本文介绍: ElasticSearch-IK分词器(elasticsearch插件)安装配置和ElasticSearch的Rest命令测试

四、IK分词器(elasticsearch插件)

IK分词器:中文分词器

分词:即把一段中文或者别的划分成一个个的关键字,我们在搜索时候会把自己的信息进行分词,会把数据库中或者索引库中的数据进行分词,然后进行一一个匹配操作,默认的中文分词是将每个字看成一个词不使用用IK分词器的情况下),比如“我爱狂神”会被分为”我”,”爱”,”狂”,”神” ,这显然是不符合要求的,所以我们需要安装中文分词器ik来解决这个问题。

IK提供了两个分词算法: ik_smartik_max_word ,其中ik_smart最少切分, ik_max_word最细粒度划分!

1、下载

版本要与ElasticSearch版本对应

下载地址:https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases

2、安装

ik文件夹是自己创建的

加压即可(但是我们需要解压到ElasticSearch的plugins目录ik文件夹下)
在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

3、重启ElasticSearch

加载了IK分词器

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

4、使用 ElasticSearch安装补录/bin/elasticsearch-plugin 可以查看插件

在这里插入图片描述

elasticsearch-plugin list

在这里插入图片描述

5、使用kibana测试

在这里插入图片描述

ik_smart:最少切分

在这里插入图片描述

ik_max_word:最细粒度划分(穷尽词库的可能)

在这里插入图片描述

从上面看,感觉分词都比较正常,但是大多数,分词都满足不了我们的想法,如下例

在这里插入图片描述

那么,我们需要手动将该词添加到分词器的词典当中

6、添加自定义的词添加到扩展字典中

elasticsearch目录/plugins/ik/config/IKAnalyzer.cfg.xml

打开 IKAnalyzer.cfg.xml 文件,扩展字典

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

创建字典文件,添加字典内容

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

重启ElasticSearch,再次使用kibana测试

在这里插入图片描述

分词器生效

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

五、Rest风格说明

一种软件架构风格,而不是标准,只是提供了一组设计原则和约束条件。它主要用于客户端和服务器交互类的软件。基于这个风格设计的软件可以更简洁更有层次更易于实现缓存等机制。

1、基本Rest命令说明:

method url地址 描述
PUT(创建,修改) localhost:9200/索引名称/类型名称/文档id 创建文档(指定文档id)
POST(创建) localhost:9200/索引名称/类型名称 创建文档(随机文档id)
POST(修改) localhost:9200/索引名称/类型名称/文档id/_update 修改文档
DELETE(删除) localhost:9200/索引名称/类型名称/文档id 删除文档
GET(查询) localhost:9200/索引名称/类型名称/文档id 查询文档通过文档ID
POST(查询) localhost:9200/索引名称/类型名称/文档id/_search 查询所有数据

2、测试

1)创建一个索引,添加

PUT /test1/type1/1
{
  "name" : "LBJ",
  "age" : 23
}

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

2)字段数据类型

  • 字符串类型
    • text、keyword
      • text:支持分词,全文检索,支持模糊、精确查询,不支持聚合,排序操作;text类型的最大支持的字符长度无限制,适合大字段存储;
      • keyword:不进行分词,直接索引、支持模糊、支持精确匹配,支持聚合、排序操作。keyword类型的最大支持的长度为——32766个UTF-8类型的字符,可以通过设置ignore_above指定自持字符长度,超过给定长度后的数据将不被索引,无法通过term精确匹配检索返回结果。
  • 数值型
    • long、Integer、short、byte、double、float、half floatscaled float
  • 日期类型
    • date
  • te布尔类型
    • boolean
  • 二进制类型
    • binary
  • 等等…

3)指定字段的类型(使用PUT)

类似于建库(建立索引和字段对应类型),也可看做规则的建立

PUT /test2
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "name": {
        "type": "text"
      },
      "age":{
        "type": "long"
      },
      "birthday":{
        "type": "date"
      }
    }
  }
}

在这里插入图片描述

4)获取3建立的规则

GET test2

在这里插入图片描述

5)获取默认信息

_doc 默认类型(default type),type 在未来的版本中会逐渐弃用,因此产生一个默认类型进行代替

PUT /test3/_doc/1
{
  "name": "流柚",
  "age": 18,
  "birth": "1999-10-10"
}
GET test3

在这里插入图片描述

如果自己的文档字段没有被指定,那么ElasticSearch就会给我们默认配置字段类型

扩展:通过get _cat/ 可以获取ElasticSearch的当前的很多信息!

GET _cat/indices
GET _cat/aliases
GET _cat/allocation
GET _cat/count
GET _cat/fielddata
GET _cat/health
GET _cat/indices
GET _cat/master
GET _cat/nodeattrs
GET _cat/nodes
GET _cat/pending_tasks
GET _cat/plugins
GET _cat/recovery
GET _cat/repositories
GET _cat/segments
GET _cat/shards
GET _cat/snapshots
GET _cat/tasks
GET _cat/templates
GET _cat/thread_pool

6)修改

两种方案

①旧的(使用put覆盖原来的值)

  • 版本+1(_version)
  • 但是如果漏掉某个字段没有写,那么更新是没有写的字段 ,会消失
PUT /test3/_doc/1
{
  "name" : "流柚是我的大哥",
  "age" : 18,
  "birth" : "1999-10-10"
}
GET /test3/_doc/1
// 修改会有字段丢失
PUT /test3/_doc/1
{
  "name" : "流柚"
}
GET /test3/_doc/1

