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。

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

IK Analyzer 扩展配置custom/mydict.dic;

custom/single_word_low_freq.dic

custom/ext_stopword.dic

location

http://xxx.com/xxx.dic

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

locationlocation

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

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

2.创建一个mapping

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

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

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

}

}

}'

结果

{"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": ["中国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艘中国渔船"]

}

}

]

}

}

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”。

最后编辑于
©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
  • 序言:七十年代末,一起剥皮案震惊了整个滨河市,随后出现的几起案子,更是在滨河造成了极大的恐慌,老刑警刘岩,带你破解...
    沈念sama阅读 203,362评论 5 477
  • 序言:滨河连续发生了三起死亡事件,死亡现场离奇诡异,居然都是意外死亡,警方通过查阅死者的电脑和手机,发现死者居然都...
    沈念sama阅读 85,330评论 2 381
  • 文/潘晓璐 我一进店门,熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来,“玉大人,你说我怎么就摊上这事。” “怎么了?”我有些...
    开封第一讲书人阅读 150,247评论 0 337
  • 文/不坏的土叔 我叫张陵,是天一观的道长。 经常有香客问我,道长,这世上最难降的妖魔是什么? 我笑而不...
    开封第一讲书人阅读 54,560评论 1 273
  • 正文 为了忘掉前任,我火速办了婚礼,结果婚礼上,老公的妹妹穿的比我还像新娘。我一直安慰自己,他们只是感情好,可当我...
    茶点故事阅读 63,580评论 5 365
  • 文/花漫 我一把揭开白布。 她就那样静静地躺着,像睡着了一般。 火红的嫁衣衬着肌肤如雪。 梳的纹丝不乱的头发上,一...
    开封第一讲书人阅读 48,569评论 1 281
  • 那天,我揣着相机与录音,去河边找鬼。 笑死,一个胖子当着我的面吹牛,可吹牛的内容都是我干的。 我是一名探鬼主播,决...
    沈念sama阅读 37,929评论 3 395
  • 文/苍兰香墨 我猛地睁开眼,长吁一口气:“原来是场噩梦啊……” “哼!你这毒妇竟也来了?” 一声冷哼从身侧响起,我...
    开封第一讲书人阅读 36,587评论 0 258
  • 序言:老挝万荣一对情侣失踪,失踪者是张志新(化名)和其女友刘颖,没想到半个月后,有当地人在树林里发现了一具尸体,经...
    沈念sama阅读 40,840评论 1 297
  • 正文 独居荒郊野岭守林人离奇死亡,尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋 以下内容为张勋视角 年9月15日...
    茶点故事阅读 35,596评论 2 321
  • 正文 我和宋清朗相恋三年,在试婚纱的时候发现自己被绿了。 大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...
    茶点故事阅读 37,678评论 1 329
  • 序言:一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡,死状恐怖,灵堂内的尸体忽然破棺而出,到底是诈尸还是另有隐情,我是刑警宁泽,带...
    沈念sama阅读 33,366评论 4 318
  • 正文 年R本政府宣布,位于F岛的核电站,受9级特大地震影响,放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜,却给世界环境...
    茶点故事阅读 38,945评论 3 307
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。 院中可真热闹,春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...
    开封第一讲书人阅读 29,929评论 0 19
  • 文/苍兰香墨 我抬头看了看天上的太阳。三九已至,却和暖如春,着一层夹袄步出监牢的瞬间,已是汗流浃背。 一阵脚步声响...
    开封第一讲书人阅读 31,165评论 1 259
  • 我被黑心中介骗来泰国打工, 没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道东北人。 一个月前我还...
    沈念sama阅读 43,271评论 2 349
  • 正文 我出身青楼,却偏偏与公主长得像,于是被迫代替她去往敌国和亲。 传闻我的和亲对象是个残疾皇子,可洞房花烛夜当晚...
    茶点故事阅读 42,403评论 2 342

推荐阅读更多精彩内容