Elasticsearch 入门

基于REST风格的API

通用:

官方文档

安装参考

请求：
PUT /my_index?pretty
输出示例：
{"acknowledged" : true,"shards_acknowledged" : true,"index" : "my_index"
}

GET _analyze
{"analyzer": "standard","text": "xiaomi nfc phone"
}

一.索引操作

1.创建索引：

请求：
PUT /my_index?pretty
输出示例：
{"acknowledged" : true,"shards_acknowledged" : true,"index" : "my_index"
}

响应：
这个输出表示索引已成功创建。
“acknowledged”: true 表示请求已被接受，
“shards_acknowledged”: true 表示所有的分片都已经准备就绪，
“index”: “my_index” 是你刚才创建的索引名称。

2.查询索引信息：

请求：
GET _cat/indices?v
输出示例：
health status index                    uuid                   pri rep docs.count docs.deleted store.size pri.store.size
green  open   .kibana_task_manager_1   C9SW_Y7cQ8-TJQGArKRcDA   1   0          2            0     31.8kb         31.8kb
yellow open   my_index                 7V75Rtf1QBCslQvWWPOS2A   1   1          0            0       283b           283b
green  open   .apm-agent-configuration en6N1awvRZSLySqh0yjleA   1   0          0            0       283b           283b
green  open   .kibana_1                9-gHntOQTCeM8RqViBAaog   1   0          8            1     19.1kb         19.1kb

参数: ==?之前是命令，之后是参数，多个参数用&==分隔。

//v 显示更加详细的信息
GET /_cat/master?v//help 显示命令结果字段说明
GET /_cat/master?help//h 显示命令结果想要展示的字段
GET /_cat/master?h=ip,node
GET /_cat/master?h=i*,node//format 显示命令结果展示格式,支持格式类型：text json smile yaml cbor
GET /_cat/indices?format=json&pretty//s 显示命令结果按照指定字段排序
GET _cat/indices?v&s=index:desc,docs.count:desc

响应：
health：索引的健康状态。它可以是"green"（一切正常），“yellow”（至少所有主分片都是可用的，但不是所有副本分片都可用）或者"red"（有主分片无法使用）。
status：索引的状态。通常情况下，可能的值是"open"或"close"。
index：索引的名称。
uuid：代表索引的唯一标识符。
pri：主分片的数量。
rep：每个主分片的副本数。
docs.count：存储在索引中的文档数量。
docs.deleted：已删除但尚未完全从存储中移除的文档数量。
store.size：索引当前占用的总物理存储空间。
pri.store.size：主分片占用的物理存储空间。

3.删除索引：

请求：
DELETE /my_index?pretty
输出示例：
{"acknowledged" : true
}

响应：
“acknowledged”: true 表示请求已被接受，
注意：该操作是不可逆的，一旦删除，所有存储在索引中的数据都将被永久移除，因此在执行此操作时务必谨慎

二.数据操作：

1.查询数据：

1.1.查询数据：

请求：
GET /my_index/_search
{"query": {"match": {"field_name": "my_value"}}
}
输出示例：
{"took": 30,"timed_out": false,"_shards": {"total": 5,"successful": 5,"skipped": 0,"failed": 0},"hits": {"total": {"value": 1,"relation": "eq"},"max_score": 1.0,"hits": [{"_index": "my_index","_type": "_doc","_id": "1","_score": 1.0,"_source": {"field_name": "my_value"}}]}
}

请求：
在此示例中，我们在名为 my_index 的索引上进行搜索，查找字段 field_name 中值为 my_value 的文档。
响应：
Elasticsearch返回的响应包括一系列关于查询的信息，例如查询所花费的时间、是否超时、命中的文档数等。同时，返回的结果也会包括所有匹配的文档。

1.2.查询指定文档id：

请求：
GET /my_index/_doc/doc_id
输出示例:
{"_index": "my_index","_type": "_doc","_id": "1","_version": 3,"_seq_no": 2,"_primary_term": 2,"found": true,"_source": {"field1": "123","field2": "456"}
}

