693579551 发表于 2017-5-20 12:08:22

ElasticSearch安装ik分词插件

对于索引可能最关系的就是分词了 一般对于es 来说默认的smartcn  但效果不是很好 
一个是ik的,一个是mmseg的,下面分别介绍下两者的用法,其实都差不多的,先安装插件,命令行:

安装ik插件

plugin -install medcl/elasticsearch-analysis-ik/1.1.0
下载ik相关配置词典文件到config目录

cd config
wget http://github.com/downloads/medcl/elasticsearch-analysis-ik/ik.zip --no-check-certificate
unzip ik.zip
rm ik.zip
分词配置
ik分词配置,在elasticsearch.yml文件中加上

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index:

  analysis:                   


    analyzer:      


      ik:


          alias: 


          type: org.elasticsearch.index.analysis.IkAnalyzerProvider












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index.analysis.analyzer.ik.type : “ik”









安装mmseg插件:

bin/plugin -install medcl/elasticsearch-analysis-mmseg/1.1.0
下载相关配置词典文件到config目录
cd config
wget http://github.com/downloads/medcl/elasticsearch-analysis-mmseg/mmseg.zip --no-check-certificate
unzip mmseg.zip
rm mmseg.zip
mmseg分词配置,也是在在elasticsearch.yml文件中

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index:

  analysis:


    analyzer:


      mmseg:


          alias: 


          type: org.elasticsearch.index.analysis.MMsegAnalyzerProvider












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index.analysis.analyzer.default.type : "mmseg"









mmseg分词还有些更加个性化的参数设置如下

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index:

  analysis:


    tokenizer:


      mmseg_maxword:


          type: mmseg


          seg_type: "max_word"


      mmseg_complex:


          type: mmseg


          seg_type: "complex"


      mmseg_simple:


          type: mmseg


          seg_type: "simple"










这样配置完后插件安装完成,启动es就会加载插件。
定义mapping
在添加索引的mapping时就可以这样定义分词器

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{

   "page":{


      "properties":{


         "title":{


            "type":"string",


            "indexAnalyzer":"ik",


            "searchAnalyzer":"ik"


         },


         "content":{


            "type":"string",


            "indexAnalyzer":"ik",


            "searchAnalyzer":"ik"


         }


      }


   }


}









indexAnalyzer为索引时使用的分词器,searchAnalyzer为搜索时使用的分词器。
java mapping代码如下:
 

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XContentBuilder content = XContentFactory.jsonBuilder().startObject()

        .startObject("page")


          .startObject("properties")       


            .startObject("title")


              .field("type", "string")           


              .field("indexAnalyzer", "ik")


              .field("searchAnalyzer", "ik")


            .endObject() 


            .startObject("code")


              .field("type", "string")         


              .field("indexAnalyzer", "ik")


              .field("searchAnalyzer", "ik")


            .endObject()     


          .endObject()


         .endObject()


       .endObject()










 
测试分词可用调用下面api,注意indexname为索引名,随便指定一个索引就行了
http://localhost:9200/indexname/_analyze?analyzer=ik&text=测试elasticsearch分词器
附:
ik分词插件项目地址:https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik
mmseg分词插件项目地址:https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-mmseg
配置好的es版本,地址如下:https://github.com/medcl/elasticsearch-rtf
 
一、IK简介
    IK Analyzer是一个开源的,基于java语言开发的轻量级的中文分词工具包。从2006年12月推出1.0版开始, IKAnalyzer已经推出了4个大版本。最初,它是以开源项目Luence为应用主体的,结合词典分词和文法分析算法的中文分词组件。从3.0版本开 始,IK发展为面向Java的公用分词组件,独立于Lucene项目,同时提供了对Lucene的默认优化实现。在2012版本中,IK实现了简单的分词 歧义排除算法,标志着IK分词器从单纯的词典分词向模拟语义分词衍化。  
    IK Analyzer 2012特性:
    1.采用了特有的“正向迭代最细粒度切分算法“,支持细粒度和智能分词两种切分模式;
    2.在系统环境:Core2 i7 3.4G双核,4G内存,window 7 64位, Sun JDK 1.6_29 64位 普通pc环境测试,IK2012具有160万字/秒(3000KB/S)的高速处理能力。
    3.2012版本的智能分词模式支持简单的分词排歧义处理和数量词合并输出。
    4.采用了多子处理器分析模式,支持:英文字母、数字、中文词汇等分词处理,兼容韩文、日文字符
    5.优化的词典存储,更小的内存占用。支持用户词典扩展定义。特别的,在2012版本,词典支持中文,英文,数字混合词语。
 
二、安装IK分词插件
    假设读者已经安装好ES,如果没有的话,请参考ElasticSearch入门 —— 集群搭建。安装IK分词需要的资源可以从这里下载,整个安装过程需要三个步骤:
    1、获取分词的依赖包
    通过git clone https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik,下载分词器源码,然后进入下载目录,执行命令:mvn clean package,打包生成elasticsearch-analysis-ik-1.2.5.jar。将这个jar拷贝到ES_HOME/plugins/analysis-ik目录下面,如果没有该目录,则先创建该目录。
    2、ik目录拷贝
    将下载目录中的ik目录拷贝到ES_HOME/config目录下面。
    3、分词器配置
    打开ES_HOME/config/elasticsearch.yml文件,在文件最后加入如下内容:

index:
  analysis:                   
    analyzer:      
      ik:
          alias: 
          type: org.elasticsearch.index.analysis.IkAnalyzerProvider
      ik_max_word:
          type: ik
          use_smart: false
      ik_smart:
          type: ik
          use_smart: true
index.analysis.analyzer.default.type: ik
 
    ok!插件安装已经完成,请重新启动ES,接下来测试ik分词效果啦!
三、ik分词测试
    1、创建一个索引,名为index。   

curl -XPUT http://localhost:9200/index
 
    2、为索引index创建mapping。

curl -XPOST http://localhost:9200/index/fulltext/_mapping -d'
{
    "fulltext": {
             "_all": {
            "analyzer": "ik"
        },
        "properties": {
            "content": {
                "type" : "string",
                "boost" : 8.0,
                "term_vector" : "with_positions_offsets",
                "analyzer" : "ik",
                "include_in_all" : true
            }
        }
    }
}'
 
    3、测试

curl 'http://localhost:9200/index/_analyze?analyzer=ik&pretty=true' -d '
{
"text":"世界如此之大"
}'
 
    显示结果如下:

{
  "tokens" : [ {
    "token" : "text",
    "start_offset" : 4,
    "end_offset" : 8,
    "type" : "ENGLISH",
    "position" : 1
  }, {
    "token" : "世界",
    "start_offset" : 11,
    "end_offset" : 13,
    "type" : "CN_WORD",
    "position" : 2
  }, {
    "token" : "如此",
    "start_offset" : 13,
    "end_offset" : 15,
    "type" : "CN_WORD",
    "position" : 3
  }, {
    "token" : "之大",
    "start_offset" : 15,
    "end_offset" : 17,
    "type" : "CN_WORD",
    "position" : 4
  } ]
}
 
 
   总结:1.7.1 es 配置插件
    1、复制ik文件夹到conf目录,
    2、修改elasticsearch.yml。增加 index.analysis.analyzer.ik.type : "ik"
    3.  plugins 目录新建analysis-ik文件夹,把ik jar包放到这个文件夹里面
参考资料
    https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik
 
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