关于后端:elasticsearch实现基于拼音搜索

1、背景

个别状况下，有些搜寻需要是须要依据 拼音 和中文 来搜寻的，那么在 elasticsearch 中是如何来实现基于 拼音 来搜寻的呢？能够通过 elasticsearch-analysis-pinyin 分析器来实现。

2、装置拼音分词器

# 进入 es 的插件目录
cd /usr/local/es/elasticsearch-8.4.3/plugins
# 下载
wget https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-pinyin/releases/download/v8.4.3/elasticsearch-analysis-pinyin-8.4.3.zip
# 新建目录
mkdir analysis-pinyin
# 解压
mv elasticsearch-analysis-pinyin-8.4.3.zip analysis-pinyin && cd analysis-pinyin && unzip elasticsearch-analysis-pinyin-8.4.3.zip && rm -rvf elasticsearch-analysis-pinyin-8.4.3.zip
cd ../ && chown -R es:es analysis-pinyin
# 启动 es
/usr/local/es/elasticsearch-8.4.3/bin/elasticsearch -d

3、拼音分词器提供的性能

拼音分词器提供如下性能

每个选项的含意 能够通过 文档中的例子来看懂。

4、简略测试一下拼音分词器

4.1 dsl

GET _analyze
{"text": ["我是中国人"],
  "analyzer": "pinyin"
}

"analyzer": "pinyin" 此处的 pinyin 是拼音分词器自带的。

4.2 运行后果

从图片上，实现了拼音分词，然而这个不肯定满足咱们的需要，比方没有中文了，单个的拼音 (比方：wo) 是没有什么用的，须要对拼音分词器进行定制化。

5、es 中分词器的组成

在 elasticsearch 中分词器 analyzer 由如下三个局部组成：

1. character filters： 用于在 tokenizer 之前对文本进行解决。比方：删除字符，替换字符等。
2. tokenizer： 将文本依照肯定的规定分成独立的 token。即实现分词性能。
3. tokenizer filter： 将 tokenizer 输入的词条做进一步的解决。比方： 同义词解决，大小写转换、移除停用词，拼音解决等。

6、自定义一个分词器实现拼音和中文的搜寻

需要： 自定义一个分词器，即能够实现拼音搜寻，也能够实现中文搜索。

1、创立 mapping

PUT /test_pinyin
{
  "settings": {
    // 分析阶段的设置
    "analysis": {
      // 分析器设置
      "analyzer": {
        // 自定义分析器，在 tokenizer 阶段应用 ik_max_word，在 filter 上应用 py
        "custom_analyzer": {
          "tokenizer": "ik_max_word",
          "filter": "custom_pinyin"
        }
      },
      // 因为不满足 pinyin 分词器的默认设置，所以咱们基于 pinyin
      // 自定义了一个 filter，叫 py，其中批改了一些设置
      // 这些设置能够在 pinyin 分词器官网找到
      "filter": {
        "custom_pinyin": {
          "type": "pinyin",
          // 不会这样分：刘德华 > [liu, de, hua]
          "keep_full_pinyin": false,
          // 这样分：刘德华 > [liudehua]
          "keep_joined_full_pinyin": true,
          // 保留原始 token（即中文）"keep_original": true,
          // 设置 first_letter 后果的最大长度，默认值：16
          "limit_first_letter_length": 16,
          // 当启用此选项时，将删除反复项以保留索引，例如：de 的 > de，默认值：false，留神：地位相干查问可能受影响
          "remove_duplicated_term": true,
          // 如果非汉语字母是拼音，则将其拆分为独自的拼音术语，默认值：true，如：liudehuaalibaba13zhuanghan- > liu，de，hua，a，li，ba，ba，13，zhuang，han，留神：keep_none_chinese 和 keep_none_chinese_together 应首先启用
          "none_chinese_pinyin_tokenize": false
        }
      }
    }
  },
  // 定义 mapping
  "mappings": {
    "properties": {
      "name": {
        "type": "text",
        // 创立倒排索引时应用的分词器
        "analyzer": "custom_analyzer",
        // 搜寻时应用的分词器，搜寻时不应用 custom_analyzer 是为了避免 词语的拼音一样，然而中文含意不一样，导致搜寻谬误。比方：科技 和 客机，拼音一样，然而含意不一样
        "search_analyzer": "ik_smart"
      }
    }
  }
}

留神：
能够看到 咱们的 name字段 应用的分词器是 custom_analyzer，这个是咱们在上一步定义的。然而搜寻的时候应用的是 ik_smart，这个为甚么会这样呢？
假如咱们存在如下 2 个文本 科技强国 和 这是一架客机 ，那么 科技 和客机 的拼音是不是就是一样的。这个时候如果搜寻时应用的分词器也是 custom_analyzer 那么，搜寻 科技 的时候 客机 也会搜寻进去，这样是不对的。因而在搜寻的时候中文就以中文搜，拼音就以拼音搜。

{
  "name": {
    "type": "text",
    "analyzer": "custom_analyzer",
    "search_analyzer": "ik_smart"
  }
}

当 analyzer和 search_analyzer 的值都是custom_analyzer，搜寻时也会通过拼音搜寻，这样的后果可能就不是咱们想要的。

2、插入数据

PUT /test_pinyin/_bulk
{"index":{"_id":1}}
{"name": "科技强国"}
{"index":{"_id":2}}
{"name": "这是一架客机"}
{"index":{"_id":3}}

3、搜寻数据

7、参考文档

1、https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-pinyin/tree/master