响应：
_index：文档所在的索引。
_type：文档的类型。在 7.x 版本中，这通常是 _doc。
_id：文档的 ID。
_version： 文档的版本号。每当文档更新时，此数字都会增加。
_seq_no：序列号，每次对文档进行操作时此数字会增加。
_primary_term： 主要期限数，主要用于处理并发控制。
found：如果找到了文档，则此值为 true；否则，为 false。
_source： 文档的原始内容。
如果没有找到与给定 ID 匹配的文档，Elasticsearch 会返回一个状态码为 404 的响应，并且 found 字段的值将为 false。

2.更新数据

1) 全量替换
2) 指定字段更新
请求：
POST /index/_update/1
{"doc": {"name": "小明"}
}

3.添加 & 替换全部数据

请求：
添加示例：
PUT /my_index/_doc/1
{"name": "小刚","name2": "小李"
}替换全部示例：
PUT /my_index/_doc/1
{
"name": "小明"
}

注意：PUT既可以用于插入，也可以用于更新，所以PUT的更新是全量更新，而不是部分更新。也就是上面的语句执行之后，文档会被直接替换，只会有name字段，字段值为小明

4.删除数据

请求：
DELETE /my_index/_doc/1

三.Mapping 操作

1.概念：

ES中的mapping有点类似与RDB中“表结构”的概念，
在MySQL中，表结构里包含了字段名称，字段的类型还有索引信息等。
在Mapping里也包含了一些属性，比如字段名称、类型、字段使用的分词器、是否评分、是否创建索引等属性，并且在ES中一个字段可以有对个类型。

2.查看mapping

​ GET /my_index/_mappings

3.ES数据类型

3.1常见类型

1. 数字类型：
   long integer short byte double float half_float scaled_float unsigned_long

2. Keywords：
   keyword：适用于索引结构化的字段，可以用于过滤、排序、聚合。keyword类型的字段只能通过精确值（exact value）搜索到。Id应该用keyword
   constant_keyword：始终包含相同值的关键字字段
   wildcard：可针对类似grep的通配符查询优化日志行和类似的关键字值
   关键字字段通常用于排序， 汇总和Term查询，例如term。

3. Dates（时间类型）：
   包括date和 date_nanos

4. alias：
   为现有字段定义别名。

5. binary（二进制）：binary

6. range（区间类型）：
   integer_range、float_range、long_range、double_range、date_range

7. text：
   当一个字段是要被全文搜索的，比如Email内容、产品描述，这些字段应该使用text类型。设置text类型以后，字段内容会被分析，在生成倒排索 引以前，字符串会被分析器分成一个一个词项。text类型的字段不用于排序，很少用于聚合。（解释一下为啥不会为text创建正排索引：大量堆空间，尤其是 在加载高基数text字段时。字段数据一旦加载到堆中，就在该段的生命周期内保持在那里。同样，加载字段数据是一个昂贵的过程，可能导致用户遇到延迟问 题。这就是默认情况下禁用字段数据的原因）

