环境：Elasticsearch 6.2.4 + Kibana 6.2.4 + ik 6.2.4
Elasticsearch 默认也能对中文进行分词。
我们先来看看自带的中文分词效果：
curl -XGET “http://localhost:9200/_analyze” -H ‘Content-Type: application/json;’ -d ‘{“analyzer”: “default”,”text”: “ 今天天气真好 ”}’
GET /_analyze
{
“analyzer”: “default”,
“text”: “ 今天天气真好 ”
}
结果：
{
“tokens”: [
{
“token”: “ 今 ”,
“start_offset”: 0,
“end_offset”: 1,
“type”: “<IDEOGRAPHIC>”,
“position”: 0
},
{
“token”: “ 天 ”,
“start_offset”: 1,
“end_offset”: 2,
“type”: “<IDEOGRAPHIC>”,
“position”: 1
},
{
“token”: “ 天 ”,
“start_offset”: 2,
“end_offset”: 3,
“type”: “<IDEOGRAPHIC>”,
“position”: 2
},
{
“token”: “ 气 ”,
“start_offset”: 3,
“end_offset”: 4,
“type”: “<IDEOGRAPHIC>”,
“position”: 3
},
{
“token”: “ 真 ”,
“start_offset”: 4,
“end_offset”: 5,
“type”: “<IDEOGRAPHIC>”,
“position”: 4
},
{
“token”: “ 好 ”,
“start_offset”: 5,
“end_offset”: 6,
“type”: “<IDEOGRAPHIC>”,
“position”: 5
}
]
}
我们发现，是按照每个字进行分词的。这种在实际应用里肯定达不到想要的效果。当然，如果是日志搜索，使用自带的就足够了。
analyzer=default 其实调用的是 standard 分词器。
接下来，我们安装 IK 分词插件进行分词。
安装 IK
IK 项目地址：https://github.com/medcl/elas…
首先需要说明的是，IK 插件必须和 ElasticSearch 的版本一致，否则不兼容。
安装方法 1：从 https://github.com/medcl/elas… 下载压缩包，然后在 ES 的 plugins 目录创建 analysis-ik 子目录，把压缩包的内容复制到这个目录里面即可。最终 plugins/analysis-ik/ 目录里面的内容：
plugins/analysis-ik/
commons-codec-1.9.jar
commons-logging-1.2.jar
elasticsearch-analysis-ik-6.2.4.jar
httpclient-4.5.2.jar
httpcore-4.4.4.jar
plugin-descriptor.properties
然后重启 ElasticSearch。
安装方法 2：
./usr/local/elk/elasticsearch-6.2.4/bin/elasticsearch-plugin install https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases/download/v6.2.4/elasticsearch-analysis-ik-6.2.4.zip
如果已下载压缩包，直接使用：
./usr/local/elk/elasticsearch-6.2.4/bin/elasticsearch-plugin install file:///tmp/elasticsearch-analysis-ik-6.2.4.zip
然后重启 ElasticSearch。
IK 分词
IK 支持两种分词模式：
ik_max_word: 会将文本做最细粒度的拆分，会穷尽各种可能的组合
ik_smart: 会做最粗粒度的拆分
接下来，我们测算 IK 分词效果和自带的有什么不同：
curl -XGET “http://localhost:9200/_analyze” -H ‘Content-Type: application/json’ -d'{“analyzer”: “ik_smart”,”text”: “ 今天天气真好 ”}’
结果：
{
“tokens”: [
{
“token”: “ 今天天气 ”,
“start_offset”: 0,
“end_offset”: 4,
“type”: “CN_WORD”,
“position”: 0
},
{
“token”: “ 真好 ”,
“start_offset”: 4,
“end_offset”: 6,
“type”: “CN_WORD”,
“position”: 1
}
]
}
再试一下 ik_max_word 的效果：
{
“tokens”: [
{
“token”: “ 今天天气 ”,
“start_offset”: 0,
“end_offset”: 4,
“type”: “CN_WORD”,
“position”: 0
},
{
“token”: “ 今天 ”,
“start_offset”: 0,
“end_offset”: 2,
“type”: “CN_WORD”,
“position”: 1
},
{
“token”: “ 天天 ”,
“start_offset”: 1,
“end_offset”: 3,
“type”: “CN_WORD”,
“position”: 2
},
{
“token”: “ 天气 ”,
“start_offset”: 2,
“end_offset”: 4,
“type”: “CN_WORD”,
“position”: 3
},
{
“token”: “ 真好 ”,
“start_offset”: 4,
“end_offset”: 6,
“type”: “CN_WORD”,
“position”: 4
}
]
}
设置 mapping 默认分词器
示例：
{
“properties”: {
“content”: {
“type”: “text”,
“analyzer”: “ik_max_word”,
“search_analyzer”: “ik_max_word”
}
}
}
注：这里设置 search_analyzer 与 analyzer 相同是为了确保搜索时和索引时使用相同的分词器，以确保查询中的术语与反向索引中的术语具有相同的格式。如果不设置 search_analyzer，则 search_analyzer 与 analyzer 相同。详细请查阅：https://www.elastic.co/guide/…
