Elasticsearch默认提供的分词器，会把每个汉字分开，而不是我们想要的根据关键词来分词，我是中国人 不能简单的分成一个个字，我们更希望 “中国人”，“中国”，“我”这样的分词，这样我们就需要安装中文分词插件，ik就是实现这个功能的。
elasticsearch-analysis-ik 是一款中文的分词插件，支持自定义词库。
现在开始安装ik分词器，安装之前，先说明一些变化：
- 之前可以在node节点上配置index默认的分词器，如果是多节点，那么在每个节点上都配置就行了。这个有点不灵活，所以。5.0之后，ES已经不再支持在elasticsearch.yml中配置分词器，改而在新建索引时，使用settings去配置，这个会在后面的编程中说到。
- 之前使用delete-by-query插件来实现type的整个删除。这个插件也是从5.0开始没有了，被整合到了ES的Core中
3.从5.0开始ik的tokenizer发生了变化，提供了两种，一种为ik_smart，一种为ik_max_word。直接一点，ik_max_word会尽量从输入中拆分出更多 token，而ik_smart则相反，个人感觉，ik_max_word就是原来的ik，ik_smart是新加的。
下载
有两种方式，一个是下载源码自己编译好后再上传到ES的插件库，第二种方法是直接下载编译好的上传。
1.源码安装
cd elasticsearch-analysis-ik
mvn clean
mvn compile
mvn package
拷贝和解压release下的文件:
#{project_path}/elasticsearch-analysis-ik/target/releases/elasticsearch-analysis-ik-*.zip 到你的 elasticsearch 插件目录,
如: plugins/ik 重启elasticsearch
2.安装编译版
只需要把elasticsearch-analysis-ik-5.3.0.zip解压，然后拷贝到ES安装目录下的plugins文件夹内，并把elasticsearch-analysis-ik-5.3.0文件夹名修改为ik。这样，就安装好了。正如前面说的，安装完插件，现在不需要在配置文件中配置了，需要在新建索引的时候指定分词器。
重启启动ES，可以看到如下log
用kibana查看一下，后续会谈到如何这样做。
至此ES+Kibana+IK安装好了。从2.4.1到5.X版本号跨度很大，很多地方也发生了很多变化，总体来说，更简便了。
配置IKAnalyzer.cfg.xml
IKAnalyzer.cfg.xml 在{conf}/analysis-ik/config/IKAnalyzer.cfg.xml 或 {plugins}/elasticsearch-analysis-ik-*/config/IKAnalyzer.cfg.xml中
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<!DOCTYPE properties SYSTEM "http://java.sun.com/dtd/properties.dtd">
<properties>
<comment>IK Analyzer 扩展配置</comment>
<!--用户可以在这里配置自己的扩展字典 -->
<entry key="ext_dict">custom/mydict.dic;custom/single_word_low_freq.dic</entry>
<!--用户可以在这里配置自己的扩展停止词字典-->
<entry key="ext_stopwords">custom/ext_stopword.dic</entry>
<!--用户可以在这里配置远程扩展字典 -->
<entry key="remote_ext_dict">location</entry>
<!--用户可以在这里配置远程扩展停止词字典-->
<entry key="remote_ext_stopwords">http://xxx.com/xxx.dic</entry>
</properties>
热更新 IK 分词使用方法
目前该插件支持热更新 IK 分词，通过上文在 IK 配置文件中提到的如下配置
<!--用户可以在这里配置远程扩展字典 -->
<entry key="remote_ext_dict">location</entry>
<!--用户可以在这里配置远程扩展停止词字典-->
<entry key="remote_ext_stopwords">location</entry>
其中 location 是指一个 url，比如 http://yoursite.com/getCustomDict，该请求只需满足以下两点即可完成分词热更新。
该 http 请求需要返回两个头部(header)，一个是
Last-Modified，一个是ETag，这两者都是字符串类型，只要有一个发生变化，该插件就会去抓取新的分词进而更新词库。该 http 请求返回的内容格式是一行一个分词，换行符用
\n即可。
满足上面两点要求就可以实现热更新分词了，不需要重启 ES 实例。
可以将需自动更新的热词放在一个 UTF-8 编码的 .txt 文件里，放在 nginx 或其他简易 http server 下，当 .txt 文件修改时，http server 会在客户端请求该文件时自动返回相应的 Last-Modified 和 ETag。可以另外做一个工具来从业务系统提取相关词汇，并更新这个 .txt 文件。
官网例子测试
1.创建一个索引
curl -XPUT http://localhost:9200/index
2.创建一个mapping
curl -XPOST http://localhost:9200/index/fulltext/_mapping -d'
{
"properties": {
"content": {
"type": "text",
"analyzer": "ik_max_word",
"search_analyzer": "ik_max_word"
}
} }'
3.录入数据
curl -XPOST http://localhost:9200/index/fulltext/1 -d'
{"content":"美国留给伊拉克的是个烂摊子吗"}
'
curl -XPOST http://localhost:9200/index/fulltext/2 -d'
{"content":"*部：各地校车将享最高路权"}
'
curl -XPOST http://localhost:9200/index/fulltext/3 -d'
{"content":"中韩渔警冲突调查：韩警平均每天扣1艘中国渔船"}
'
curl -XPOST http://localhost:9200/index/fulltext/4 -d'
{"content":"中国驻洛杉矶领事馆遭亚裔男子枪击 嫌犯已自首"}
'
4.查询
curl -XPOST http://localhost:9200/index/fulltext/_search -d'
{
"query" : { "match" : { "content" : "中国" }},
"highlight" : {
"pre_tags" : ["<tag1>", "<tag2>"],
"post_tags" : ["</tag1>", "</tag2>"],
"fields" : {
"content" : {}
}
}
}
'
结果
{
"took": 14,
"timed_out": false,
"_shards": {
"total": 5,
"successful": 5,
"failed": 0
},
"hits": {
"total": 2,
"max_score": 2,
"hits": [
{
"_index": "index",
"_type": "fulltext",
"_id": "",
"_score": 2,
"_source": {
"content": "中国驻洛杉矶领事馆遭亚裔男子枪击 嫌犯已自首"
},
"highlight": {
"content": [
"<tag1>中国</tag1>驻洛杉矶领事馆遭亚裔男子枪击 嫌犯已自首 "
]
}
},
{
"_index": "index",
"_type": "fulltext",
"_id": "",
"_score": 2,
"_source": {
"content": "中韩渔警冲突调查：韩警平均每天扣1艘中国渔船"
},
"highlight": {
"content": [
"均每天扣1艘<tag1>中国</tag1>渔船 "
]
}
}
]
}
}
参考官方的常见问题
1.自定义词典为什么没有生效？
请确保你的扩展词典的文本格式为 UTF8 编码
2.分词测试失败 请在某个索引下调用analyze接口测试,而不是直接调用analyze接口 如:http://localhost:9200/your_index/_analyze?text=*MN&tokenizer=my_ik
3.ik_max_word 和 ik_smart 什么区别?
ik_max_word: 会将文本做最细粒度的拆分，比如会将“*国歌”拆分为“*,中华人民,中华,华人,人民*,人民,人,民,*,共和,和,国国,国歌”，会穷尽各种可能的组合；
ik_smart: 会做最粗粒度的拆分，比如会将“*国歌”拆分为“*,国歌”。