3.2 对象关系类型：

1. object：用于单个JSON对象

2. nested：用于JSON对象数组

3. flattened ：允许将整个JSON对象索引为单个字段。

3.3 结构化类型：

1. geo-point：纬度/经度积分

2. geo-shape：用于多边形等复杂形状

3. point：笛卡尔坐标点

4. shape：笛卡尔任意几何图形

3.4 特殊类型：

1. IP地址：ip 用于IPv4和IPv6地址

2. completion：提供自动完成建议

3. tocken_count：计算字符串中令牌的数量

4. murmur3：在索引时计算值的哈希并将其存储在索引中

5. annotated-text：索引包含特殊标记的文本（通常用于标识命名实体）

6. percolator：接受来自query-dsl的查询

7. join：为同一索引内的文档定义父/子关系

8. rank features：记录数字功能以提高查询时的点击率。

9. dense vector：记录浮点值的密集向量。

10. sparse vector：记录浮点值的稀疏向量。

11. search-as-you-type：针对查询优化的文本字段，以实现按需输入的完成

12. histogram：histogram 用于百分位数聚合的预聚合数值。

13. constant keyword：keyword当所有文档都具有相同值时的情况的 专业化。

3.5 array（数组）：

在Elasticsearch中，数组不需要专用的字段数据类型。默认情况下，任何字段都可以包含零个或多个值，但是，数组中的所有值都必须具有 相同的数据类型。

3.6 新增：

1. date_nanos：date plus 纳秒

2. features：

4.两种映射类型

4.1.field mapping （动态映射或自动映射）：

除了上述字段类型之外，其他类型都必须显示映射，也就是必须手工指定，因为其他类型ES无法自动识别。

4.2.Expllcit field mapping（静态映射或手工映射或显示映射）：

PUT /product
{"mappings": {"properties": {"field": {"mapping_parameter": "parameter_value"}}}
}

5 映射参数

1. index：是否对创建对当前字段创建倒排索引，默认true，如果不创建索引，该字段不会通过索引被搜索到,但是仍然会在source元数据中展示

2. analyzer：指定分析器（character filter、tokenizer、Token filters）。

3. boost：对当前字段相关度的评分权重，默认1

4. coerce：是否允许强制类型转换 true “1”=> 1 false “1”=< 1

5. copy_to：该参数允许将多个字段的值复制到组字段中，然后可以将其作为单个字段进行查询

6. doc_values：为了提升排序和聚合效率，默认true，如果确定不需要对字段进行排序或聚合，也不需要通过脚本访问字段值，则可以禁用doc值以节省磁盘 空间（不支持text和annotated_text）

7. dynamic：控制是否可以动态添加新字段

   1. true 新检测到的字段将添加到映射中。（默认）
   2. false 新检测到的字段将被忽略。这些字段将不会被索引，因此将无法搜索，但仍会出现在_source返回的匹配项中。这些字段不会添加到映射中，必须显式 添加新字段。
   3. strict 如果检测到新字段，则会引发异常并拒绝文档。必须将新字段显式添加到映射中

8. eager_global_ordinals：用于聚合的字段上，优化聚合性能。

   1. Frozen indices（冻结索引）：有些索引使用率很高，会被保存在内存中，有些使用率特别低，宁愿在使用的时候重新创建，在使用完毕后丢弃数据，Frozen indices的数据命中频率小，不适用于高搜索负载，数据不会被保存在内存中，堆空间占用比普通索引少得多，Frozen indices是只读的，请求可能是秒级或者分钟级。*eager_global_ordinals不适用于Frozen indices*

9. enable：是否创建倒排索引，可以对字段操作，也可以对索引操作，如果不创建索引，让然可以检索并在_source元数据中展示，谨慎使用，该状态无法修改。

   PUT my_index
   {
   “mappings”: {
   “enabled”: false
   }
   }

10. fielddata：查询时内存数据结构，在首次用当前字段聚合、排序或者在脚本中使用时，需要字段为fielddata数据结构，并且创建倒排索引保存到堆中

11. fields：给field创建多字段，用于不同目的（全文检索或者聚合分析排序）

12. format：格式化
    “date”: {
    “type”: “date”,
    “format”: “yyyy-MM-dd”
    }

13. ignore_above：超过长度将被忽略

14. ignore_malformed：忽略类型错误

15. index_options：控制将哪些信息添加到反向索引中以进行搜索和突出显示。仅用于text字段

16. Index_phrases：提升exact_value查询速度，但是要消耗更多磁盘空间

17. Index_prefixes：前缀搜索

    1. min_chars：前缀最小长度，>0，默认2（包含）
    2. max_chars：前缀最大长度，<20，默认5（包含）

18. meta：附加元数据

19. normalizer：

20. norms：是否禁用评分（在filter和聚合字段上应该禁用）。

21. null_value：为null值设置默认值

22. position_increment_gap：

23. proterties：除了mapping还可用于object的属性设置

24. search_analyzer：设置单独的查询时分析器：

25. similarity：为字段设置相关度算法，支持BM25、claassic（TF-IDF）、boolean

​26. store：设置字段是否仅查询

27. term_vector：运维参数

四.高级搜索

Query DSL(Domain Specific Language)

