ElasticSearch(六)：分词

一 分词器

• Character Filter
  针对原始文本进行处理，比如去除html特殊标记符；
• Tokenized
  将原始文本按照一切规则切分单词；
• Token Filter
  针对tokenizer处理的单词进行加工，比如转换小写等；

二 Analyze API

• analyze api
  常用来测试/验证分词效果

##直接指定analyzer进行测试
POST _analyze
{
  "analyzer": "standard",
  "text":"The 2 QUICK Brown-Foxes jumped over the lazy dog's bone."
}
##直接指定索引中的字段进行测试
POST test_index/_analyze
{
  "field": "username",
  "text":"hello world!"
}
##自定义分词器进行测试
POST _analyze
{
  "tokenizer": "standard",
  "filter":  [ "lowercase" ,"shingle","reverse"],
 "text":"a beauty Hello World!"
}

三 自带分词器

Standard Analyzer: 默认分词器，按次切分，小写处理；
Simple Analyzer: 按照非字母切分，小写处理；
Whitespace Analyzer: 按照空格进行切分；
Stop Analyzer:Stop Word指语气助词等修饰性的词语，比如the/an等，比Simple Analyzer多了个Stop Word；
Keyword Analyzer:不分词，直接将输入作为一个单词输出；
Pattern Analyzer:通过正则表达式自定义分隔符，默认时\W+，即非字词的符号作为分隔符；
Langauge Analyzer:提供30+常见语言的分词器；

四 自定义分词

PUT test_index_1
{
  "settings": {
    "analysis": {
      "analyzer": {
        "my_custom_analyzer": {
          "type":      "custom",
          "tokenizer": "standard", ##标准
          "char_filter": [
            "html_strip"
          ],
          "filter": [
            "lowercase",
            "asciifolding"
          ]
        }
      }
    }
  }
}
POST test_index_1/_analyze
{
  "analyzer": "my_custom_analyzer",
  "text": "Is this <b>a box</b>?"
}

PUT test_index_2
{
  "settings": {
    "analysis": {
      "analyzer": {
        "my_custom_analyzer": {
          "type": "custom",
          "char_filter": [
            "emoticons" 
          ],
          "tokenizer": "punctuation", 
          "filter": [
            "lowercase",
            "english_stop" 
          ]
        }
      },
      "tokenizer": {
        "punctuation": { 
          "type": "pattern",
          "pattern": "[ .,!?]"
        }
      },
      "char_filter": {
        "emoticons": { 
          "type": "mapping",
          "mappings": [
            ":) => _happy_",
            ":( => _sad_"
          ]
        }
      },
      "filter": {
        "english_stop": { 
          "type": "stop",
          "stopwords": "_english_"
        }
      }
    }
  }
}
POST test_index_2/_analyze
{
  "analyzer": "my_custom_analyzer",
  "text":     "I'm a :) person, and you?"
}

五 倒排索引

倒排索引是搜索引擎的核心，主要包含两部分，分别是单词词典和倒排列表；

• 单词词典

1-记录所有文档的单词，一般都比较大；
2-记录单词到倒排列表的关联信息；
3-单词字典的实现一般是B+ Tree；

• 倒排列表
  记录单词对应的文档集合，由倒排索引项组成；

1-文档Id，用于获取原始信息；
2-单词频率(TF，Term Frequency)，记录单词在文档中的出现次数，用于相关性算分；
3-位置(Position)，记录单词在文档中的分词位置，用于做词语搜索；
4-偏移(Offset), 记录单词在文档中的开始和结束位置，用于高亮显示；

• Segment
  单个倒排索引称为segment，合并在一起称为一个Index，即一个shard，shard中通过commit point记录所有的segment；

倒排索引文件一旦生成，不可更改；
优势：
1-不考虑并发写文件问题，杜绝锁机制带来的性能问题；
2-利用不可更改性，只需载入一次；
3-利于对文件进行压缩，节省磁盘空间；
劣势：
1-添加新文档时，必须重建倒排索引文件，替换旧文件；
方案：
1-添加新文档时，生成新的倒排索引文件，查询时同时查询所有的倒排索引文件，做结果汇总即可；
补充：
1-ES中每个字段都有自己的倒排索引文件；