ES权威指南[官方文档学习笔记]-57 Analysis and analyzers

es:http://www.elasticsearch.org/guide/en/elasticsearch/guide/current/analysis-intro.html

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内容

什么叫分析过程？
1）将文本块分词，以倒排索引的方式
2）归一化到标准形式来提高可搜索性。

这个工作的执行者叫做分析器，一个分析器包含以下3个功能：
1）字母过滤
首先，字符串依次通过任何一个字符过滤器，
过滤器的工作是清洗字符串，也就是说先清洗再分词。
一个字符过滤器可以去除HTML字符，也可以转换"&"变为"and".
2)分词
下一步，字符串被分词为很多个单词，一个简单的分词器也许依靠空格或者标点符号来分词。
3)单词过滤
最后，每个单词传给单词过滤器，它们可以将单词小写或者删除单词比如a,and,the,etc.
或者增加单词比如jump和leap.

es提供了很多字符串过滤器，分词器和单词过滤器。
这些单元可以组合起来使用，后面再说。

内置的分析器
尽管如此，es也包含了很多内置的分词器，你可以直接使用。

我们列举了最重要的一些，演示区别。
所用的文本基于：
"Set the shape to semi-transparent by calling set_trans(5)"

标准分析器
标准分析器是es默认的分析器,如果文本可能是各种语言，总的来说选择标准分析器是没错的。
它把文本分成单词(由Unicode决定)，移除大部分标点符号，
最终，将所有单词小写化，这样，结果如下：


set, the, shape, to, semi, transparent, by, calling, set_trans, 5
PS:先清洗，再分词，再归一化。

简单analyzer
这个分析器将文本分词的规则是每个字符是不是一个letter,
然后将所有单词小写化，结果如下：

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

空格analyzer
依靠空格来分词，不将单词小写化，
结果如下：
Set, the, shape, to, semi-transparent, by, calling, set_trans(5)

语言分析器
特定语言分析器是可用的，可以处理特殊字符。
比如，英语分析器附带很多英语过滤单词集合，这些集合包括没啥意义的单词。
那分析器就会去掉这些单词，可以对英语单词进行提取词干，
这是因为英语分析器知道英语的语法规则。

结果如下：
set, shape, semi, transpar, call, set_tran, 5
注意："transparent", "calling", and "set_trans" 已经归一化到词根形式。

什么时候用分析器
当我们索引一个文档，它的整个文档被分析成单词，单词用来创建倒排索引。
尽管如下，当我们搜索全文字段，我们也需要将查询字符串进行同样的分析过程。
实际上也就是说，你之前如何对全文做索引的，这个时候也要对查询字符串做同样的归一化处理。这样才可以保证可以查出来数据。

后面说全文搜索，
当你查询一个全文字段，查询将对查询字符串应用同样的分析器来产生一系列分词后的单词。

当你查询一个具体的字段，查询就不会对查询字符串进行分析，仅仅搜索具体的值。

现在你就理解了之前的：
date字段包含了一个具体的值：一个单词 "2014-09-15".
_all字段是一个全文字段，所以分析器已经把日期分成3个单词: "2014", "09" and "15".
当我们在_all字段里搜索2014，有12个结果，因为都包含2014这个单词。

GET /_search?q=2014              # 12 results

当我们在_all字段里搜索2014-09-15, 首先会把查询字符串分词为"2014", "09" and "15".
仍然包含了12个tweets,因为都包含2014.
GET /_search?q=2014-09-15        # 12 results !

当我们查询date字段，值为2014-09-15, 搜索会寻找具体的日期，结果只有1个：
GET /_search?q=date:2014-09-15   # 1  result

当我们查询date字段，值为2014,就找不到文档。
GET /_search?q=date:2014         # 0  results !


测试分析器
如果你是一个新手，有时会很难理解分词的具体原理和存储索引的过程。
(不看源码你永远不可能知道，just read the fuc*ing source code please!!!)
为了更好的理解怎样运行的，你可以使用分析API来看文本如何分析的。
在查询字符串参数里指定你想用哪个分析器，body里指定分析的文本。

GET /_analyze?analyzer=standard
Text to analyze

结果如下：
{
   "tokens": [
      {
         "token":        "text",
         "start_offset": 0,
         "end_offset":   4,
         "type":         "<ALPHANUM>",
         "position":     1
      },
      {
         "token":        "to",
         "start_offset": 5,
         "end_offset":   7,
         "type":         "<ALPHANUM>",
         "position":     2
      },
      {
         "token":        "analyze",
         "start_offset": 8,
         "end_offset":   15,
         "type":         "<ALPHANUM>",
         "position":     3
      }
   ]
}

这些单词就是真实的被存储在索引里的单词。
position表明单词出现的顺序，
start_offset 和 end_offset 表明 字符在原始文本里的位置。

分析API对于理解es的索引很有用。

指定分析器
当es发现有需要索引的String字段，自动认为是全文字符串字段，用标准分析器来分析。

有的时候你可能不想要这个分析器，纳尼？
也许你想采用一个不同的分析器，因为你觉得它更合适。
也许你还希望一个string字段就是一个字段，不需要认为是全文字段，比如说字符串类型的userid和内部身份。

这个请看下一回合。