Elasticsearch 常用于基于内容的全文搜索，而其实现搜索的一个重要机制即为分词。
举个简单例子，在我的博客中存在三篇文章，三篇文章内容如下：
| 文章编号 | 文章内容 |
|---|---|
| (1) | 我喜欢程序编程。 |
| (2) | 我喜欢文学与电影。 |
| (3) | 音乐与电影让人放松。 |
将三篇文章内容抽取关键字并与文章号进行对应得到如下内容：
| 文章编号 | 文章关键字 |
|---|---|
| (1) | 我 | 喜欢 | 程序编程 |
| (2) | 我 | 喜欢 | 文学 | 与 | 电影 |
| (3) | 音乐 | 与 | 电影 | 让人放松 |
将上述得到的根据相同部分组合得到下表：
| 文章编号 | 文章关键字 |
|---|---|
| (1) (2) | 我 |
| (1) (2) | 喜欢 |
| (1) | 程序编程 |
| (2) | 文学 |
| (2) (3) | 电影 |
| (3) | 音乐 |
| (3) | 让人放松 |
根据最后拆分得到的词典表，当用户搜索关键字 电影 时，即返回 2, 3 两篇文章。
1. 数据分词
了解了分词器的作用，下面就介绍一下在 ES 中如何使用分词器进行分词。
通过工具 POST 方法请求 192.168.0.20:9200/_analyze 接口，请求体参数内容如下：
{
"analyzer": "standard",
"text": "I am iron man!"
}
请求返回的参数如下所示，可以看到请求参数中的 text 内容被分割成一个个单词。
2. IK分词器
在上面介绍了分词器的作用和基本使用，但默认的分词器并不支持中文分词，若使用默认分词器对中文句子进行分词，则会默认将一个字当成一个词，无法达到分词的效果。
因此想要给中文分词需要额外安装分词器，IK分词器 则是专为中文分词量身定做，下面分享如何安装与使用。
IK分词器 安装相对简单，进入 IK 的 GitHub 仓库中，作者针对为不同的 ES 版本分别提供了对应的插件包。根据你的 ES 版本选择对应版本的插件包即可，官网直达。
在 ES 安装目录下的 Plugins 中新建 ik 目录，将下载的 Ik分词器 文件上传并解压，完成后重启 ES 即可生效。
3. 使用说明
IK分词器 分词器使用方式与默认的分词器相同，但 IK分词器 提供了两种分词方式，下面分别进行介绍。
(1) ik_smart
ik_smart 分词方式会将句子拆分为单个词语。
{
"analyzer": "ik_smart",
"text": "如何学习分词器。"
}
(2) ik_max_word
ik_max_word 分词方式会则拆分句子的所有的组合方式。
{
"analyzer": "ik_max_word",
"text": "如何学习分词器。"
}
4. 自定义词典
在 IK分词器 的基础之上，你也可以根据的自身业务需求额外自定义分词词组。
(1) 词典配置
在 plugins/ik/config 目录下新建 budai.dic 词典文件，并添加自定义词组。
vi budai.dic
# 文件内容
如何学习
将自定义词典文件添加到配置中：
cd plugins/ik/config # 进入目录
vi IKAnalyzer.cfg.xml # 修改配置
(2) 效果测试
还是通过 ik_smart 方式进行分词，与之前相对比可以看到结果中 如何学习 此时已经被当成一个词组了。
{
"analyzer": "ik_smart",
"text": "如何学习分词器。"
}
