一、文档分析过程

• 将一块文本分成适合于倒排索引的独立的词条。
• 将这些词条统一化为标准格式以提高它们的“可搜索性”，或者 recall分析器执行上面的工作。

二、分析器

分析器实际上是将三个功能封装到了一个包里

• 字符过滤器
  首先，字符串按顺序通过每个 字符过滤器 。他们的任务是在分词前整理字符串。一个
  字符过滤器可以用来去掉 HTML，或者将 & 转化成 and。
• 分词器
  其次，字符串被 分词器 分为单个的词条。一个简单的分词器遇到空格和标点的时候，
  可能会将文本拆分成词条。
• Token 过滤器
  最后，词条按顺序通过每个 token 过滤器 。这个过程可能会改变词条（例如，小写化
  Quick ），删除词条（例如， 像 a， and， the 等无用词），或者增加词条（例如，像 jump
  和 leap 这种同义词）。

三、内置分析器

Elasticsearch 还附带了可以直接使用的预包装的分析器。接下来我们会列出最重要的分
析器。为了证明它们的差异，我们看看每个分析器会从下面的字符串得到哪些词条：

"Set the shape to semi-transparent by calling set_trans(5)"

3.1、标准分析器

• 标准分析器是 Elasticsearch 默认使用的分析器。它是分析各种语言文本最常用的选择。它根据 Unicode 联盟 定义的 单词边界 划分文本。删除绝大部分标点。最后，将词条小写。它会产生：

  set, the, shape, to, semi, transparent, by, calling, set_trans, 5
  

3.2、简单分析器

• 简单分析器在任何不是字母的地方分隔文本，将词条小写。它会产生：

  set, the, shape, to, semi, transparent, by, calling, set, trans
  

3.3、空格分析器

• 空格分析器在空格的地方划分文本。它会产生：

  Set, the, shape, to, semi-transparent, by, calling, set_trans(5)
  

3.4、语言分析器

• 特定语言分析器可用于 很多语言。它们可以考虑指定语言的特点。例如：英语分析器附带了一组英语无用词（常用单词，例如 and 或者 the ，它们对相关性没有多少影响），它们会被删除。英语 分词器会产生下面的词条：

  set, shape, semi, transpar, call, set_tran, 5
  

  注意：transparent、 calling 和 set_trans 已经变为词根格式。

四、分析器使用场景

当我们 索引 一个文档，它的全文域被分析成词条以用来创建倒排索引。 但是，当我们在全文域 搜索 的时候，我们需要将查询字符串通过 相同的分析过程 ，以保证我们搜索的词条格式与索引中的词条格式一致。

全文查询，理解每个域是如何定义的，因此它们可以做正确的事：

• 当你查询一个 全文 域时， 会对查询字符串应用相同的分析器，以产生正确的搜索词条列表。
• 当你查询一个 精确值 域时，不会分析查询字符串，而是搜索你指定的精确值。

五、分析器的测试示例

• 启动es服务，在消息体里，指定分析器和要分析的文本

  GET http://localhost:9200/_analyze
  {
  "analyzer": "standard",
  "text": "Text to analyze"
  }
  

  

• 输出结果如下：每个元素代表一个单独的词条。
  

• 输出结果的解释

  输出结果key	输出结果key的解释
  token	实际存储到索引中的词条
  start_offset	字符在原始字符串中的开始位置
  end_offset	字符在原始字符串中的结束位置
  position	词条在原始文本中出现的位置