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前言

在数据的世界里，搜索就像是一位智慧的导航员，它能够帮助我们在海量信息中找到需要的答案。而Elasticsearch，就像是这位导航员的得力助手，它通过强大的文本处理能力，为我们提供了一个高效的搜索引擎。而IK分词器，则是Elasticsearch中的一枚利器，它能够帮助我们实现中文文本的精确分词和搜索。今天，就让我们一起来揭开IK分词器的神秘面纱，探索它在Elasticsearch中的魔法般变身吧！

IK分词器简介

IK 分词器是一个针对中文文本的开源分词器，特别适用于中文搜索引擎和文本分析领域。它的作用是将中文文本按照一定的规则进行切分，将连续的字符序列划分为具有语义的词语，从而实现中文文本的分词处理。

重要性：

1. 中文分词的基础工具： 在中文文本处理领域，分词是非常基础且重要的工作。IK 分词器提供了一个高效准确的分词工具，为中文文本的处理提供了基础支持。
2. 提高搜索效果： 在搜索引擎等应用中，分词的质量直接影响搜索结果的准确性和用户体验。使用 IK 分词器可以提高搜索引擎的检索效果，使用户能够更快速准确地找到所需信息。
3. 支持领域专业词汇： IK 分词器支持用户自定义词典，可以灵活地增加领域专业词汇，提高分词的准确性和适用性。

与其他分词器的区别：

1. 精准度和速度： IK 分词器在中文文本处理领域具有较高的精准度和速度，能够快速准确地进行分词处理。
2. 自定义词典支持： IK 分词器支持用户自定义词典，可以灵活增加领域专业词汇，提高分词效果。一些其他分词器也支持自定义词典，但不是所有分词器都具备这个功能。
3. 开源社区支持： IK 分词器是一个开源项目，有着活跃的开发社区和用户社区，可以获得丰富的技术支持和资源共享。

IK分词器原理

IK 分词器的分词原理基于中文文本的规则和词典匹配，主要包括正向最大匹配和逆向最大匹配两种算法。以下是 IK 分词器的基本工作流程：

1. 正向最大匹配（Forward Maximum Matching）：

   • 正向最大匹配从文本的开头开始，按照最大匹配的原则进行切分。即从当前位置开始，选择最长的词语进行匹配，并将匹配成功的词语作为分词结果。
   • 此过程会在词典中查找匹配的词语，如果找到匹配的词语，则将其作为分词结果；如果没有找到匹配的词语，则缩小匹配窗口，继续查找下一个最长的词语。
   • 分词过程会重复执行，直到处理完整个文本。

2. 逆向最大匹配（Reverse Maximum Matching）：

   • 逆向最大匹配从文本的末尾开始，按照最大匹配的原则进行切分。即从当前位置开始，选择最长的词语进行匹配，并将匹配成功的词语作为分词结果。
   • 此过程同样会在词典中查找匹配的词语，如果找到匹配的词语，则将其作为分词结果；如果没有找到匹配的词语，则缩小匹配窗口，继续查找下一个最长的词语。
   • 分词过程会重复执行，直到处理完整个文本。

3. 合并分词结果：

   • 正向最大匹配和逆向最大匹配得到的分词结果可能不同，因此需要进行合并。
   • 通常情况下，可以选择分词结果中词数较少的作为最终结果，或者根据一定的评分算法来选择最合适的分词结果。

4. 处理未登录词：

   • IK 分词器支持用户自定义词典，用户可以添加自己的词汇到词典中。当分词器无法识别某些词语时，会尝试在用户词典中查找匹配的词汇。

总体而言，IK 分词器通过正向最大匹配和逆向最大匹配两种算法来切分中文文本，并结合用户自定义词典进行分词处理，从而实现对中文文本的准确分词。

创建索引和配置IK分词器

在 Elasticsearch 中创建索引并配置 IK 分词器，可以通过以下步骤完成：

1. 创建索引： 首先，在 Elasticsearch 中创建一个新的索引，可以使用 Elasticsearch 的 REST API 或者 Kibana 工具进行操作。

2. 配置 IK 分词器： 针对需要进行中文分词的字段，配置相应的 IK 分词器。

下面是一个示例，演示如何使用 Elasticsearch 的 REST API 在创建索引时配置 IK 分词器：

PUT /my_index
{
  "settings": {
    "analysis": {
      "analyzer": {
        "my_analyzer": {
          "tokenizer": "ik_max_word", // 使用 IK 分词器 ik_max_word
          "filter": ["my_synonym_filter"] // 可选：添加同义词过滤器
        }
      },
      "filter": {
        "my_synonym_filter": {
          "type": "synonym",
          "synonyms_path": "analysis/synonyms.txt" // 同义词文件路径
        }
      }
    }
  },
  "mappings": {
    "properties": {
      "content": {
        "type": "text",
        "analyzer": "my_analyzer" // 使用自定义的 IK 分词器
      }
    }
  }
}

在上面的示例中：

• 创建了一个名为 my_index 的索引。
• 在索引的设置中，定义了一个名为 my_analyzer 的分析器，使用 IK 分词器 ik_max_word 进行分词，并且可以选择添加同义词过滤器。
• 创建了一个 content 字段，并将其配置为使用自定义的 IK 分词器 my_analyzer 进行分词。

常见的 IK 分词器配置示例包括：

• ik_max_word：最大化地切分词语，适合搜索应用。
• ik_smart：精准地切分词语，适合索引和分析应用。

根据实际需求，可以选择合适的 IK 分词器进行配置，并根据需要添加额外的分词器设置，如同义词过滤器等。

实战(docker搭建的Es)

下载ik插件

docker搭建的Es如果下载ik分词器插件可以执行以下命令,下面的版本要选择你的es版本

docker exec -it your_elasticsearch_container_name /bin/bash -c "elasticsearch-plugin install https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases/download/v7.16.3/elasticsearch-analysis-ik-7.16.3.zip"

创建一个ik分词器的索引

curl -XPUT "http://localhost:9200/acowbo_new" -H 'Content-Type: application/json' -d '
{
  "settings": {
    "analysis": {
      "analyzer": {
        "my_analyzer": {
          "type": "custom",
          "tokenizer": "standard",
          "filter": ["lowercase"]
        },
        "ik_analyzer": {
          "type": "custom",
          "tokenizer": "ik_smart"
        }
      }
    }
  },
  "mappings": {
    "properties": {
      "id": {
        "type": "keyword"
      },
      "searchKey": {
        "type": "text",
        "analyzer": "ik_analyzer"
      },
      "searchValue": {
        "type": "text",
        "analyzer": "ik_analyzer"
      },
      "typeName": {
        "type": "text",
        "analyzer": "my_analyzer"
      }
    }
  }
}'

如果希望将原来的索引覆盖

重新索引数据

curl -XPOST "http://localhost:9200/_reindex" -H 'Content-Type: application/json' -d '
{
  "source": {
    "index": "acowbo"
  },
  "dest": {
    "index": "acowbo_new"
  }
}'

删除旧索引重新命名新索引

curl -XDELETE "http://localhost:9200/acowbo"
curl -XPOST "http://localhost:9200/acowbo_new/_alias/acowbo"

报错解决

1. Can’t update non dynamic settings [[index.analysis.analyzer.my_analyzer.type, index.analysis.analyzer.my_analyzer.filter, index.analysis.analyzer.ik_analyzer.tokenizer, index.analysis.analyzer.my_analyzer.tokenizer, index.analysis.analyzer.ik_analyzer.type]] for open indices

   Elasticsearch不允许直接更新这些非动态设置。
   curl -XPOST "http://localhost:9200/acowbo/_close"