ElasticSearch安装ik分词插件.txt

### ElasticSearch 安装 ik 分词插件 #### 背景介绍 ElasticSearch 是一个基于 Lucene 的搜索引擎，提供了分布式、实时的全文搜索功能。在处理中文文本时，通常需要借助第三方分词工具来提高搜索效果。ik 分词器就是其中一种广泛使用的中文分词插件，它能显著提升中文文本的搜索效率与准确性。 #### 安装 ik 分词插件步骤详解 ##### 1. 获取 ik 分词插件源码 通过 Git 克隆 ik 分词插件的仓库到本地： ```bash git clone https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik ``` 克隆完成后，进入项目目录： ```bash cd elasticsearch-analysis-ik ``` 接下来编译插件源码： ```bash mvn clean package ``` 这将生成所需的 `.jar` 文件 `elasticsearch-analysis-ik-1.2.5.jar`。 ##### 2. 配置 ElasticSearch 将编译好的 `elasticsearch-analysis-ik-1.2.5.jar` 复制到 ElasticSearch 的 `plugins` 目录下的 `analysis-ik` 文件夹中。如果不存在 `analysis-ik` 文件夹，则需要手动创建： ```bash mkdir -p ES_HOME/plugins/analysis-ik cp elasticsearch-analysis-ik-1.2.5.jar ES_HOME/plugins/analysis-ik/ ``` 同时，在 ElasticSearch 的配置文件 `elasticsearch.yml` 中添加以下内容来启用 ik 分词器： ```yaml index: analysis: analyzer: ik: alias: [ik_analyzer] type: org.elasticsearch.index.analysis.IkAnalyzerProvider ik_max_word: type: ik use_smart: false ik_smart: type: ik use_smart: true index.analysis.analyzer.default.type: ik ``` 这里定义了三个不同的分析器：`ik`、`ik_max_word` 和 `ik_smart`，分别对应不同的分词策略。 - `ik`: 默认的分词模式。 - `ik_max_word`: 细粒度的分词模式，会将文本尽可能细地进行切分。 - `ik_smart`: 智能简短词模式，旨在避免过细的分词。 ##### 3. 验证插件安装 完成以上步骤后，重启 ElasticSearch 服务以使配置生效。 为了验证 ik 分词插件是否成功安装并启用，可以执行以下命令检查插件列表： ```bash bin/elasticsearch-plugin list ``` 如果 ik 插件已经正确安装，命令输出中应包含 `analysis-ik`。 ##### 4. 使用 ik 分词插件 在索引文档时，可以通过指定 `indexAnalyzer` 和 `searchAnalyzer` 来选择使用 ik 分词器： ```java XContentBuilder content = XContentFactory.jsonBuilder().startObject() .startObject("page") .startObject("properties") .startObject("title") .field("type", "string") .field("indexAnalyzer", "ik") .field("searchAnalyzer", "ik") .endObject() .startObject("code") .field("type", "string") .field("indexAnalyzer", "ik") .field("searchAnalyzer", "ik") .endObject() .endObject() .endObject() .endObject(); ``` 这里的 `title` 和 `code` 字段都指定了使用 ik 分词器来进行索引和搜索。 #### 总结 通过以上步骤，我们成功地在 ElasticSearch 中安装并启用了 ik 分词插件，大大提升了中文文本的搜索性能。ik 分词器能够根据不同的场景需求灵活选择分词模式，使得搜索结果更加准确、高效。对于处理大量中文文本数据的应用而言，这是一个非常实用且必要的功能。