在上一节中，我们给大家介绍了ES的分析器，我相信大家对ES的全文搜索已经有了深刻的印象。分析器包含3个部分：字符过滤器、分词器、分词过滤器。在上一节的例子，大家发现了，都是英文的例子，是吧？因为ES是外国人写的嘛，中国如果要在这方面赶上来，还是需要屏幕前的小伙伴们的~
英文呢，我们可以按照空格将一句话、一篇文章进行分词，然后对分词进行过滤，最后留下有意义的词。但是中文怎么分呢？中文的一句话是没有空格的，这就要有一个强大的中文词库，当你的内容中出现这个词时，就会将这个词提炼出来。这里大家也不用重复造*，经过前辈的努力，这个中文的分词器已经有了，它就是今天要给大家介绍的IK中文分词器。
IK中文分词器的安装
ES默认是没有IK中文分词器的，我们要将IK中文分词器作为一个插件安装到ES中，安装的步骤也很简单：
从GitHub上下载适合自己ES版本的IK中文分词器，地址如下：
https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases。-
在我们的ES的插件目录中（
${ES_HOME}/plugins）创建ik目录，mkdir ik 将我们下载好的IK分词器解压到
ik目录，这里我们安装unzip命令，进行解压。重启我们所有的ES服务。
到这里，我们的IK中文分词器就安装完了。
IK中文分词器初探
在上一节我们访问了ES的分析器接口，指定了分析器和文本的内容，我们就可以看到分词的结果。那么既然我们已经安装了Ik中文分词器，当然要看一下效果了。在看效果之前，我们先要说一下，IK中文分词器插件给我们提供了两个分析器。
- ik_max_word: 会将文本做最细粒度的拆分
- ik_smart：会做最粗粒度的拆分
我们先看看ik_max_word的分析效果吧，
POST _analyze
{
"analyzer": "ik_max_word",
"text": "*国歌"
}
我们指定分词器为ik_max_word，文本内容为*国歌。我们看一下分词的结果：
{
"tokens": [
{
"token": "*",
"start_offset": 0,
"end_offset": 7,
"type": "CN_WORD",
"position": 0
},
{
"token": "中华人民",
"start_offset": 0,
"end_offset": 4,
"type": "CN_WORD",
"position": 1
},
{
"token": "中华",
"start_offset": 0,
"end_offset": 2,
"type": "CN_WORD",
"position": 2
},
{
"token": "华人",
"start_offset": 1,
"end_offset": 3,
"type": "CN_WORD",
"position": 3
},
{
"token": "人民*",
"start_offset": 2,
"end_offset": 7,
"type": "CN_WORD",
"position": 4
},
{
"token": "人民",
"start_offset": 2,
"end_offset": 4,
"type": "CN_WORD",
"position": 5
},
{
"token": "*",
"start_offset": 4,
"end_offset": 7,
"type": "CN_WORD",
"position": 6
},
{
"token": "共和",
"start_offset": 4,
"end_offset": 6,
"type": "CN_WORD",
"position": 7
},
{
"token": "国",
"start_offset": 6,
"end_offset": 7,
"type": "CN_CHAR",
"position": 8
},
{
"token": "国歌",
"start_offset": 7,
"end_offset": 9,
"type": "CN_WORD",
"position": 9
}
]
}
我们可以看到，分词分的非常细，我们在使用上面的这些进行搜索时，都可以搜索到*国歌这个文本。我们再看一下另外一个分析器ik_smart，
POST _analyze
{
"analyzer": "ik_smart",
"text": "*国歌"
}
我们的文本内容同样是*国歌，看一下分词的效果，
{
"tokens": [
{
"token": "*",
"start_offset": 0,
"end_offset": 7,
"type": "CN_WORD",
"position": 0
},
{
"token": "国歌",
"start_offset": 7,
"end_offset": 9,
"type": "CN_WORD",
"position": 1
}
]
}
同样的文本，使用ik_smart进行分词时，只分成了两个词，和ik_max_word分词器比少了很多。这就是两个分词器的区别，不过这两个分析器都是可以对中文进行分词的。
创建索引时指定IK分词器
既然我们安装了IK中文分词器的插件，那么我们在创建索引时就可以为text类型的字段指定IK中文分词器了。来看看下面的例子，
PUT ik_index
{
"mappings": {
"properties": {
"id": {
"type": "long"
},
"title": {
"type": "text",
"analyzer": "ik_max_word"
}
}
}
}
我们创建了索引ik_index，并且为字段title指定了分词器ik_max_word。我们执行一下，创建成功。然后我们再通过GET请求看一下这个索引的映射情况。
GET ik_index/_mapping
返回的结果如下：
{
"ik_index": {
"mappings": {
"properties": {
"id": {
"type": "long"
},
"title": {
"type": "text",
"analyzer": "ik_max_word"
}
}
}
}
}
我们可以看到title字段的分析器是ik_max_word。
为索引指定默认IK分词器
在上一节中，我们已经给大家介绍了为索引指定默认分词器的方法，这里我们直接把分词器改为IK分词器就可以了，如下：
PUT ik_index
{
"settings": {
"analysis": {
"analyzer": {
"default": {
"type": "ik_max_word"
}
}
}
}
}
这样我们在索引中就不用创建每一个字段，可以通过动态字段映射，将String类型的字段映射为text类型，同时分词器指定为ik_max_word。我们试一下，向ik_index索引中添加一条记录。
POST ik_index/_doc/1
{
"id": 1,
"title": "大兴庞各庄的西瓜",
"desc": "大兴庞各庄的西瓜真是好吃，脆沙瓤，甜掉牙"
}
执行成功。我们再执行搜索试一下，如下：
POST ik_index/_search
{
"query": { "match": { "title": "西瓜" } }
}
我们搜索title字段匹配西瓜，执行结果如下：
{
"took": 2,
"timed_out": false,
"_shards": {
"total": 1,
"successful": 1,
"skipped": 0,
"failed": 0
},
"hits": {
"total": {
"value": 1,
"relation": "eq"
},
"max_score": 0.2876821,
"hits": [
{
"_index": "ik_index",
"_type": "_doc",
"_id": "1",
"_score": 0.2876821,
"_source": {
"id": 1,
"title": "大兴庞各庄的西瓜",
"desc": "大兴庞各庄的西瓜真是好吃，脆沙瓤，甜掉牙"
}
}
]
}
}
我们可以看到刚才插入的那条记录已经搜索出来了，看来我们的IK中文分词器起作用了，而且搜索的结果也符合我们的预期。我们再看看搜索西一个字的时候，能不能搜索到结果，
POST ik_index/_search
{
"query": { "match": { "title": "西" } }
}
执行结果如下：
{
"took": 4,
"timed_out": false,
"_shards": {
"total": 1,
"successful": 1,
"skipped": 0,
"failed": 0
},
"hits": {
"total": {
"value": 0,
"relation": "eq"
},
"max_score": null,
"hits": []
}
}
并没有搜索出结果，说明在进行分词时，西瓜是作为一个词出现的，并没有拆分成每一个字，这也是符合我们预期的。
好了~ 这一节的IK中文分词器就给大家介绍到这里了~~