Elasticsearch入门和查询语法分析(ik中文分词)

全文搜索现在已经是很常见的功能了,当然你也可以用mysql加Sphinx实现。但开源的Elasticsearch(简称ES)目前是全文搜索引擎的首选。目前像GitHub、*都使用的是ES,它可以快速的存储,搜索和分析数据。

一、安装与启动

ES的运行需要依赖java环境,可以在命令行运行 java --version 。如果出现

Elasticsearch入门和查询语法分析(ik中文分词)

说明已经安装了,否则你就需要安装下java环境。

然后我们就可以开始装ES了。1、可以用docker容器安装。2、用压缩包安装。

我是用压缩包安装的。

wget https://artifacts.elastic.co/downloads/elasticsearch/elasticsearch-6.3.1.tar.gz
tar -xzf elasticsearch-6.3..tar.gz
cd elasticsearch-6.3./

然后输入 ./bin/elasticsearch 就可以启动ES了。在浏览器上输入 localhost: ,如果出现

Elasticsearch入门和查询语法分析(ik中文分词)

就说明ES成功跑起来了。

不了解ES的同学可以去看看阮老师的这篇文章http://www.ruanyifeng.com/blog/2017/08/elasticsearch.html

二、IK分词

ES默认的分词是英文分词,对中文分词支持的并不好。所以我们就需要安装ik中文分词。让我们看看区别。

在这里需要说明的一点时,ES很多API请求都是GET带上了Request Body。所以通过浏览器或者postman等工具发起GET请求时会报错。有两种方法可以解决。

1、通过命令含的curl请求。

curl -X GET "localhost:9200/_analyze" -H 'Content-Type: application/json' -d'
{
"analyzer" : "standard",
"text" : "this is a test"
}
'

2、在代码中通过curl请求。

// 通过php的guzzle包发起的请求
$client = new Client();
$response = $client->get('localhost:9200/_analyze', [
'json' => [
'analyzer' => 'standard',
'text' => "功能进阶",
]
]); $res = ($response->getBody()->getContents());

然后我们来看看ik中文分词和ES默认的分词区别。同样是上面的请求

ES默认分词结果

{
"tokens": [
{
"token": "功",
"start_offset": ,
"end_offset": ,
"type": "<IDEOGRAPHIC>",
"position":
},
{
"token": "能",
"start_offset": ,
"end_offset": ,
"type": "<IDEOGRAPHIC>",
"position":
},
{
"token": "进",
"start_offset": ,
"end_offset": ,
"type": "<IDEOGRAPHIC>",
"position":
},
{
"token": "阶",
"start_offset": ,
"end_offset": ,
"type": "<IDEOGRAPHIC>",
"position":
}
]
}

ik中文分词结果

ik分词也分两种分析器。ik_smart:尽可能少的进行中文分词。ik_max_word:尽可能多的进行中文分词。

$response = $client->get('localhost:9200/_analyze', [
'json' => [
'analyzer' => 'ik_max_word',
'text' => "功能进阶",
]
]);

得到的结果为:

{
"tokens": [
{
"token": "功能",
"start_offset": ,
"end_offset": ,
"type": "CN_WORD",
"position":
},
{
"token": "能进",
"start_offset": ,
"end_offset": ,
"type": "CN_WORD",
"position":
},
{
"token": "进阶",
"start_offset": ,
"end_offset": ,
"type": "CN_WORD",
"position":
}
]
}

而ik_smart

$response = $client->get('localhost:9200/_analyze', [
'json' => [
'analyzer' => 'ik_smart',
'text' => "功能进阶",
]
]);

的结果为

{
"tokens": [
{
"token": "功能",
"start_offset": ,
"end_offset": ,
"type": "CN_WORD",
"position":
},
{
"token": "进阶",
"start_offset": ,
"end_offset": ,
"type": "CN_WORD",
"position":
}
]
}

其实他们的区别通过名字你也可以略知一二。哈哈。。。

假如有人想问,我就想把“功能进阶”当成一个词来搜索,可以吗?

Of course!!

这时候我们就要自定义分词。进入你的ES目录,运行 cd config/analysis-ik/ 进去ik分词的配置。找到IKAnalyzer.cfg.xml文件,然后 vi IKAnalyzer.cfg.xml 。

Elasticsearch入门和查询语法分析(ik中文分词)

我在 elasticsearch-6.3./config/analysis-ik 目录下,创建了 custom/mydict.dic ,然后添加到上图的红色框框中,这就是你自定义分词的文件。如果有多个文件,可以用英文分号(;)隔开。

Elasticsearch入门和查询语法分析(ik中文分词)

可以看到,我在自定义中文分词文件中添加了“功能进阶”这个词。这时候用ik_smart分析器的结果是:

{
"tokens": [
{
"token": "功能进阶",
"start_offset": ,
"end_offset": ,
"type": "CN_WORD",
"position":
}
]
}

很好,这就是我们想要的。

三、Query DSL

  • match

    查询语法如下:title是需要查询的字段名,可以被替换成任何字段。query对应的是所需的查询。比如这里会被拆分成‘php’和‘后台’,应为operator是or,所以ES会去所有数据里的title字段查询包含‘后台’和‘php’的,如果operator为and,这查询的是即包含‘后台’又有‘php’的数据,这应该很好理解。

$response = $client->get('localhost:9200/accounts/person/_search', [
'json' => [
'query' => [
'match' => [
'title' => [
'query' => '后台php',
'operator' => 'or',
]
]
]
]
]);
  • multi_match

    如果想在多个字段中查找,那就需要用到multi_match查询,语法如下:

$response = $client->get('localhost:9200/accounts/person/_search', [
'json' => [
'query' => [
'multi_match' => [
'query' => '张三 php',
'fields' => ['title', 'desc', 'user']
]
]
]
]);
  • query_string

    查询语法如下:类似match查询的operator,在这里需要在query中用OR或AND实现。

$response = $client->get('localhost:9200/accounts/person/_search', [
'json' => [
'query' => [
'query_string' => [
'query' => '(张三) OR (php)',
'default_field' => 'title',
]
]
]
]);

多字段查询如下:

$response = $client->get('localhost:9200/accounts/person/_search', [
'json' => [
'query' => [
'query_string' => [
'query' => '(张三) OR (php)',
'fields' => ['title', 'user'],
]
]
]
]);
  • range query

    这是范围查询,例如查询年龄在10到20岁之间的。查询语法如下:

$response = $client->get('localhost:9200/accounts/person/_search', [
'json' => [
'query' => [
'range' => [
'age' => [
'gte' => 10,
'lte' => 20,
],
]
]
]
]);

gte表示>=,lte表示<=,gt表示>,lt表示<。

  • bool查询

  bool查询的语法都是一样的。如下:

$response = $client->get('localhost:9200/accounts/person/_search', [
'json' => [
'query' => [
'bool' => [
'must/filter/should/must_not' => [
[
'query_string' => [
'query' => '研发',
]
],
[
'range' => [
'age' => [
'gt' => 20
]
]
], ],
]
]
]
]);

  1)must:must查询是查询字段中必须满足上面两个条件,并且会计算到score中。

  2)filter:filter查询与must一样,都必须满足上面两个条件,只不过查询结果不会计算score,也就是score始终为0.

  3)should:should查询只需要满足上面两种查询条件中的一种即可。

  4)must_not:must_not查询是必须不满足上面两个查询条件。

以上也是我看文档总结出来的,如有不对的地方,望大神指点。

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