp这个时间格式在Nginx中叫$time_iso8601，在Rsyslog中叫date-rfc3339,在Elasticsearch中叫dateOptionalTime.但事实上，Elasticsearch完全可以接受其他时间格式作为时间字段的内容。对于Elasticsearch来说，时间字段内容实际上就是转换成long类型作为内部存储的。所以，接受段的时间格式可以任意设置：
@timestamp: {
"type" : "date",
"index" : "not_analyzed",
"doc_values" : true,
"format" : "dd/MM/YYYY:HH:mm:ss Z"
}
多重索引：
多重索引是Logstash用户习惯的的一个映射，因为这是Logstash默认开启的配置：
"title" : {
"type" : "string",
"fields" : {
"raw" : {
"type" : "string",
"index" : "not_analyzed"
}
}
}
其作用时，在title字段数据写入的时候，Elasticsearch会自动生成两个字段，分别是title和title.raw。这样，有可能同时需要分词和不分词结果的环境，就可以很灵活的使用不同的索引字段了。比如，查看标题中最常用的单词，应该是使用title字段，查看阅读数最多的文章标题，应该是使用title.raw字段。
多值字段：
空字段：
数组可以是空的。这等于有零个值。事实上，Lucene没法存放null值，所以一个null值的字段被认为是空字段。
下面这四个字段将被识别为空字段而不被索引:
"empty_string" : "",
"null_value" : null,
"empty_array" : [],
"array_with_null_value" : [ null ]
Ⅸ 如何在Elasticsearch中安装中文分词器
Elasticsearch是一个全文搜索引擎。安装Elasticsearch时需要先安装Java。要求的jdk版本1.7以上的回。以下是官方文档：答.Specificallyasofthiswriting,