es安装ik分词器

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了es安装ik分词器。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

IK分词器下载地址：

https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases
下载ES版本对应的分词器即可
es安装ik分词器

安装ik分词器

将下载好的zip包解压，生成一个ik文件夹
将ik文件夹移动到ES安装目录下的plugins文件夹下（每台ES节点都要执行相同的操作）
重启ES集群

自定义分词库

用vim在ik中的config目录中新建词库文件my_word.dic输入你定义的词保存。
修改ik中的config目录下面的IKAnalyzer.cfg.xml文件。
添加自定义分词需要重启ES。

ik分词热更新部署

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

words_location修改为http://xxx/myword远程文件地址，elasticsearch 大概 1min 后，会自动拉取文件,最长时间是 1min，不需要重启 ES 实例。

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。
请求返回的内容格式是一行一个分词，换行符用\n即可。

IK分词器测试

ik_smart最粗粒度拆分

GET /_analyze
{
  "analyzer": "ik_smart",
  "text":"这个美女很好看"
}

ik_max_word最细粒度拆分

GET /_analyze
{
  "analyzer": "ik_max_word",
  "text":"这个美女很好看"
}

IK分词器使用

创建索引，字段title的类型为text。所以在数据写入时会进行分词存储。
通过analyzer属性指定写入分词器采用细粒度模式ik_max_word；通过search_analyzer属性指定查询时采用智能模式ik_smart。

PUT new_index
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "id": {
        "type": "long"
      },
      "title": {
        "type": "text",
        "fields": {
          "keyword": {
            "type": "keyword",
            "ignore_above": 256
          }
        },
        "analyzer": "ik_max_word",
        "search_analyzer": "ik_smart"
      }
    }
  }
}

在索引时，只会去看字段有没有定义analyzer，有定义的话就用定义的，没定义就用ES预设的。
在查询时，会先去看字段有没有定义search_analyzer，如果没有定义，就去看有没有analyzer，再没有定义，才会去使用ES预设的。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-409162.html