【ES】3.安装elasticsearch-analysis-ik分词器插件

本是古典何须时尚 2022-12-22 04:53 160阅读 0赞

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# 【ES】安装elasticsearch-analysis-ik分词器插件 #

## 1 什么是ik分词器？ ##

ik分词器是一个分词插件。它可以把elasticsearch中数据映射类型为text（注意：其他类型是不会被分词的！比如：keyword、date类型等）的数据按照分词库切分成一个个关键字！同时也会将我们搜索信息进行分词，然后与es数据库信息进行匹配！

ik分词器有两种分词算法：ik\_smart和ik\_max\_word。ik\_smart是一种最小切分算法，ik\_max\_word是最细粒度切分算法。工作中一般常用ik\_max\_word算法进行分词！

注意：ik分词器会把分词库中没有的中文按每个字进行拆分。如果不想被拆分成单个汉字，那么我们就需要维护一套自己的分词库！

## 2 下载ik分词器插件 ##

打开github官网，搜索"[elasticsearch-analysis-ik][]"，第一个项目就是ik分词器插件的。

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L0lUX01vc3Q_size_16_color_FFFFFF_t_70][]

进入"[medcl/elasticsearch-analysis-ik][elasticsearch-analysis-ik]"项目

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L0lUX01vc3Q_size_16_color_FFFFFF_t_70 1][]

然后点击tags，然后找到7.6.2版本的插件下载即可！

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L0lUX01vc3Q_size_16_color_FFFFFF_t_70 2][]

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L0lUX01vc3Q_size_16_color_FFFFFF_t_70 3][]

下载后如下：

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L0lUX01vc3Q_size_16_color_FFFFFF_t_70 4][]

## 3 安装ik分词器插件 ##

### 3.1 安装ik分词器插件 ###

我们只需解压ik分词器插件安装包，然后将解压文件拷贝到elasticsearch安装目录下的plugin目录下，最后重启elasticsearch服务就完成了ik分词器插件的安装！

![20201117215019411.png][]

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L0lUX01vc3Q_size_16_color_FFFFFF_t_70 5][]

### 3.2 重启es服务，使得重新加载ik分词器插件 ###

重启es服务的目的是重新让es服务加载我们安装的ik分词器插件！

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L0lUX01vc3Q_size_16_color_FFFFFF_t_70 6][]

## 4 测试分词器 ##

ik分词器有2种算法：ik\_smart和ik\_max\_word，下面我们通过postman工具来测试ik分词器的分词算法！

注意：ik分词器会把分词库中没有的中文按每个字进行拆分。如果不想被拆分成单个汉字，那么我们就需要维护一套自己的分词库！

### 4.1 测试ik\_smart分词 ###

请求url：[http://localhost:9200/\_analyze][http_localhost_9200_analyze]

请求方式：get

请求参数：

{
        "analyzer":"ik_smart",
        "text":"我爱你，特靠谱"
    }

响应结果：

{
        "tokens": [
            {
                "token": "我爱你",
                "start_offset": 0,
                "end_offset": 3,
                "type": "CN_WORD",
                "position": 0
            },
            {
                "token": "特",
                "start_offset": 4,
                "end_offset": 5,
                "type": "CN_CHAR",
                "position": 1
            },
            {
                "token": "靠",
                "start_offset": 5,
                "end_offset": 6,
                "type": "CN_CHAR",
                "position": 2
            },
            {
                "token": "谱",
                "start_offset": 6,
                "end_offset": 7,
                "type": "CN_CHAR",
                "position": 3
            }
        ]
    }

### 4.2 测试ik\_max\_word分词 ###

请求url：[http://localhost:9200/\_analyze][http_localhost_9200_analyze]

请求方式：get

请求参数：

{
        "analyzer":"ik_max_word",
        "text":"我爱你，特靠谱"
    }

响应结果：

{
        "tokens": [
            {
                "token": "我爱你",
                "start_offset": 0,
                "end_offset": 3,
                "type": "CN_WORD",
                "position": 0
            },
            {
                "token": "爱你",
                "start_offset": 1,
                "end_offset": 3,
                "type": "CN_WORD",
                "position": 1
            },
            {
                "token": "特",
                "start_offset": 4,
                "end_offset": 5,
                "type": "CN_CHAR",
                "position": 2
            },
            {
                "token": "靠",
                "start_offset": 5,
                "end_offset": 6,
                "type": "CN_CHAR",
                "position": 3
            },
            {
                "token": "谱",
                "start_offset": 6,
                "end_offset": 7,
                "type": "CN_CHAR",
                "position": 4
            }
        ]
    }

通过对比两种算法分词结果可知：ik\_smart算法将"我爱你"当作关键词，而ik\_max\_word算法认为"我爱你"和"爱你"都是关键词词！但是这两种算法都认为"特"、"靠"、"谱"这三个字都是单独的词！也就是说ik\_smart（最小切分算法）切分数据的次数最小，而ik\_max\_word（最细粒度切分算法）切分的次数最多！

