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1. 什么是analysis?

analysis是Elasticsearch在文档发送之前对文档正文执行的过程，以添加到反向索引中（inverted index）。 在将文档添加到索引之前，Elasticsearch会为每个分析的字段执行许多步骤：

• Character filtering (字符过滤器): 使用字符过滤器转换字符
• Breaking text into tokens (把文字转化为标记): 将文本分成一组一个或多个标记
• Token filtering：使用标记过滤器转换每个标记(大小写转化/删除无用词等等)
• Token indexing：把这些标记存于index中

文本分词会发生在两个地方：

• 创建索引:当索引文档字符类型为text时，在建立索引时将会对该字段进行分词。
• 搜索：当对一个text类型的字段进行全文检索时，会对用户输入的文本进行分词。

2. 主要组成

总体说来一个analyzer可以分为如下的几个部分：

• 0个或1个以上的character filter

  接收原字符流，通过添加、删除或者替换操作改变原字符流。例如：去除文本中的html标签，或者将罗马数字转换成阿拉伯数字等。一个字符过滤器可以有零个或者多个。

• 1个tokenizer

  简单的说就是将一整段文本拆分成一个个的词。例如拆分英文，通过空格能将句子拆分成一个个的词，但是对于中文来说，无法使用这种方式来实现。在一个分词器中,有且只有一个tokenizeer

• 0个或1个以上的token filter

  将切分的单词添加、删除或者改变。例如将所有英文单词小写，或者将英文中的停词a删除等。在token filters中，不允许将token(分出的词)的position或者offset改变。同时，在一个分词器中，可以有零个或者多个token filters.

  单词的过滤顺序按照 filter过滤器的顺序

3. 使用分析器

默认ES使用standard analyzer

3.1 Elasticsearch的内置分析器

Analyzer

• Standard Analyzer - 默认分词器，按词切分，小写处理
• Simple Analyzer - 按照非字母切分(符号被过滤), 小写处理
• Stop Analyzer - 小写处理，停用词过滤(the,a,is)
• Whitespace Analyzer - 按照空格切分，不转小写
• Keyword Analyzer - 不分词，直接将输入当作输出
• Patter Analyzer - 正则表达式，默认\W+(非字符分割)
• Language - 提供了30多种常见语言的分词器
• Customer Analyzer 自定义分词器

参考链接

Character Filter

Tokenizer

Token Filter

内置 Analyzer 一览表

3.2 分析器测试

可以通过_analyzerAPI来测试分词的效果。

POST _analyze
{
  "analyzer": "standard",
  "text": "The quick Brown Fox"
}

结果: 按空格切分,所以会有四个词

可以按照下面的规则组合使用：

• 0个或者多个character filters
• 一个tokenizer
• 0个或者多个token filters

POST _analyze
{
  "tokenizer": "standard",
  "filter": ["lowercase"],
  "text": "The quick Brown Fox"
}

结果: 按空格切分,所以会有四个词,但每个词都是小写

3.3 自定义分析器

当内置的分词器无法满足需求时，可以创建custom类型的分词器。

• tokenizer:内置或定制的tokenizer.(必须)
• char_filter:内置或定制的char_filter(非必须)
• filter:内置或定制的token filter(非必须)
• position_increment_gap:当值为文本数组时，设置改值会在文本的中间插入假空隙。设置该属性，对与后面的查询会有影响。默认该值为100.

PUT my_index
{
  "settings": {
    "analysis": {
      "analyzer": {
        "my_custom_analyzer":{
          "type":"custom",
          "tokenizer":"standard",
          "char_filter":["html_strip"],
          "filter":["lowercase","asciifolding"]
        }
      }
    }
  }
}

上面的示例中定义了一个名为my_custom_analyzer的分析器，该分析器的type为custom，tokenizer为standard，char_filter为hmtl_strip,filter定义了两个分别为：lowercase和asciifolding.

测试一下:

POST my_index/_analyze
{
  "text": "Is this <b>déjà vu</b>?",
  "analyzer": "my_custom_analyzer"
}

结果:

{
  "tokens" : [
    {
      "token" : "is",
      "start_offset" : 0,
      "end_offset" : 2,
      "type" : "<ALPHANUM>",
      "position" : 0
    },
    {
      "token" : "this",
      "start_offset" : 3,
      "end_offset" : 7,
      "type" : "<ALPHANUM>",
      "position" : 1
    },
    {
      "token" : "deja",
      "start_offset" : 11,
      "end_offset" : 15,
      "type" : "<ALPHANUM>",
      "position" : 2
    },
    {
      "token" : "vu",
      "start_offset" : 16,
      "end_offset" : 22,
      "type" : "<ALPHANUM>",
      "position" : 3
    }
  ]
}

4. 分析器作用位置及使用

分析器的使用地方有两个：

• 创建索引时
• 进行搜索时

4.1 创建索引时指定分析器

如果设置手动设置了分析器，ES将按照下面顺序来确定使用哪个分析器：

• 先判断字段是否有设置分析器，如果有，则使用字段属性上的分析器设置
• 如果设置了analysis.analyzer.default，则使用该设置的分析器
• 如果上面两个都未设置，则使用默认的standard分析器