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自定义分词词典
我们也可以定义自己的词典供 IK 使用。比如：
curl -XGET “http://localhost:9200/_analyze” -H ‘Content-Type: application/json’ -d'{“analyzer”: “ik_smart”,”text”: “ 去朝阳公园 ”}’
结果：
{
“tokens”: [
{
“token”: “ 去 ”,
“start_offset”: 0,
“end_offset”: 1,
“type”: “CN_CHAR”,
“position”: 0
},
{
“token”: “ 朝阳 ”,
“start_offset”: 1,
“end_offset”: 3,
“type”: “CN_WORD”,
“position”: 1
},
{
“token”: “ 公园 ”,
“start_offset”: 3,
“end_offset”: 5,
“type”: “CN_WORD”,
“position”: 2
}
]
}
我们希望朝阳公园作为一个整体，这时候可以把该词加入到自己的词典里。
新建自己的词典只需要简单几步就可以完成：1、在 elasticsearch-6.2.4/config/analysis-ik/ 目录增加一个 my.dic:
$ touch my.dic
$ echo 朝阳公园 > my.dic
$ cat my.dic
朝阳公园
.dic 为词典文件，其实就是简单的文本文件，词语与词语直接需要换行。注意是 UTF8 编码。我们看一下自带的分词文件：
$ head -n 5 main.dic
一一列举
一一对应
一一道来
一丁
一丁不识
2、然后修改 elasticsearch-6.2.4/config/analysis-ik/IKAnalyzer.cfg.xml 文件：
<?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”>my.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”></entry>
<!– 用户可以在这里配置远程扩展字典 –>
<!– <entry key=”remote_ext_dict”>words_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”>words_location</entry> –>
</properties>
增加了 my.dic，然后重启 ES。我们再看一下效果：
GET /_analyze
{
“analyzer”: “ik_smart”,
“text”: “ 去朝阳公园 ”
}
结果：
{
“tokens”: [
{
“token”: “ 去 ”,
“start_offset”: 0,
“end_offset”: 1,
“type”: “CN_CHAR”,
“position”: 0
},
{
“token”: “ 朝阳公园 ”,
“start_offset”: 1,
“end_offset”: 5,
“type”: “CN_WORD”,
“position”: 1
}
]
}
说明自定义词典生效了。如果有多个词典，使用英文分号隔开：
<entry key=”ext_dict”>my.dic;custom/single_word_low_freq.dic</entry>
另外，我们看到配置里还有个扩展停止词字典，这个是用来辅助断句的。我们可以看一下自带的一个扩展停止词字典：
$ head -n 5 extra_stopword.dic
也
了
仍
从
以
也就是 IK 分词器遇到这些词就认为前面的词语不会与这些词构成词语。
IK 分词也支持远程词典，远程词典的好处是支持热更新。词典格式和本地的一致，都是一行一个分词（换行符用 \n），还要求填写的 URL 满足：
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。
详见：https://github.com/medcl/elas… 热更新 IK 分词使用方法 部分。
注意：上面的示例里我们改的是 `elasticsearch-6.2.4/config/analysis-ik/ 目录下内容，是因为 IK 是通过方法 2 里 elasticsearch-plugin 安装的。如果你是通过解压方式安装的，那么 IK 配置会在 plugins 目录，即：elasticsearch-6.2.4/plugins/analysis-ik/config。也就是说插件的配置既可以放在插件所在目录，也可以放在 Elasticsearch 的 config 目录里面。
ES 内置的 Analyzer 分析器
es 自带了许多内置的 Analyzer 分析器，无需配置就可以直接在 index 中使用：
标准分词器（standard）：以单词边界切分字符串为 terms，根据 Unicode 文本分割算法。它会移除大部分的标点符号，小写分词后的 term，支持停用词。
简单分词器（simple）：该分词器会在遇到非字母时切分字符串，小写所有的 term。
空格分词器（whitespace）：遇到空格字符时切分字符串，
停用词分词器（stop）：类似简单分词器，同时支持移除停用词。
关键词分词器（keyword）：无操作分词器，会输出与输入相同的内容作为一个 single term。
模式分词器（pattern）：使用正则表达式讲字符串且分为 terms。支持小写字母和停用词。
语言分词器（language）：支持许多基于特定语言的分词器，比如 english 或 french。
签名分词器（fingerprint）：是一个专家分词器，会产生一个签名，可以用于去重检测。
自定义分词器：如果内置分词器无法满足你的需求，可以自定义 custom 分词器，根据不同的 character filters，tokenizer，token filters 的组合。例如 IK 就是自定义分词器。
详见文档：https://www.elastic.co/guide/…
参考
1、medcl/elasticsearch-analysis-ik: The IK Analysis plugin integrates Lucene IK analyzer into elasticsearch, support customized dictionary.https://github.com/medcl/elas… 2、ElesticSearch IK 中文分词使用详解 – xsdxs 的博客 – CSDN 博客 https://blog.csdn.net/xsdxs/a…