Elasticsearch 7.6 分词器使用

1.创建索引

1.1使用ik分词器

适用于中文分词器,若是对邮箱/用户名等进行分词, 只能按着标点符号进行分割,颗粒度太大,不太适用,这种情况可以考虑下面的自定义分词器

{
    "settings":{
	    "number_of_shards": 3,
		"number_of_replicas": 1,
        "analysis":{
            "analyzer":{
                "ik":{
                    "tokenizer":"ik_max_word"
                }
            }
        }
    },
    "mappings":{
        "properties":{
	 		"id": {
	     		"type": "keyword"
	   		},
	         "shopcode":{
	             "type":"text",
	             "analyzer":"ik",
	             "search_analyzer":"ik",
	             "fields":{
	                 "keyword":{
	                     "type":"keyword",
	                     "ignore_above":256
	                 }
	             }
	         }
	     }
     }
 }

创建索引

测试中文分词效果

**测试邮箱分词效果 **

1…2使用自定义分词器

可以自定义分词的颗粒度,对邮箱/用户名密码等数据进行分词时,可以从单个字母开始分词,分词颗粒度可以自定义,弊端是创建出来的倒排索引会非常多,但是如果数据量够大的话,倒排索引的数量不会成线性增长,所以更适合大量数据的索引,千万级别或者亿级别的数据量

创建索引,自定义分词器

{
	"settings":{
		"number_of_shards": 5,
		"number_of_replicas": 1,
		"index.max_ngram_diff":100,
		"index.max_result_window":1000000000,
        "analysis":{
            "analyzer":{
                "autocomplete":{
                   "tokenizer":"autocomplete",
                    "filter":[
                        "lowercase"
                    ]
                },
                "autocomplete_search":{
                    "tokenizer":"lowercase"
                }
            },
            "tokenizer":{
                "autocomplete":{
                    "type":"ngram",
                    "min_gram":1,
                    "max_gram":100,
                    "token_chars":[
                        "letter",
                        "digit",
                        "symbol"
                    ]
                }
            }
        }
    },
    "mappings":{
    	"properties":{
            "shopcode":{
                "type":"text",
                "analyzer":"autocomplete",
                "search_analyzer":"autocomplete_search",
                "fields":{
                    "keyword":{
                        "type":"keyword",
                        "ignore_above":256
                    }
                }
            } 
		}
	}
}

"index.max_result_window":1000000000属性用于设置查询页面返回的数组总数,默认为10000,没有此设置的话,分页查询时, 查询的数量超过10000就会报错

org.elasticsearch.ElasticsearchException: Elasticsearch exception [type=illegal_argument_exception, reason=Result window is too large, from + size must be less than or equal to: [10000] but was [60000].
See the scroll api for a more efficient way to request large data sets. This limit can be set by changing the [index.max_result_window] index level setting.]

index.max_ngram_diff参数表示最大允许的分词间隔
做设置的话,会提示如下报错信息

The difference between max_gram and min_gram in NGram Tokenizer must be less than
 or equal to: [1] but was [3]. This limit can be set by changing the [index.max_ngram_diff] 
 index level setting

设置之后即可解决报错问题, 注意Elasticsearch7以后的版本, 在创建document时不需要指定type类型,默认为_doc
自定义的分词器是针对邮箱/英文用户名/特殊符号和数字组合的数据内容进行分词操作,从单个字符开始拆分,越来越多的进行分词创建索引
对于中文文本的分词是比较累赘的, 对于邮箱/用户名等英文数字符号等组成的文本进行分词,这里是比较适合的

分词器对中文文本的分词效果

对英文进行分词

插入一条数据

http://192.168.5.32:9200/es-test-query-analyzer/_doc/bfarmer530@g.rwu.edu:180477017457904/

{
    "id":2,
    "shopcode":"[email protected]:180477017457904"
}

搜索数据

{
    "query": {
        "match": {
            "shopcode": "far"
        }
    }
}