Elasticsearch6.0中如何使用 IKAnalysis分词

引言

Elasticsearch 是一个分布式、RESTful 风格的搜索和数据分析引擎，广泛应用于全文搜索、日志分析、实时数据分析等场景。在 Elasticsearch 中，分词（Tokenization）是一个非常重要的环节，它决定了如何将文本切分成一个个的词语，从而影响搜索的准确性和效率。IK Analysis 是一个专门为中文设计的分词插件，支持细粒度和智能分词两种模式，能够很好地满足中文分词的需求。

本文将详细介绍如何在 Elasticsearch 6.0 中使用 IK Analysis 分词插件，包括插件的安装、配置、使用以及常见问题的解决方法。

1. 安装 IK Analysis 插件

在 Elasticsearch 6.0 中使用 IK Analysis 分词插件，首先需要安装该插件。Elasticsearch 提供了多种安装插件的方式，下面介绍两种常用的方法。

1.1 使用 Elasticsearch 插件管理工具安装

Elasticsearch 自带了插件管理工具 elasticsearch-plugin，可以通过该工具直接安装 IK Analysis 插件。

./bin/elasticsearch-plugin install https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases/download/v6.0.0/elasticsearch-analysis-ik-6.0.0.zip

执行上述命令后，Elasticsearch 会自动下载并安装 IK Analysis 插件。安装完成后，需要重启 Elasticsearch 服务以使插件生效。

1.2 手动下载并安装

如果网络环境不允许直接通过插件管理工具安装，也可以手动下载 IK Analysis 插件的 ZIP 文件，然后进行安装。

1. 访问 IK Analysis GitHub 仓库，找到与 Elasticsearch 6.0 对应的版本（如 v6.0.0），下载 ZIP 文件。

2. 将下载的 ZIP 文件放到 Elasticsearch 的 plugins 目录下，并解压缩。

3. 重启 Elasticsearch 服务。

2. 配置 IK Analysis 分词器

安装完 IK Analysis 插件后，需要在 Elasticsearch 中配置 IK 分词器。IK Analysis 提供了两种分词模式：ik_smart 和 ik_max_word。

• ik_smart：智能分词模式，会尽量将文本切分成较长的词语，适合搜索场景。
• ik_max_word：细粒度分词模式，会将文本切分成尽可能多的词语，适合索引场景。

2.1 在索引中配置 IK 分词器

在创建索引时，可以通过 settings 配置 IK 分词器。以下是一个示例：

PUT /my_index
{
  "settings": {
    "analysis": {
      "analyzer": {
        "ik_smart_analyzer": {
          "type": "custom",
          "tokenizer": "ik_smart"
        },
        "ik_max_word_analyzer": {
          "type": "custom",
          "tokenizer": "ik_max_word"
        }
      }
    }
  }
}

在上述配置中，我们定义了两个分析器：ik_smart_analyzer 和 ik_max_word_analyzer，分别使用了 ik_smart 和 ik_max_word 分词器。

2.2 在字段中应用 IK 分词器

在创建索引映射时，可以为特定字段指定使用 IK 分词器。以下是一个示例：

PUT /my_index/_mapping/my_type
{
  "properties": {
    "content": {
      "type": "text",
      "analyzer": "ik_smart_analyzer",
      "search_analyzer": "ik_smart_analyzer"
    }
  }
}

在上述配置中，content 字段使用了 ik_smart_analyzer 作为索引和搜索时的分词器。

3. 使用 IK Analysis 分词器

配置好 IK 分词器后，可以在索引和搜索时使用它。以下是一些常见的使用场景。

3.1 索引文档

在索引文档时，Elasticsearch 会自动使用配置的分词器对文本进行分词。例如：

POST /my_index/my_type/1
{
  "content": "中华人民共和国"
}

Elasticsearch 会根据 ik_smart_analyzer 对 "中华人民共和国" 进行分词，生成相应的词条。

3.2 搜索文档

在搜索文档时，Elasticsearch 会使用配置的分词器对查询文本进行分词。例如：

GET /my_index/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "content": "人民"
    }
  }
}

Elasticsearch 会根据 ik_smart_analyzer 对 "人民" 进行分词，并在索引中查找匹配的文档。

3.3 测试分词效果

可以使用 Elasticsearch 的 _analyze API 来测试分词效果。例如：

GET /my_index/_analyze
{
  "analyzer": "ik_smart_analyzer",
  "text": "中华人民共和国"
}

执行上述请求后，Elasticsearch 会返回分词结果：

{
  "tokens": [
    {
      "token": "中华人民共和国",
      "start_offset": 0,
      "end_offset": 7,
      "type": "CN_WORD",
      "position": 0
    }
  ]
}

可以看到，"中华人民共和国" 被识别为一个完整的词语。

4. 常见问题及解决方法

4.1 分词效果不理想

如果发现 IK 分词器的分词效果不理想，可以尝试以下方法：

1. 更新词典：IK Analysis 支持自定义词典，可以通过更新词典来优化分词效果。词典文件位于 config/analysis-ik/ 目录下，可以手动编辑或添加新的词典文件。

2. 调整分词模式：根据具体需求，选择合适的分词模式（ik_smart 或 ik_max_word）。

4.2 插件安装失败

如果插件安装失败，可以检查以下问题：

1. 网络问题：确保网络连接正常，能够访问 GitHub 或其他下载源。

2. 版本不匹配：确保下载的插件版本与 Elasticsearch 版本匹配。

3. 权限问题：确保 Elasticsearch 安装目录具有足够的权限，允许插件安装。

4.3 分词器配置错误

如果分词器配置错误，可能会导致索引或搜索失败。可以通过以下步骤排查问题：

1. 检查配置：确保在索引和字段中正确配置了 IK 分词器。

2. 使用 _analyze API：通过 _analyze API 测试分词器配置，确保分词效果符合预期。

结论

IK Analysis 是一个功能强大的中文分词插件，能够很好地满足 Elasticsearch 中的中文分词需求。通过本文的介绍，您应该已经掌握了如何在 Elasticsearch 6.0 中安装、配置和使用 IK Analysis 分词插件。希望本文能够帮助您更好地利用 Elasticsearch 进行中文文本的搜索和分析。