ES[7.6.x]学习笔记（六）分析器

在前面的章节中，我们给大家介绍了索引中的映射类型，也就是每一个字段都有一个类型，比如：long，text，date等。这和我们的数据库非常的相似，那么它的不同之处是什么呢？对了，就是全文索引，在ES当中，只有text类型的字段才会用的全文索引，那么这里就会引出ES中一个非常重要的概念，文本分析器（Text analysis）。

分析器使ES支持全文索引，搜索的结果是和你搜索的内容相关的，而不是你搜索内容的确切匹配。我们用ES官网中的例子给大家举例，假如你在搜索框中输入的内容是Quick fox jumps，你想得到的结果是A quick brown fox jumps over the lazy dog，或者结果中包含这样的词fast fox或foxes leap。

分析器之所以能够使搜索支持全文索引，都是因为有分词器（tokenization），它可以将一句话、一篇文章切分成不同的词语，每个词语都是独立的。假如你在ES索引中添加了一条记录the quick brown fox jumps，而用户搜索时输入的内容是quick fox，并没有完全匹配的内容，但是因为有了分词器，你索引的内容被切分成了不同的、独立的词，用户搜索的内容也会进行相应的切分，所以用户搜索的内容虽然没有完全匹配，但也能够搜索到想要的内容。

分析器除了要做分词，还要做归一化（Normalization）。分词器能够使搜索内容在每一个词上匹配，但这种匹配也只是在字面上进行的匹配。

• 比如你搜索Quick，但是不能匹配到quick，它们的大小写不同。
• 比如你搜索fox，但是不能匹配到foxes，它是复数形式。
• 比如你搜索jumps，不能匹配到leaps，虽然它们是同义词。

为了解决这些问题，分析器要把这些分词归一化到标准的格式。这样我们在搜索的时候就不用严格的匹配了，相似的词语我们也能够检索出来，上面的3种情况，我们也能够搜索出相应的结果。

分析器的组成

分析器，无论是内置的，还是自定义的，都是由3部分组成：字符过滤器（character filters）、分词器（tokenizers）、分词过滤器（token filters）。

字符过滤器

字符过滤器接收最原始的文档，并且可以改变其内容，比如：可以把中文的一二三四五六七八九，变成阿拉伯数字123456789。它还可以过滤html标签，并对其进行转义。还可以通过正则表达式，把匹配到的内容转化成其他的内容。一个分析器可以有多个字符过滤器，也可以没有字符过滤器。

分词器

一个分析器只能有一个确定的分词器，它可以把一句话分成若干个词，比如：空格分词器。当你输入一句话Quick brown fox!，它将被切分成[Quick, brown, fox!]。

分词过滤器

分词过滤器接收分词并且可以改变分词，比如：小写分词过滤器，它将接收到的分词全部转换成小写。助词过滤器，它将删除掉一些公共的助词，比如英语里的 the，is，are等，中文里的的，得等。同义词过滤器，它将在你的分词中，添加相应的同义词。一个分析器可以有多个分词过滤器，它们将按顺序执行。

我们在建立索引和搜索时，都会用的分析器。

配置文本分析器

前面我们讲了分析器的基本概念，也了解了全文搜索的基本步骤。下面我们看一下如何配置文本分析器，ES默认给我们配置的分析器是标准分析器。如果标准的分析器不适合你，你可以指定其他的分析器，或者自定义一个分析器。

ES有分析器的api，我们指定分析器和文本内容，就可以得到分词的结果。比如：

POST _analyze { "analyzer": "whitespace", "text": "The quick brown fox." }

返回的结果如下：

{ "tokens": [ { "token": "The", "start_offset": 0, "end_offset": 3, "type": "word", "position": 0 }, { "token": "quick", "start_offset": 4, "end_offset": 9, "type": "word", "position": 1 }, { "token": "brown", "start_offset": 10, "end_offset": 15, "type": "word", "position": 2 }, { "token": "fox.", "start_offset": 16, "end_offset": 20, "type": "word", "position": 3 } ] }

我们指定的分析器是空格分析器，输入的文本内容是The quick brown fox.，返回结果是用空格切分的四个词。我们也可以测试分析器的组合，比如：

POST _analyze { "tokenizer": "standard", "filter": [ "lowercase", "asciifolding" ], "text": "Is this déja vu?" }

我们指定了标准的分词器，小写过滤器和asciifolding过滤器。输入的内容是Is this déja vu?，我们执行一下，得到如下的结果：

{ "tokens": [ { "token": "is", "start_offset": 0, "end_offset": 2, "type": "<ALPHANUM>", "position": 0 }, { "token": "this", "start_offset": 3, "end_offset": 7, "type": "<ALPHANUM>", "position": 1 }, { "token": "deja", "start_offset": 8, "end_offset": 12, "type": "<ALPHANUM>", "position": 2 }, { "token": "vu", "start_offset": 13, "end_offset": 15, "type": "<ALPHANUM>", "position": 3 } ] }

我们可以看到结果中，is变成了小写，déja变成了deja，最后的?也过滤掉了。

为指定的字段配置分析器

我们在创建映射时，可以为每一个text类型的字段指定分析器，例如：

PUT my_index { "mappings": { "properties": { "title": { "type": "text", "analyzer": "whitespace" } } } }

我们在my_index索引中，创建了title字段，它的类型是text，它的分析器是whitespace空格分析器。

为索引指定默认的分析器

如果我们觉得为每一个字段指定分析器过于麻烦，我们还可以为索引指定一个默认的分词器，如下：

PUT my_index { "settings": { "analysis": { "analyzer": { "default": { "type": "whitespace" } } } } }

我们为my_index索引指定了默认的分析器whitespace。这样我们在创建text类型的字段时，就不用为其指定分析器了。

这一节给大家介绍了分析器，我们可以看到例子中都是使用的英文分析器，下一节我们一起看一下强大的中文分析器。