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

②新的(使用post的update)

  • version不会改变
  • 需要注意doc
  • 不会丢失字段
POST /test3/_doc/1/_update
{
  "doc":{
    "name" : "post修改,version不会加一",
    "age" : 2
  }
}
GET /test3/_doc/1

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

7)删除

GET /test1
DELETE /test1

在这里插入图片描述

8)查询(简单条件)

GET /test3/_doc/_search?q=name:流柚

在这里插入图片描述

9)复杂查询

test3索引中的内容

在这里插入图片描述

①查询匹配
  • match:匹配(会使用分词器解析(先分析文档,然后进行查询))
  • _source:过滤字段
  • sort:排序
  • formsize 分页
  // 查询匹配
  GET /blog/user/_search
  {
    "query":{
      "match":{
        "name":"流"
      }
    }
    ,
    "_source": ["name","desc"]
    ,
    "sort": [
      {
        "age": {
          "order": "asc"
        }
      }
    ]
    ,
    "from": 0
    ,
    "size": 1
  }

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

②多条件查询(bool)
  • must 相当于 and
  • should 相当于 or
  • must_not 相当于 not (... and ...)
  • filter 过滤
/// bool 多条件查询
 must <==> and
 should <==> or
 must_not <==> not (... and ...)
 filter数据过滤
 boost
 minimum_should_match
GET /blog/user/_search
{
  "query":{
    "bool": {
      "must": [
        {
          "match":{
            "age":3
          }
        },
        {
          "match": {
            "name": "流"
          }
        }
      ],
      "filter": {
        "range": {
          "age": {
            "gte": 1,
            "lte": 3
          }
        }
      }
    }
  }
}

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

③匹配数组
  • 貌似不能与其它字段一起使用
  • 可以多关键字查(空格隔开)— 匹配字段也是符合的
  • match 会使用分词器解析(先分析文档,然后进行查询)
  • 搜词
// 匹配数组 貌似不能与其它字段一起使用
// 可以多关键字查(空格隔开)
// match 会使用分词器解析(先分析文档,然后进行查询)
GET /test3/user/_search
{
  "query":{
    "match":{
      "desc":"詹 库 杜"
    }
  }
}

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

④精确查询
  • term 直接通过 倒排索引 指定词条查询
  • 适合查询 number、date、keyword ,不适合text
// 精确查询(必须全部都有,而且不可分,即按一个完整的词查询)
// term 直接通过 倒排索引 指定的词条 进行精确查找的
GET /blog/user/_search
{
  "query":{
    "term":{
      "desc":"年 "
    }
  }
}

在这里插入图片描述

有空格

在这里插入图片描述

没有空格

在这里插入图片描述

⑤text和keyword
  • text:
    • 支持分词全文检索、支持模糊、精确查询,不支持聚合,排序操作;
    • text类型的最大支持的字符长度无限制,适合大字段存储;
  • keyword:
    • 不进行分词直接索引、支持模糊、支持精确匹配,支持聚合、排序操作。
    • keyword类型的最大支持的长度为——32766个UTF-8类型的字符,可以通过设置ignore_above指定自持字符长度,超过给定长度后的数据将不被索引,无法通过term精确匹配检索返回结果
// 测试keyword和text是否支持分词
// 设置索引类型
PUT /test
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "text":{
        "type":"text"
      },
      "keyword":{
        "type":"keyword"
      }
    }
  }
}
// 设置字段数据
PUT /test/_doc/1
{
  "text":"测试keyword和text是否支持分词",
  "keyword":"测试keyword和text是否支持分词"
}
// text 支持分词
// keyword 不支持分词
GET /test/_doc/_search
{
  "query":{
   "match":{
      "text":"测试"
   }
  }
}// 查的到
GET /test/_doc/_search
{
  "query":{
   "match":{
      "keyword":"测试"
   }
  }
}// 查不到,必须是 "测试keyword和text是否支持分词" 才能查到
GET _analyze
{
  "analyzer": "keyword",
  "text": ["测试liu"]
}// 不会分词,即 测试liu
GET _analyze
{
  "analyzer": "standard",
  "text": ["测试liu"]
}// 分为 测 试 liu
GET _analyze
{
  "analyzer":"ik_max_word",
  "text": ["测试liu"]
}// 分为 测试 liu

在这里插入图片描述

text支持分词

在这里插入图片描述

keyword不支持分词

在这里插入图片描述

完整

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

⑥高亮查询
/// 高亮查询
GET blog/user/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "name":"流"
    }
  }
  ,
  "highlight": {
    "fields": {
      "name": {}
    }
  }
}
// 自定义前缀和后缀
GET blog/user/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "name":"流"
    }
  }
  ,
  "highlight": {
    "pre_tags": "<p class='key' style='color:red'>",
    "post_tags": "</p>", 
    "fields": {
      "name": {}
    }
  }
}

在这里插入图片描述

高亮

在这里插入图片描述

自定义高亮

在这里插入图片描述

ElasticSearch-IK分词器(elasticsearch插件)安装配置和ElasticSearch的Rest命令测试 到此完结,笔者归纳、创作不易,大佬们给个3连再起飞吧

原文地址:https://blog.csdn.net/kdzandlbj/article/details/135984015

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。

如若转载,请注明出处:http://www.7code.cn/show_64391.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系代码007邮箱:suwngjj01@126.com进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

发表回复

您的邮箱地址不会被公开。 必填项已用 * 标注