1.查询上下文

使用query关键字进行检索，倾向于相关度搜索，故需要计算评分。搜索是Elasticsearch最关键和重要的部分。

2.相关度评分：_score

概念：相关度评分用于对搜索结果排序，评分越高则认为其结果和搜索的预期值相关度越高，即越符合搜索预期值。在7.x之前相关度评分默认使用TF/IDF算法计算而来，7.x之后默认为BM25。在核心知识篇不必关心相关评分的具体原理，只需知晓其概念即可。

排序：相关度评分为搜索结果的排序依据，默认情况下评分越高，则结果越靠前。

3.元数据：_source

1. 禁用_source：
   总结：如果只是为了节省磁盘，可以压缩索引比禁用_source更好。

    1. 好处：节省存储开销2. 坏处：- 不支持update、update_by_query和reindex API。- 不支持高亮。- 不支持reindex、更改mapping分析器和版本升级。- 通过查看索引时使用的原始文档来调试查询或聚合的功能。- 将来有可能自动修复索引损坏。
   

2. 数据源过滤器：
   Including：结果中返回哪些field
   Excluding：结果中不要返回哪些field，不返回的field不代表不能通过该字段进行检索，因为元数据不存在不代表索引不存在

   1. 在mapping中定义过滤：支持通配符，但是这种方式不推荐，因为mapping不可变

      PUT product
      {"mappings": {"_source": {"includes": ["name","price"],"excludes": ["desc","tags"]}}
      }
      

   2. _source 常用过滤规则

      // 不查询数据信息
      "_source": "false",// 查询obj 对象中的所有属性 
      "_source": "obj.*", // 查询obj 对象中的 name 属性 
      "_source": "obj.name", // 查询 obj1,与obj2 对象中的所有属性 
      "_source": [ "obj1.\*", "obj2.\*" ],// 查询 obj1,与obj2 对象中的所有属性  但是排除 description 属性
      "_source": {"includes": [ "obj1.\*", "obj2.\*" ],"excludes": [ "*.description" ]
      }
      

4.常规查询-Query String

• 查询所有：
  GET /product/_search

• 带参数：
  // 查询 所有有索引的 数据中带有 xiaomi 的数据
  GET /product/_search?q=xiaomi
  // 查询 name 数据中带有 xiaomi 的数据
  GET /product/_search?q=name:xiaomi

• 分页 & 排序：
  GET /product/_search?from=0&size=2&sort=price:asc

• 精准匹配 exact value
  GET /product/_search?q=date:2021-06-01

• _all搜索 相当于在所有有索引的字段中检索
  GET /product/_search?q=2021-06-01

  DELETE product
  # 验证_all搜索
  PUT product
  {"mappings": {"properties": {"desc": {"type": "text", "index": false}}}
  }
  # 先初始化数据
  POST /product/_update/5
  {"doc": {"desc": "erji zhong de kendeji 2021-06-01"}
  }
  

5.全文检索-Fulltext query

• match：匹配包含某个term的子句

• match_all：匹配所有结果的子句

• multi_match：多字段条件

• match_phrase：短语查询

示例:
GET index/_search
{"query": {// match 查询包含 name 中的信息"match": {"name": "xiaomi nfc phone"},// match_all 匹配所有结果的子句"match_all":{},// multi_match 查询 fields 中 包含 query 的信息"multi_match": {"query": "phone huangmenji","fields": ["name","desc"]},// match_phrase 短语查询, 指定查询 name 字段包含 xiaomi nfc 的信息"match_phrase": {"name": "xiaomi nfc"}}
}

6.精准查询-Term query

• term：匹配和搜索词项完全相等的结果

  • term 和 match_phrase 区别:
    term 搜索不会将搜索词分词

    match_phrase 会将检索关键词分词, match_phrase的分词结果必须在被检索字段的分词中都包含，而且顺序必须相同，而且默认必须都是连续的

  • term 和 keyword 区别
    term 是对于搜索词不分词,

    keyword 是字段类型,是对于source data中的字段值不分词

• terms：匹配和搜索词项列表中任意项匹配的结果

• range：范围查找

  • gt：大于
  • lt：小于
  • gte：大于等于
  • lte：小于等于

示例:
GET index/_search
{"query": {// term 搜索不会将搜索词分词"term": {// es 会对于一些类型自动分词, 导致 term 直接搜索, 匹配不到所查找的内容"name": "xiaomi phone"},"term": {// 是字段类型,是对于source data中的字段值不分词"name.keyword": "xiaomi phone"},"terms": {// 查询包含数组中包含其中一项的进行展示"tags": [ "lowbee", "gongjiaoka" ],"boost": 1.0}"range": {// age 年龄 大于等于 10 小于等于 20"age": {"gte": 10,"lte": 20,"boost": 2.0}}"range": {// date 时间 大于等于 2021-04-15 小于 当前时间 - 1天"date": {//	 计算时间 - 8 小时"time_zone": "+08:00", "gte": "2021-04-15","lt": "now-1d/d"}}}
}

7.过滤器-Filter

• filter：query 和 filter 的主要区别在：
  filter 是结果导向的而query是过程导向。
  query 倾向于“当前文档和查询的语句的相关度”
  而filter 倾向于“当前文档和查询的条件是不是相符”。即在查询过程中，query是要对查询的每个结果计算相关性得分的，而filter不会。
  另外filter有相应的缓存机制，可以提高查询效率。

GET product/_search
{"query": {"constant_score": {"filter": {"term": {"name": "phone"}},// 固定 相关度评分为1.2"boost": 1.2}}
}

8.组合查询-Bool query

• bool：可以组合多个查询条件，bool查询也是采用more_matches_is_better的机制，因此满足 must 和 should 子句的文档将会合并起来计算分值

• must：必须满足子句（查询）必须出现在匹配的文档中，并将有助于得分。

• filter：过滤器 不计算相关度分数，cache☆子句（查询）必须出现在匹配的文档中。但是不像 must查询的分数将被忽略。Filter子句在filter上下文中执行，这意味着计分被忽略，并且子句被考虑用于缓存。

• should：可能满足 or子句（查询）应出现在匹配的文档中。

• must_not：必须不满足 不计算相关度分数 not子句（查询）不得出现在匹配的文档中。子句在过滤器上下文中执行，这意味着计分被忽略，并且子句被视为用于缓存。由于忽略计分，0因此将返回所有文档的分数。

• minimum_should_match：参数指定should返回的文档必须匹配的子句的数量或百分比。如果bool查询包含至少一个should子句，而没有must或 filter子句，则默认值为1。否则，默认值为0

示例：
GET product/_search
{"query": {"bool": {// 必须满足子句（查询）必须出现在匹配的文档中"must": [{// must 的条件1"match": {"name": "xiaomi phone"}},{// must 的条件2"match_phrase": {"desc": "shouji zhong"}}],// 过滤器, 不包含下列条件的数据"filter": [{// filter 的条件1"match": {"name": "xiaomi phone"}},{// filter 的条件2"match_phrase": {"desc": "shouji zhong"}}]// should 可能满足 or子句（查询）"should": [{"match_phrase": {"name": "xiaomi nfc"}},{"range": {"price": {"lte": "500"}}}]// 必须不满足"must_not": [{"match": {"name": "xiaomi nfc"}},{"range": {"price": {"gte": "500"}}}]//  配合 should 使用, 返回的文档必须匹配 should  的子句的数量或百分比。"minimum_should_match": 2}}
}

五.分词器

1.规范化（normalization）：

文档规范化,提高召回率, 无需设置,配置默认使用

• 停用词
• 时态转换
• 大小写
• 同义词
• 语气词

2.过滤器

字符过滤器（character filter）：
分词之前的预处理，过滤无用字符

• html_strip： HTML Strip Character Filter：
  • 去除html 标签
  • 参数：escaped_tags 需要保留的html标签
• mapping：Mapping Character Filter
  • 将指定字符替换成指定字符
• pattern_replace：Pattern Replace Character Filter
  • 正则规则替换成指定字符

