Elasticsearch默认提供的分词器，会把每个汉字分开，而不是我们想要的根据关键词来分词，我是中国人 不能简单的分成一个个字，我们更希望 “中国人”，“中国”，“我”这样的分词，这样我们就需要安装中文分词插件，ik就是实现这个功能的。

elasticsearch-analysis-ik 是一款中文的分词插件，支持自定义词库。

现在开始安装ik分词器，安装之前，先说明一些变化：

之前可以在node节点上配置index默认的分词器，如果是多节点，那么在每个节点上都配置就行了。这个有点不灵活，所以。5.0之后，ES已经不再支持在elasticsearch.yml中配置分词器，改而在新建索引时，使用settings去配置，这个会在后面的编程中说到。

之前使用delete-by-query插件来实现type的整个删除。这个插件也是从5.0开始没有了，被整合到了ES的Core中

3.从5.0开始ik的tokenizer发生了变化，提供了两种，一种为ik_smart，一种为ik_max_word。直接一点，ik_max_word会尽量从输入中拆分出更多　　token，而ik_smart则相反，个人感觉，ik_max_word就是原来的ik，ik_smart是新加的。

下载

有两种方式，一个是下载源码自己编译好后再上传到ES的插件库，第二种方法是直接下载编译好的上传。

1.源码安装

源码地址：https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik，git clone下来。

cd elasticsearch-analysis-ik

mvn clean

mvn compile

mvn package

拷贝和解压release下的文件:

#{project_path}/elasticsearch-analysis-ik/target/releases/elasticsearch-analysis-ik-*.zip 到你的 elasticsearch 插件目录,

如: plugins/ik 重启elasticsearch

2.安装编译版

直接下载elasticsearch-analysis-ik-5.3.0.zip ，网站地址为：https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases

只需要把elasticsearch-analysis-ik-5.3.0.zip解压，然后拷贝到ES安装目录下的plugins文件夹内，并把elasticsearch-analysis-ik-5.3.0文件夹名修改为ik。这样，就安装好了。正如前面说的，安装完插件，现在不需要在配置文件中配置了，需要在新建索引的时候指定分词器。

重启启动ES，可以看到如下log

用kibana查看一下，后续会谈到如何这样做。

至此ES+Kibana+IK安装好了。从2.4.1到5.X版本号跨度很大，很多地方也发生了很多变化，总体来说，更简便了。

配置IKAnalyzer.cfg.xml

IKAnalyzer.cfg.xml在{conf}/analysis-ik/config/IKAnalyzer.cfg.xml或{plugins}/elasticsearch-analysis-ik-*/config/IKAnalyzer.cfg.xml中

IK Analyzer 扩展配置custom/mydict.dic;

custom/single_word_low_freq.dic

custom/ext_stopword.dic

location

http://xxx.com/xxx.dic

热更新 IK 分词使用方法

目前该插件支持热更新 IK 分词，通过上文在 IK 配置文件中提到的如下配置

locationlocation

其中location是指一个 url，比如http://yoursite.com/getCustomDict，该请求只需满足以下两点即可完成分词热更新。

该 http 请求需要返回两个头部(header)，一个是Last-Modified，一个是ETag，这两者都是字符串类型，只要有一个发生变化，该插件就会去抓取新的分词进而更新词库。

该 http 请求返回的内容格式是一行一个分词，换行符用\n即可。

满足上面两点要求就可以实现热更新分词了，不需要重启 ES 实例。

可以将需自动更新的热词放在一个 UTF-8 编码的 .txt 文件里，放在 nginx 或其他简易 http server 下，当 .txt 文件修改时，http server 会在客户端请求该文件时自动返回相应的 Last-Modified 和 ETag。可以另外做一个工具来从业务系统提取相关词汇，并更新这个 .txt 文件。

官网例子测试

1.创建一个索引

curl -XPUT http://localhost:9200/index

2.创建一个mapping

curl -XPOST http://localhost:9200/index/fulltext/_mapping -d'{"properties": {"content": {"type":"text","analyzer":"ik_max_word","search_analyzer":"ik_max_word"}

}

}'

3.录入数据

curl -XPOST http://localhost:9200/index/fulltext/1 -d'{"content":"美国留给伊拉克的是个烂摊子吗"}'curl -XPOST http://localhost:9200/index/fulltext/2 -d'{"content":"公安部：各地校车将享最高路权"}'curl -XPOST http://localhost:9200/index/fulltext/3 -d'{"content":"中韩渔警冲突调查：韩警平均每天扣1艘中国渔船"}'curl -XPOST http://localhost:9200/index/fulltext/4 -d'{"content":"中国驻洛杉矶领事馆遭亚裔男子枪击 嫌犯已自首"}'

4.查询

curl -XPOST http://localhost:9200/index/fulltext/_search  -d'{"query": {"match": {"content":"中国"}},"highlight": {"pre_tags": ["",""],"post_tags": ["",""],"fields": {"content": {}

}

}

}'

结果

{"took": 14,"timed_out": false,"_shards": {"total": 5,"successful": 5,"failed": 0

},"hits": {"total": 2,"max_score": 2,"hits": [

{"_index":"index","_type":"fulltext","_id":"4","_score": 2,"_source": {"content":"中国驻洛杉矶领事馆遭亚裔男子枪击 嫌犯已自首"},"highlight": {"content": ["中国驻洛杉矶领事馆遭亚裔男子枪击 嫌犯已自首"]

}

},

{"_index":"index","_type":"fulltext","_id":"3","_score": 2,"_source": {"content":"中韩渔警冲突调查：韩警平均每天扣1艘中国渔船"},"highlight": {"content": ["均每天扣1艘中国渔船"]

}

}

]

}

}

参考官方的常见问题

1.自定义词典为什么没有生效？

请确保你的扩展词典的文本格式为 UTF8 编码

2.分词测试失败 请在某个索引下调用analyze接口测试,而不是直接调用analyze接口 如:http://localhost:9200/your_index/_analyze?text=中华人民共和国MN&tokenizer=my_ik

3.ik_max_word 和 ik_smart 什么区别?

ik_max_word: 会将文本做最细粒度的拆分，比如会将“中华人民共和国国歌”拆分为“中华人民共和国,中华人民,中华,华人,人民共和国,人民,人,民,共和国,共和,和,国国,国歌”，会穷尽各种可能的组合；

ik_smart: 会做最粗粒度的拆分，比如会将“中华人民共和国国歌”拆分为“中华人民共和国,国歌”。