如果我们想实现将"特靠谱"当作一个词进行拆分，而不是对每个字进行拆分。那么我们就需要维护一套自定义分词词库！

## 5 自定义分词词库 ##

上面测试例子可以看到，不管是ik\_smart还是ik\_max\_word算法，都不认为"特靠谱"是一个关键词（ik分词器的自带词库中没有有"特靠谱"这个词），所以将这个词拆成了三个词：特、靠和谱。

为了实现将特靠谱认为是一个关键词，我们就需要维护一套分词词库！

### 5.1 新增自定义词库 ###

打开es安装目录下D:\\workSoftInstall\\es\\elasticsearch-7.6.2\\的plugins\\ik\\目录，我们的ik分词器插件就放在ik目录下！进入config配置文件夹。

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L0lUX01vc3Q_size_16_color_FFFFFF_t_70 7][]

从其他xxxx.dic分词库拷贝一份，并命名为：my.dic（名字可以自定义）。这样我们自定义的分词词库就建立好了。

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L0lUX01vc3Q_size_16_color_FFFFFF_t_70 8][]

### 5.2 自定义词库中新增关键词 ###

打开my.dic，并添加一些关键词，如："特靠谱"、"靠谱"等。每一行就是一个关键词。

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L0lUX01vc3Q_size_16_color_FFFFFF_t_70 9][]

### 5.3 配置自定义分词词库（字典） ###

打开配置文件IKAnalyzer.cfg.xml

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L0lUX01vc3Q_size_16_color_FFFFFF_t_70 10][]

指定自定义分词词库名称。

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L0lUX01vc3Q_size_16_color_FFFFFF_t_70 11][]

重启es服务就可以进行测试了！

## 6 再次测试ik\_smart和ik\_max\_word两种分词算法 ##

### 6.1 测试ik\_smart分词 ###

请求url：[http://localhost:9200/\_analyze][http_localhost_9200_analyze]

请求方式：get

请求参数：

{
        "analyzer":"ik_smart",
        "text":"我爱你，特靠谱"
    }

响应结果：

{
        "tokens": [
            {
                "token": "我爱你",
                "start_offset": 0,
                "end_offset": 3,
                "type": "CN_WORD",
                "position": 0
            },
            {
                "token": "特靠谱",
                "start_offset": 4,
                "end_offset": 7,
                "type": "CN_WORD",
                "position": 1
            }
        ]
    }

### 6.2 测试ik\_max\_word分词 ###

请求url：[http://localhost:9200/\_analyze][http_localhost_9200_analyze]

请求方式：get

请求参数：

{
        "analyzer":"ik_max_word",
        "text":"我爱你，特靠谱"
    }

响应结果：

{
        "tokens": [
            {
                "token": "我爱你",
                "start_offset": 0,
                "end_offset": 3,
                "type": "CN_WORD",
                "position": 0
            },
            {
                "token": "爱你",
                "start_offset": 1,
                "end_offset": 3,
                "type": "CN_WORD",
                "position": 1
            },
            {
                "token": "特靠谱",
                "start_offset": 4,
                "end_offset": 7,
                "type": "CN_WORD",
                "position": 2
            },
            {
                "token": "靠谱",
                "start_offset": 5,
                "end_offset": 7,
                "type": "CN_WORD",
                "position": 3
            }
        ]
    }

可以看到，ik\_smart和ik\_max\_world分词算法都认为"特靠谱"是一个关键词，而ik\_max\_world分词算法同时会将"靠谱"认为是一个关键词！

到此，ik分词器插件安装成功了！

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[elasticsearch-analysis-ik]: https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik
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[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L0lUX01vc3Q_size_16_color_FFFFFF_t_70 6]: /images/20221120/edd0c090337b463682ce3508b1f1593f.png
[http_localhost_9200_analyze]: http://localhost:9200/_analyze
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L0lUX01vc3Q_size_16_color_FFFFFF_t_70 7]: /images/20221120/887219bbdaf241a48af8b34d3b7fc31b.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L0lUX01vc3Q_size_16_color_FFFFFF_t_70 8]: /images/20221120/964e706679da47c5b20865c6b4112abe.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L0lUX01vc3Q_size_16_color_FFFFFF_t_70 9]: /images/20221120/e5fc3a8feb7e4767b01a741e4da86deb.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L0lUX01vc3Q_size_16_color_FFFFFF_t_70 10]: /images/20221120/6fc5c450544e48f9a3e6e955dff780f7.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L0lUX01vc3Q_size_16_color_FFFFFF_t_70 11]: /images/20221120/8e765a4f81ea415d8d9d0ede5b65d68a.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L0lUX01vc3Q_size_16_color_FFFFFF_t_70 12]: /images/20221120/2313aac4304444b68594c8b135e9c308.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L0lUX01vc3Q_size_16_color_FFFFFF_t_70 13]: /images/20221120/d5118317fd8649e1a1f83c512ed5a6bf.png