（1）IK分词插件安装与验证
分词器地址：
https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik
1.IK analyzer插件包的下载地址：https://elasticsearch.cn/download/
2.插件安装过程
- 进入到
/opt/modules/elasticsearch/plugins目录下 - 创建ik目录
mkdir ik - 将下载好的插件解压到ik目录下
unzip
3.重启ES服务
bin/elasticsearch
4.启动kibana服务进行IK分词器的验证
测试词:中华人民共和国
ES分词器搜索效果：
（2）IK自定义词库扩展配置
在对分词做配置的时候，我们可以根据自己的需求做分词，比如：
卡弗卡大数据 -> 卡弗卡 大数据
在config目录下创建配置自己的扩展字典my.dic
vim my.dic
卡弗卡
大数据
修改配置文件：ik/config/IKAnalyzer.cfg.xml
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<!DOCTYPE properties SYSTEM "http://java.sun.com/dtd/properties.dtd">
<properties>
<comment>IK Analyzer 扩展配置</comment>
<!--用户可以在这里配置自己的扩展字典 -->
<entry key="ext_dict">my.dic</entry>
<!--用户可以在这里配置自己的扩展停止词字典-->
<entry key="ext_stopwords"></entry>
<!--用户可以在这里配置远程扩展字典 -->
<!-- <entry key="remote_ext_dict">words_location</entry> -->
<!--用户可以在这里配置远程扩展停止词字典-->
<!-- <entry key="remote_ext_stopwords">words_location</entry> -->
</properties>
重启ES服务，通过kibana验证：
确实起到了自定义分词的效果，但是【大数】不是我们想要的分词
我们可以配置自己的扩展停止词字典my_stop.dic：
vim my_stop.dic
大数
修改配置文件：ik/config/IKAnalyzer.cfg.xml
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<!DOCTYPE properties SYSTEM "http://java.sun.com/dtd/properties.dtd">
<properties>
<comment>IK Analyzer 扩展配置</comment>
<!--用户可以在这里配置自己的扩展字典 -->
<entry key="ext_dict">my.dic</entry>
<!--用户可以在这里配置自己的扩展停止词字典-->
<entry key="ext_stopwords">my_stop.dic</entry>
<!--用户可以在这里配置远程扩展字典 -->
<!-- <entry key="remote_ext_dict">words_location</entry> -->
<!--用户可以在这里配置远程扩展停止词字典-->
<!-- <entry key="remote_ext_stopwords">words_location</entry> -->
</properties>
再次验证达到我们想要的效果：
（3）创建ES索引和Mapping
1.重新创建es索引
我们在初始化导入ES数据的时候，自动生成的mapping，现在我们要进行分词搜索，必须要重新构建mapping，不能修改原有的mapping，只能重新创建一个新的mapping。
GET novel/_mapping
拷贝内容，修改内容如下：
修改四个部分：“name”, “category”, “author”, “novelinfo”
2.数据加载到新创建的索引上:novel_new
POST _reindex
{
"source": {
"index": "novel"
},
"dest": {
"index": "novel_new"
}
}
3.给索引创建别名，为了让程序代码不动，我们创建别名novel
# 删除novel
DELETE novel
GET _cat/indices
# 创建别名，程序代码不动
POST _aliases
{
"actions": [
{
"add": {
"index": "novel_new",
"alias": "novel"
}
}
]
}
分词搜索效果：
（4）拼音分词插件安装与验证
1.下载地址：https://elasticsearch.cn/download/
2.插件安装
说明文档地址：https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-pinyin
安装方式与IK Analyzer插件相同，在/opt/modules/elasticsearch/plugins/地址下创建pinyin目录，将yinpin资源包下载之后放到创建的pinyin目录。
3.重启ES服务
4.启动kibana服务进行pinyin分词器的验证
测试词:英雄
ES分词器搜索效果：
（5）自定义拼音分词器
1.使用自定义拼音分析器创建索引
PUT /novel_new_ik_pinyin/
{
"settings" : {
"analysis" : {
"analyzer" : {
"ik_pinyin_analyzer" : {
"type" : "custom",
"tokenizer" : "ik_max_word",
"filter" : "my_pinyin"
}
},
"filter" : {
"my_pinyin" : {
"type" : "pinyin",
"keep_separate_first_letter" : false,
"keep_full_pinyin" : true,
"keep_original" : true,
"limit_first_letter_length" : 16,
"lowercase" : true,
"remove_duplicated_term" : true
}
}
}
}
}
2.对自定义拼音分析器进行测试
GET novel_new_ik_pinyin/_analyze
{
"analyzer": "ik_pinyin_analyzer",
"text": "英雄"
}
3.创建索引对应的Mapping
将需要查询的字段加上自定义拼音分析器，因为拼音分析也包含中文分词分析。
包括字段： author、name、category、novelinfo
Boost:为权重设置。
4.对新创的索引加载数据
POST _reindex
{
"source": {
"index": "novel"
},
"dest": {
"index": "novel_new_ik_pinyin"
}
}
5.基于Kibana进行测试
GET novel_new_ik_pinyin/doc/_search
{
"query": {
"match": {
"name.pinyin": "meinv"
}
}
}
6.创建别名，程序代码不动
POST _aliases
{
"actions": [
{
"add": {
"index": "novel_new_ik_pinyin",
"alias": "novel"
}
}
]
}
7.代码开发
8.页面搜索效果
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