1、首先需要安装好Elasticsearch 和elasticsearch-analysis-ik分词器
2、配置ik同义词
Elasticsearch 自带一个名为 synonym 的同义词 filter。为了能让 IK 和 synonym 同时工作,我们需要定义新的 analyzer,用 IK 做 tokenizer,synonym 做 filter。听上去很复杂,实际上要做的只是加一段配置。
打开 /config/elasticsearch.yml 文件,加入以下配置:
[html] view plain copy
- index:
- analysis:
- analyzer:
- ik_syno:
- type: custom
- tokenizer: ik_max_word
- filter: [my_synonym_filter]
- ik_syno_smart:
- type: custom
- tokenizer: ik_smart
- filter: [my_synonym_filter]
- filter:
- my_synonym_filter:
- type: synonym
- synonyms_path: analysis/synonym.txt
以上配置定义了 ik_syno 和 ik_syno_smart 这两个新的 analyzer,分别对应 IK 的 ik_max_word 和 ik_smart 两种分词策略。根据 IK 的文档,二者区别如下:
- ik_max_word:会将文本做最细粒度的拆分,例如「中华人民共和国国歌」会被拆分为「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:会将文本做最粗粒度的拆分,例如「中华人民共和国国歌」会被拆分为「中华人民共和国、国歌」;
ik_syno 和 ik_syno_smart 都会使用 synonym filter 实现同义词转换。
3、创建/config/analysis/synonym.txt 文件,输入一些同义词并存为 utf-8 格式。例如
到此同义词配置已经完成,重启ES即可,搜索时指定分词为ik_syno或ik_syno_smart。
创建Mapping映射。执行curl命令如下
[html] view plain copy
- curl -XPOST http://192.168.1.99:9200/goodsindex/goods/_mapping -d‘{
- "goods": {
- "_all": {
- "enabled": true,
- "analyzer": "ik_max_word",
- "search_analyzer": "ik_max_word",
- "term_vector": "no",
- "store": "false"
- },
- "properties": {
- "title": {
- "type": "string",
- "term_vector": "with_positions_offsets",
- "analyzer": "ik_syno",
- "search_analyzer": "ik_syno"
- },
- "content": {
- "type": "string",
- "term_vector": "with_positions_offsets",
- "analyzer": "ik_syno",
- "search_analyzer": "ik_syno"
- },
- "tags": {
- "type": "string",
- "term_vector": "no",
- "analyzer": "ik_syno",
- "search_analyzer": "ik_syno"
- },
- "slug": {
- "type": "string",
- "term_vector": "no"
- },
- "update_date": {
- "type": "date",
- "term_vector": "no",
- "index": "no"
- }
- }
- }
- }‘
以上代码为 test 索引下的 article 类型指定了字段特征: title 、 content 和 tags 字段使用 ik_syno 做为 analyzer,说明它使用 ik_max_word 做为分词,并且应用 synonym 同义词策略; slug 字段没有指定 analyzer,说明它使用默认分词;而 update_date 字段则不会被索引。
时间: 2024-10-21 15:22:00