接第20节
4、分词
一个 tokenizer (分词器)接收一个字符流,将之分割为独立的 tokens (词元，通常是独立的单词)，然后输出 tokens流。
例如, whitespace tokenizer 遇到空白字符时分割文本。它会将文本”Quick brown fox!“分割为[Quick， brown， fox!l。
该 tokenizer (分词器)还负责记录各个 term (词条)的顺序或 position位置(用于 phrase短语和 word proximity 词近邻查询) ，以及 term (词条)所代表的原始 word (单词)的 start(起始)和 end (结束)的 character offsets (字符偏移量) (用于高亮显示搜索的内容)。
Elasticsearch 提供了很多内置的分词器，可以用来构建 custom analyzers (自定义分词器) 。
测试 ES 默认的标准分词器： 英文：
POST _analyze
{
"analyzer": "standard",
"text": "The 2 QUICK Brown-Foxes jumped over the lazy dog's bone."
}
中文：
POST _analyze
{
"analyzer": "standard",
"text": "pafcmall电商项目"
}
1）、安装 ik 分词器
注意：不能用默认 elasticsearch-plugin install xxx.zip 进行自动安装
进入 github.com/medcl/elast… 找到对应的 es 版本安装
1、进入 es 容器内部 plugins 目录
docker exec -it 容器id /bin/bash
wget https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases/download/v7.4.2/elasticsearch-analysis-ik-7.4.2.zip
2、安装 wget：
yum install wget
3、下载和 ES 匹配版本的 ik 分词器：
wget https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases/download/v7.4.2/elasticsearch-analysis-ik-7.4.2.zip
4、unzip 下载文件并解压 1）、使用 unzip 解压 elasticsearch-analysis-ik-7.4.2.zip 发现 unzip 命令还未安装，先安装 unzip
2）、解压文件到 plugins 目录下的 ik 目录 
3）删除压缩包，并给 ik 目录及其文件授权
rm -rf *.zip
chmod -R 777 ik/
5、可以确认是否安装好了分词器
cd../bin
elasticsearch plugin list：即可列出系统的分词器
1）、进入docker中的es容器内
2）、列出系统的分词器 
6、重启 ES 使 ik 分词器生效
docker restart elasticsearch
2）、测试分词器
使用默认分词：
POST _analyze
{
"analyzer": "standard",
"text": "pafcmall电商项目"
}
结果：
ik智能分词：
POST _analyze
{
"analyzer": "ik_smart",
"text": "pafcmall电商项目"
}
结果：
POST _analyze
{
"analyzer": "ik_smart",
"text": "我是中国人"
}
结果：
ik_max_word分词：
POST _analyze
{
"analyzer": "ik_max_word",
"text": "我是中国人"
}
结果：
够看出不同的分词器，分词有明显的区别，所以以后定义一个索引不能再使用默认的 mapping 了，要手工建立 mapping，因为要选择分词器。
参考: