ElasticSearch安装分词器与整合SpringBoot
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分词器
1.分词器
在Elasticsearch中，分词器（Tokenizer）是分析器（Analyzer）的一部分，它的主要职责是将文本输入（如字符串）分割成一系列的词元（tokens）。这些词元是搜索和索引的基础单元。
分词器的作用
分割文本：将输入文本按照特定的规则分割成独立的词元。记录位置信息：为每个词元记录其在原始文本中的位置信息，如起始和结束字符偏移量。记录词元顺序：确定词元的顺序，这对于短语查询和词近邻查询非常重要。
内置分词器
Whitespace Tokenizer：按空白字符分割文本。Standard Tokenizer：基于Unicode字符属性进行分词，类似于Java的String.split方法。Punctuation Tokenizer：按标点符号分割文本。Keyword Tokenizer：不进行分词，将整个输入文本作为一个词元。Pattern Tokenizer：使用正则表达式进行分词。
2.ik分词器
- 点击下载：注意你是什么版本的下什么版本，如：我的elasticsearch是7.6.2就下7.6.2
- 解压后找到你的
/usr/share/elasticsearch/plugins挂载的目录下，例如：
#当初我挂载的是/docker/elasticsearch/plugins
-v /docker/elasticsearch/plugins:/usr/share/elasticsearch/plugins
- 把解压后得到的
ik目录放入plugins,只要ik目录，别是ik/ik/ - 重启
3.测试分词器
- 使用默认
POST _analyze
{ "text": "我是中国人"
}
- 使用分词器
POST _analyze
{ "analyzer": "ik_smart", "text": "我是中国人"
}
- 另外一个分词器
ik_max_word
POST _analyze
{ "analyzer": "ik_max_word", "text": "我是中国人"
}
观察结果，就可以看出使用分词器之后的区别了
整合SpringBoot
Elasticsearch-Rest-Client
3.Maven导入
<dependency><groupId>org.elasticsearch.client</groupId><artifactId>elasticsearch-rest-high-level-client</artifactId><version>7.6.2</version>
</dependency>
2.配置
java">@Bean
RestHighLevelClient client() {
RestClientBuilder builder = RestClient.builder(new HttpHost("<你的虚拟机ip>", 9200, "http"));
return new RestHighLevelClient(builder);
}
3.测试
java">@Test
void test1() throws IOException {IndexRequest request = new IndexRequest("test").id("20").source("name","中国","id",20L);try {IndexResponse response = client.index(request, RequestOptions.DEFAULT);System.out.println(request.toString());IndexResponse response2 = client.index(request, RequestOptions.DEFAULT);} catch (ElasticsearchException e) {if (e.status() == RestStatus.CONFLICT) {}}
}
