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Elasticsearch 默认配置 IK 及 Java AnalyzeRequestBuilder 使用

摘要: 原创出处 www.bysocket.com 「泥瓦匠BYSocket 」欢迎转载,保留摘要,谢谢!
『 春夏秋冬失去了你,我怎么过一年四季- 民谣歌词 』
本文提纲
一、什么是 Elasticsearch-analysis-ik
二、默认配置 IK
三、使用 AnalyzeRequestBuilder 获取分词结果
四、小结

运行环境:JDK 7 或 8、Maven 3.0+、ElasticSearch 2.3.2、Elasticsearch-analysis-ik 1.9.2
技术栈:SpringBoot 1.5+、Spring-data-elasticsearch 2.1.0

前言

在 Elasticsearch 和插件 elasticsearch-head 安装详解 http://www.bysocket.com/?p=1744 文章中,我使用的是  Elasticsearch 5.3.x。这里我改成了 ElasticSearch 2.3.2。是因为版本对应关系 https://github.com/spring-projects/spring-data-elasticsearch/wiki/Spring-Data-Elasticsearch---Spring-Boot---version-matrix

Spring Boot Version (x)    Spring Data Elasticsearch Version (y)    Elasticsearch Version (z)
x <= 1.3.5    y <= 1.3.4    z <= 1.7.2*
x >= 1.4.x    2.0.0 <=y < 5.0.0**    2.0.0 <= z < 5.0.0**
*  - 只需要你修改下对应的 pom 文件版本号
** - 下一个 ES 的版本会有重大的更新
这里可以看出,5.3.x 不在第二行范围内。因此这里我讲下,如何在 ElasticSearch 2.3.2 中默认配置 IK。

一、什么是 Elasticsearch-analysis-ik

了解什么是 Elasticsearch-analysis-ik,首先了解什么是 IK Analyzer。 IK Analyzer 是基于 lucene 实现的分词开源框架。官方地址:https://code.google.com/p/ik-analyzer/ 。
Elasticsearch-analysis-ik 则是将 IK Analyzer 集成 Elasticsearch 的插件,并支持自定义词典。GitHub 地址:https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik。特性支持:
分析器 Analyzer: ik_smart 或 ik_max_word
分词器 Tokenizer: ik_smart 或 ik_max_word

二、默认配置 IK

在 Elasticsearch-analysis-ik  官网中可以看到,其中版本需要对应:
IK版    ES版本
主 5.x -> master
5.3.2    5.3.2
5.2.2    5.2.2
5.1.2    5.1.2
1.10.1    2.4.1
1.9.5    2.3.5
1.8.1    2.2.1
1.7.0    2.1.1
1.5.0    2.0.0
1.2.6    1.0.0
1.2.5    0.90.x
1.1.3    0.20.x
1.0.0    0.16.2 -> 0.19.0

这里使用的是 Elasticsearch-analysis-ik 1.9.2,支持 ElasticSearch 2.3.2。下载地址:https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases/download/v1.9.2/elasticsearch-analysis-ik-1.9.2.zip,下载成功后进行安装。

解压 zip 文件,复制里面的内容到 elasticsearch-2.3.2/plugins/ik。
cd  elasticsearch-2.3.2/plugins
mkdir ik
cp ...

在 elasticsearch-2.3.2/config/elasticsearch.yml 增加配置:
index.analysis.analyzer.default.tokenizer : "ik_max_word"
index.analysis.analyzer.default.type: "ik"
配置默认分词器为 ik,并指定分词器为 ik_max_word。

然后重启 ES 即可。验证 IK 是否成功安装,访问下
localhost:9200/_analyze?analyzer=ik&pretty=true&text=泥瓦匠的博客是bysocket.com

可以得到下面的结果集:

{
    "tokens": [
        {
            "token": "泥瓦匠",
            "start_offset": 0,
            "end_offset": 3,
            "type": "CN_WORD",
            "position": 0
        },
        {
            "token": "泥",
            "start_offset": 0,
            "end_offset": 1,
            "type": "CN_WORD",
            "position": 1
        },
        {
            "token": "瓦匠",
            "start_offset": 1,
            "end_offset": 3,
            "type": "CN_WORD",
            "position": 2
        },
        {
            "token": "匠",
            "start_offset": 2,
            "end_offset": 3,
            "type": "CN_WORD",
            "position": 3
        },
        {
            "token": "博客",
            "start_offset": 4,
            "end_offset": 6,
            "type": "CN_WORD",
            "position": 4
        },
        {
            "token": "bysocket.com",
            "start_offset": 8,
            "end_offset": 20,
            "type": "LETTER",
            "position": 5
        },
        {
            "token": "bysocket",
            "start_offset": 8,
            "end_offset": 16,
            "type": "ENGLISH",
            "position": 6
        },
        {
            "token": "com",
            "start_offset": 17,
            "end_offset": 20,
            "type": "ENGLISH",
            "position": 7
        }
    ]
}

记得在Docker 容器安装时,需要对应的端口开发。

三、使用 AnalyzeRequestBuilder 获取分词结果

ES 中默认配置 IK 后,通过 Rest HTTP 的方式我们可以进行得到分词结果。那么在 Spring Boot 和提供的客户端依赖 spring-data-elasticsearch 中如何获取到分词结果。

加入依赖 pom.xml

<!-- Spring Boot Elasticsearch 依赖 -->
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-data-elasticsearch</artifactId>
        </dependency>

在 application.properties 配置 ES 的地址:
# ES
spring.data.elasticsearch.repositories.enabled = true
spring.data.elasticsearch.cluster-nodes = 127.0.0.1:9300

然后创建一个方法,入参是搜索词,返回的是分词结果列表。
    @Autowired
    private ElasticsearchTemplate elasticsearchTemplate;

    /**
     * 调用 ES 获取 IK 分词后结果
     *
     * @param searchContent
     * @return
     */
    private List<String> getIkAnalyzeSearchTerms(String searchContent) {
        // 调用 IK 分词分词
        AnalyzeRequestBuilder ikRequest = new AnalyzeRequestBuilder(elasticsearchTemplate.getClient(),
                AnalyzeAction.INSTANCE,"indexName",searchContent);
        ikRequest.setTokenizer("ik");
        List<AnalyzeResponse.AnalyzeToken> ikTokenList = ikRequest.execute().actionGet().getTokens();

        // 循环赋值
        List<String> searchTermList = new ArrayList<>();
        ikTokenList.forEach(ikToken -> { searchTermList.add(ikToken.getTerm()); });

        return searchTermList;
    }
indexName 这里是指在 ES 设置的索引名称。
从容器注入的 ElasticsearchTemplate Bean 中获取 Client ,再通过 AnalyzeRequestBuilder 分析请求类型中进行分词并获取分词结果 AnalyzeResponse.AnalyzeToken 列表。

四、小结

默认配置了 IK 分词器,则 DSL 去 ES 查询时会自动调用 IK 分词。
如果想要自定义词库,比如比较偏的领域性。可以参考 Elasticsearch-analysis-ik GiHub 地址去具体查阅。

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