令牌过滤器（token filter）：
比如：has=>have him=>he apples=>apple the/oh/a=>干掉

• 同义词转换
  synonym synonyms 中配置同义词信息 ,
  synonym_graph synonyms_path 在配置文件中配置同义词信息
• 大小写转换
  lowercase 大写转小写
  uppercase 小写转大写
• 停用词
  stopwords 停用词
• 时态转换
• 语气词处理

示例

html_strip 示例

// 删除过滤器
DELETE my_index
// 创建过滤器
PUT my_index
{"settings": {"analysis": {"char_filter": {"my_char_filter":{// 过滤器类型 html_strip "type":"html_strip",//  需要保留的html标签 比如 a 标签保留"escaped_tags":["a"]}},"analyzer": {"my_analyzer":{"tokenizer":"keyword","char_filter":["my_char_filter"]}}}}
}// 使用过滤器
GET my_index/_analyze
{"analyzer": "my_analyzer","text": "<p>I&apos;m so <a>happy</a>!</p>"
}// 结果
{"tokens": [{"token": """I'm so <a>happy</a>!""","start_offset": 0,"end_offset": 32,"type": "word","position": 0}]
}

Mapping示例

// 删除过滤器
DELETE my_index
// 创建过滤器
PUT my_index
{"settings": {"analysis": {"char_filter": {"my_char_filter":{// 过滤器类型 html_strip "type":"mapping",//  需要过滤的内容与替换的信息"mappings":["滚 => *","垃 => *","圾 => *"]}},"analyzer": {"my_analyzer":{"tokenizer":"keyword","char_filter":["my_char_filter"]}}}}
}// 使用过滤器
GET my_index/_analyze
{"analyzer": "my_analyzer","text": "你就是个垃圾！滚"
}//结果
{"tokens": [{"token": "你就是个**！*","start_offset": 0,"end_offset": 8,"type": "word","position": 0}]
}

pattern_replace示例

// 删除过滤器
DELETE my_index
// 创建过滤器
PUT my_index
{"settings": {"analysis": {"char_filter": {"my_char_filter":{"type":"pattern_replace","pattern":"(\\d{3})\\d{4}(\\d{4})","replacement":"$1****$2"}},"analyzer": {"my_analyzer":{"tokenizer":"keyword","char_filter":["my_char_filter"]}}}}
}
// 使用过滤器
GET my_index/_analyze
{"analyzer": "my_analyzer","text": "您的手机号是17611001200"
}
// 结果
{"tokens": [{"token": "您的手机号是176****1200","start_offset": 0,"end_offset": 17,"type": "word","position": 0}]
}

同义词转换 示例

// synonym_graph 示例
DELETE test_index
PUT /test_index
{"settings": {"analysis": {"filter": {"my_synonym": {"type": "synonym_graph","synonyms_path": "analysis/synonym.txt"}},"analyzer": {"my_analyzer": {"tokenizer": "ik_max_word","filter": ["my_synonym"]}}}}
}
GET test_index/_analyze
{"analyzer": "my_analyzer","text": ["蒙丢丢，大G，霸道，daG"]
}// synonym 示例
DELETE test_index
PUT /test_index
{"settings": {"analysis": {"filter": {"my_synonym": {"type": "synonym","synonyms": ["赵,钱,孙,李=>吴","周=>王"]}},"analyzer": {"my_analyzer": {"tokenizer": "standard","filter": [ "my_synonym" ]}}}}
}
GET test_index/_analyze
{"analyzer": "my_analyzer","text": ["赵,钱,孙,李","周"]
}

大小写示例

// lowercase 大写转小写
GET test_index/_analyze
{"tokenizer": "standard","filter": ["lowercase"], "text": ["AASD ASDA SDASD ASDASD"]
}// uppercase 小写转大写
GET test_index/_analyze
{"tokenizer": "standard","filter": ["uppercase"], "text": ["asdasd asd asg dsfg gfhjsdf asfdg g"]
}// 根据规则 转大写
GET test_index/_analyze
{"tokenizer": "standard","filter": {"type": "condition","filter": "uppercase","script": { // 将小于5长度的信息转为大写"source": "token.getTerm().length() < 5" }},"text": [ "asdasd asd asg dsfg gfhjsdf asfdg g" ]
}