为字段指定分析器

PUT my_index
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "title":{
        "type":"text",
        "analyzer": "whitespace"
      }
    }
  }
}

设置索引默认分析器

PUT my_index
{
  "settings": {
    "analysis": {
      "analyzer": {
        "default":{
          "type":"simple"
        }
      }
    }
  }
}

4.2 搜索时如何确定分析器

在搜索时，通过下面参数依次检查搜索时使用的分词器：

• 搜索时指定analyzer参数
• 创建mapping时指定字段的search_analyzer属性
• 创建索引时指定setting的analysis.analyzer.default_search
• 查看创建索引时字段指定的analyzer属性
• 如果上面几种都未设置，则使用默认的standard分词器。

搜索时指定analyzer查询参数

GET my_index/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "message": {
        "query": "Quick foxes",
        "analyzer": "stop"
      }
    }
  }
}

指定字段的seach_analyzer

PUT my_index
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "title":{
        "type":"text",
        "analyzer": "whitespace",
        "search_analyzer": "simple"
      }
    }
  }
}
//  上面指定创建索引时使用的默认分析器为whitespace分词器，而搜索的默认分词器为 simple分词器。

指定索引的默认搜索分词器

PUT my_index
{
  "settings": {
    "analysis": {
      "analyzer": {
        "default":{
          "type":"simple"
        },
        "default_seach":{
          "type":"whitespace"
        }
      }
    }
  }
}
// 上面指定创建索引时使用的默认分词器为simple分词器，而搜索的默认分词器为whitespace分词器。

5. 常用分析器

5.1 繁简转换分析器

简体和繁体的几个主要情况：

• 字形差异，汉字字形本身存在着明显差异，如劉与刘，一般是单个字。

• 词汇的差异，习惯、文化环境造成的用法差异，如滑鼠与鼠标，一般是多字词语。

• 多种形态共存，有很多代表不同意思的繁体最后简化成了一个字，所以就出现了多音和多义的简体字，如：飆、飈、𩙪都对应于一个简体：飚。

对应第一种，我们可以采用替换的办法，将所有的繁体都替换成对应的简体，在创建索引的时候，就进行标准化，比较好实现，(此文仅针对第一种)

第二种我们可以采用收集相应的词汇转换关系，进行替换，不过因为是多字词语的替换，所以这里面还需要提取处理好分词，不然就有可能替换错误反而引起歧义的问题。

第三种情况，因为繁体和简体是一对多的情况，我们将繁体通过映射表转成简体相对容易，反过来将简体转换成繁体将遇到调整，可能需要结合前后语义来选择正确的繁体。

5.1.1 安装与验证

Github 上的地址是：https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-stconvert/releases

下载之后解压到es的安装目录下的plugins 子目录,重启es即可 (必须选择对应版本)

验证:

如果你的集群里面有不止一个 Elasticsearch 的节点，你需要在每一台 Elasticsearch 的实例上执行相同的插件安装，并进行重启让其加载生效。

5.1.2 插件介绍

STConvert 这个插件一共提供了 4 个不同的组件:

• 一个名为 stconvert 的 Analyzer，可以将简体转换成繁体
• 一个名为 stconvert 的 Tokenizer，可以将简体转换成繁体
• 一个名为 stconvert 的 Token Filter，可以将简体转换成繁体
• 一个名为 stconvert 的 Char Filter，可以将简体转换成繁体

每个组件都可以有以下3个参数用来进行自定义配置，分别是：

• 参数 convert_type 设置转换的方向，默认是 s2t，表示简体到繁体，如果要将繁体转换为简体，则设置为 t2s
• 参数 keep_both 用于设置是否保留转换之前的内容，一般来说保留原始内容可以提高我们的搜索命中率(也就是说可以同时搜索繁体和简体)，默认是 false，也就是不保留
• 参数 delimiter 主要是用于，当保留原始内容的时候，如何分割两部分内容，默认的值是逗号 ,

t: Traditional (传统的) => Traditional Chinese (繁体)

s: Simplified (简化的) => Simplified Chinese (简体)

5.1.3 简转繁

简转繁好做,因为插件默认就是做这个的

GET /_analyze
{
  "tokenizer" : "standard",
  "filter" : ["lowercase"],
  "char_filter" : ["stconvert"],
  "text" : "我爱China。"
}

我们指定了 Tokenizer 为 standard，也指定了 lowercase 作为分词之后的 Filter，这样就跟标准的 Standard Analyzer 的分析效果一样了，我们还新增了一个 Char Filter 的参数设置，使用的是我们新安装的简繁体转换插件提供的 stconvert，也就是将简体转成繁体,其结果如下

{
  "tokens": [
    {
      "token": "我",
      "start_offset": 0,
      "end_offset": 1,
      "type": "<IDEOGRAPHIC>",
      "position": 0
    },
    {
      "token": "愛",
      "start_offset": 1,
      "end_offset": 2,
      "type": "<IDEOGRAPHIC>",
      "position": 1
    },
    {
      "token": "china",
      "start_offset": 2,
      "end_offset": 7,
      "type": "<ALPHANUM>",
      "position": 2
    }
  ]
}

