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博客目录
- 1.中文分词器
- 2. 安装
- 3.ik 分词器的使用
- 4.ik 配置文件
- 5.自定义词库
- 6.使用 mysql 热更新
1.中文分词器
standard 分词器，仅适用于英文。
GET /_analyze
{"analyzer": "standard","text": "中华人民共和国人民大会堂"
}
我们想要的效果是什么：中华人民共和国，人民大会堂,英文却拆成一个一个的词
IK 分词器就是目前最流行的 Elasticsearch 中文分词器
2. 安装
官网：https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik
下载地址：https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases
根据 es 版本下载相应版本包。 我用的是 v7.12.0 的版本,注意版本对齐
#进入插件目录
/usr/local/elasticsearch-7.12.0/plugins#创建ik目录
mkdir ik#从mac传文件到服务器
scp /Users/qinyingjie/Downloads/elasticsearch-analysis-ik-7.12.0.zip root@47.119.160.231:/usr/local/elasticsearch-7.12.0/plugins/ik#解压
unzip elasticsearch-analysis-ik-7.12.0.zip#重启es
3.ik 分词器的使用
两个重要的属性:
- ik_max_word: 会将文本做最细粒度的拆分，比如会将“中华人民共和国人民大会堂”拆分为“中华人民共和国，中华人民，中华，华人，人民共和国，人民大会堂，人民大会，大会堂”，会穷尽各种可能的组合；
- ik_smart: 会做最粗粒度的拆分，比如会将“中华人民共和国人民大会堂”拆分为“中华人民共和国，人民大会堂”。
存储时，使用 ik_max_word，搜索时，使用 ik_smart
PUT /my_index
{"mappings": {"properties": {"text": {"type": "text","analyzer": "ik_max_word","search_analyzer": "ik_smart"}}}
}
搜索
GET /my_index/_search?q=中华人民共和国人民大会堂
4.ik 配置文件
ik 配置文件地址：es/plugins/ik/config 目录
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IKAnalyzer.cfg.xml：用来配置自定义词库
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main.dic：ik 原生内置的中文词库，总共有 27 万多条，只要是这些单词，都会被分在一起
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preposition.dic: 介词
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quantifier.dic：放了一些单位相关的词，量词
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suffix.dic：放了一些后缀
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surname.dic：中国的姓氏
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stopword.dic：英文停用词
ik 原生最重要的两个配置文件
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main.dic：包含了原生的中文词语，会按照这个里面的词语去分词
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stopword.dic：包含了英文的停用词
停用词，stopword:
-
例如: a the and at but
-
一般，像停用词，会在分词的时候，直接被干掉，不会建立在倒排索引中
5.自定义词库
-
自己建立词库：每年都会涌现一些特殊的流行词，网红，蓝瘦香菇，喊麦，鬼畜，一般不会在 ik 的原生词典里
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自己补充自己的最新的词语，到 ik 的词库里面
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IKAnalyzer.cfg.xml：ext_dict，创建 mydict.dic。
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补充自己的词语，然后需要重启 es，才能生效
-
自己建立停用词库：比如了，的，啥，么，我们可能并不想去建立索引，让人家搜索
custom/ext_stopword.dic，已经有了常用的中文停用词，可以补充自己的停用词，然后重启 es
6.使用 mysql 热更新
-
每次都是在 es 的扩展词典中，手动添加新词语，很坑
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每次添加完，都要重启 es 才能生效，非常麻烦
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es 不停机，我们直接在外部某个地方添加新的词语，es 中立即热加载到这些新词语
热更新的方案:
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基于 ik 分词器原生支持的热更新方案，部署一个 web 服务器，提供一个 http 接口，通过 modified 和 tag 两个 http 响应头，来提供词语的热更新
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修改 ik 分词器源码，然后手动支持从 mysql 中每隔一定时间，自动加载新的词库
用第二种方案，第一种，ik git 社区官方都不建议采用，觉得不太稳定
觉得有用的话点个赞
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