停用词使用

DELETE test_index
PUT /test_index
{"settings": {"analysis": {"analyzer": {"my_analyzer": {"type": "standard",// _english_ 停用语气词"stopwords": [ "me", "you" ]}}}}
}
GET test_index/_analyze
{"analyzer": "my_analyzer", "text": ["Teacher me and you in the china"]
}

3.分词器（tokenizer）：

1.默认分词器：standard

常见分词器：

• standard analyzer：默认分词器，中文支持的不理想，会逐字拆分。
• pattern tokenizer：以正则匹配分隔符，把文本拆分成若干词项。
• simple pattern tokenizer：以正则匹配词项，速度比pattern tokenizer快。
• whitespace analyzer：以空白符分隔 Tim_cookie

自定义分词器（custom analyzer）：

• char_filter：内置或自定义字符过滤器 。
• token filter：内置或自定义token filter 。
• tokenizer：内置或自定义分词器。

默认分词器示例

GET test_index/_analyze
{"tokenizer": "standard","text": ["Teacher me and you in the china"]
}

custom 自定义分词器

DELETE custom_analysis
PUT custom_analysis
{"settings": {"analysis": {"char_filter": {"my_char_filter": {// 使用 mapping 过滤器"type": "mapping","mappings": [ "& => and",  "| => or"]},"html_strip_char_filter": {// 使用 html_strip 过滤器"type": "html_strip","escaped_tags": [ "a"]}},"filter": {"my_stopword": {// 自定义停用词"type": "stop","stopwords": [ "is", "in","the","a", "at","for" ]}},"tokenizer": {"my_tokenizer": {// 正则分词器"type": "pattern","pattern": "[ ,.!?]"}},"analyzer": {"my_analyzer": {// custom 设置为自定义分词器"type": "custom",// 内置或自定义字符过滤器"char_filter": [ "my_char_filter", "html_strip_char_filter"],// 内置或自定义token filter 。 使用停用词 与 转小写过滤器"filter": ["my_stopword", "lowercase"],// 内置或自定义分词器。"tokenizer": "my_tokenizer"}}}}
}GET custom_analysis/_analyze
{"analyzer": "my_analyzer","text": ["What is ,<a>as.df</a>  ss<p> in ? &</p> | is ! in the a at for "]
}

3.中文分词器 ik分词：

1. 安装和部署

   • ik下载地址：https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik
   • Github加速器：https://github.com/fhefh2015/Fast-GitHub
   • 创建插件文件夹 cd your-es-root/plugins/ && mkdir ik
   • 将插件解压缩到文件夹 your-es-root/plugins/ik
   • 重新启动es

2. IK文件描述

   • IK分词配置文件： IKAnalyzer.cfg.xml
   • 主词库：main.dic
   • 英文停用词：stopword.dic，不会建立在倒排索引中
   • 特殊词库：
     • quantifier.dic：特殊词库：计量单位等
     • suffix.dic：特殊词库：行政单位
     • surname.dic：特殊词库：百家姓
     • preposition：特殊词库：语气词
   • 自定义词库：网络词汇、流行词、自造词等

3. ik提供的两种 analyzer:

   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。

IK分词器示例

GET test_index/_analyze
{"tokenizer": "ik_max_word","text": ["我爱北京天安门","天安门上太阳升"]
}

4.热更新

1. 远程词库文件
   优点：上手简单
   缺点：
   1. 词库的管理不方便，要操作直接操作磁盘文件，检索页很麻烦
   2. 文件的读写没有专门的优化性能不好
   3. 多一层接口调用和网络传输
2. ik访问数据库
   MySQL驱动版本兼容性
   1. https://dev.mysql.com/doc/connector-j/8.0/en/connector-j-versions.html
   2. https://dev.mysql.com/doc/connector-j/5.1/en/connector-j-versions.html
   3. 驱动下载地址
      https://mvnrepository.com/artifact/mysql/mysql-connector-java