可以看到，除了和 Standard 分词效果一样的地方以外，我们还额外的将中文字符都转成了繁体，爱 字转成了 愛，而 我 没有变化，是因为它的繁体也是 我。建议我们在真正动手进行自定义分词之前，通过这样的方式先进行分词效果的测试，得到满意的结果之后再进行具体的自定义 Analyzer 的创建工作。

5.1.4 繁转简

创建索引时指定分析器

PUT /my_index
{
  "settings": {
    "analysis": {
      "analyzer": {
        "my_analyzer": {
            "tokenizer": "standard",
            "filter": ["lowercase"],
            "char_filter": ["tsconvert"]
        }
      },
      "char_filter": {
        "tsconvert" : {
            "type" : "stconvert",
            "delimiter" : "#",
            "keep_both" : false,
            "convert_type" : "t2s"
        }
      }
    }
  }
}
// delimiter 和 keep_both 属性可以不写

测试:

POST /my_index/_analyze
{
	"analyzer": "my_analyzer",
	"text": "我愛China。"
}

经过执行，得到的分析结果如下：

{
  "tokens": [
    {
      "token": "我",
      "start_offset": 0,
      "end_offset": 1,
      "type": "<IDEOGRAPHIC>",
      "position": 0
    },
    {
      "token": "爱",
      "start_offset": 1,
      "end_offset": 2,
      "type": "<IDEOGRAPHIC>",
      "position": 1
    },
    {
      "token": "china",
      "start_offset": 2,
      "end_offset": 7,
      "type": "<ALPHANUM>",
      "position": 2
    }
  ]
}

5.2 Ik分析器

IK分析插件将Lucene IK分析器（http://code.google.com/p/ik-analyzer/）集成到elasticsearch中，支持自定义字典。

5.2.1 安装与验证

Github 上的地址是：https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases

下载之后解压到es的安装目录下的plugins 子目录,重启es即可 (必须选择对应版本)

5.2.2 插件介绍

• Analyzer: ik_smart , ik_max_word ,
• Tokenizer: ik_smart , ik_max_word

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，适合 Term Query；

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”，适合 Phrase 查询。

5.2.3 基本使用

使用analyzer:

使用tokenizer

PUT product
{
  "settings": {
    "analysis": {   
      "analyzer": {
        "my_analyzer": {
          "type": "custom",       
          "filter": [
            "lowercase"
          ],
          "tokenizer": "ik_smart"
        }
      }
    }
  }
  }

5.2.4 自定义分词库

配置 在ik分析器的config目录下的 IKAnalyzer.cfg.xml

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/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>

扩展词: 不想被分词的词: 比如, 乔碧罗, 神罗天征等

停止词: 不想要的词,搜索时不会搜它, 比如: 个 ,啊, the , a 等

远程词典具备热更新的能力, 满足以下前两点即可实现热更新

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。

   写个接口,返回修改时间和ETag即可

   或者用Ng转发静态文件, 会自动加上这个两个配置,当文件改动时,这两个值自动改变

2. 该 http 请求返回的内容格式是一行一个分词，换行符用 即可。

3. url返回一个UTF-8格式的文本即可

如果有多个文件,用英文分号隔开;

监控流程

0. 读取 IKAnalyzer.cfg.xml配置文件,并解析其中的配置

1. 向词库服务器发送Head请求

2. 从响应中获取Last- Modify、 Etags字段值，判断是否变化

3. 如果未变化，体眠1min,返回第0步

   ​ 如果有变化，重新加戟词典

4. 休眠1min,返回第0步

自定义词汇只会对新加的数据生效,不会对存量数据生效,需要更新一次才行

数据在写入时就已分词存储,所以自定义词汇不会对存量数据生效

官方 提供更新方式 POST product/_update_by_query?conflicts=proceed

update_by_query原理

开始时获取一个索引的快照，并且使用内部版本来号来进行更新。这意味着如果文档在获得快照后，对索引处理 过程中版本发生更改，将会发生版本冲突。当快照的版本和索引版本一直时则进行更新，并且递增文档版本号。

当遇到冲突而导致整个更新过程失败时，更新过程是不会回滚的。如果不想因为冲突导致整个更新过程终止，可以在url中添加参数conflicts=proceed。或者在请求body中添加”conflicts”:”proceed”

不光这里可以用,修改es文档也是用_update_by_query

执行结果如图:(消耗时间单位 : 毫秒)

格力的es集群,执行效率大概是2300条/s, 26万数据,大概花了1.7分钟

更新可能耗时太久导致客户端连接超时,可以用命令查看任务执行情况(未结束的任务)

GET _tasks?actions=*update*&detailed

5.3 同义词分析器

配置同义词

5.4 拼音分析器

Pinyin Analysis for Elasticsearch

参考链接:

分析器-简书

分析器-博客园

繁简转换

ES的同义词、扩展词、停止词热更新方案

ik分析器-github

ik分析器-简书

ik分析器-csdn

IK分词器原理与源码分析