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目錄

初識elasticsearch

認(rèn)識和安裝

安裝elasticsearch

安裝Kibana

倒排索引

正向索引

倒排索引

正向和倒排

基礎(chǔ)概念

文檔和字段

索引和映射

mysql與elasticsearch

IK分詞器

安裝IK分詞器

使用IK分詞器

拓展詞典

總結(jié)

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在我們的項目之中搜索肯定是訪問頻率最高的頁面之一。目前搜索功能是基于數(shù)據(jù)庫的模糊搜索來實現(xiàn)的，存在很多問題。

首先，查詢效率較低。

由于數(shù)據(jù)庫模糊查詢不走索引，在數(shù)據(jù)量較大的時候，查詢性能很差。表中僅僅有不到9萬條數(shù)據(jù)，基于數(shù)據(jù)庫查詢時，搜索接口的表現(xiàn)如圖：

改為基于搜索引擎后，查詢表現(xiàn)如下：

需要注意的是，數(shù)據(jù)庫模糊查詢隨著表數(shù)據(jù)量的增多，查詢性能的下降會非常明顯，而搜索引擎的性能則不會隨著數(shù)據(jù)增多而下降太多。目前僅10萬不到的數(shù)據(jù)量差距就如此明顯，如果數(shù)據(jù)量達(dá)到百萬、千萬、甚至上億級別，這個性能差距會非?？鋸?。

其次，功能單一

數(shù)據(jù)庫的模糊搜索功能單一，匹配條件非常苛刻，必須恰好包含用戶搜索的關(guān)鍵字。而在搜索引擎中，用戶輸入出現(xiàn)個別錯字，或者用拼音搜索、同義詞搜索都能正確匹配到數(shù)據(jù)。

綜上，在面臨海量數(shù)據(jù)的搜索，或者有一些復(fù)雜搜索需求的時候，推薦使用專門的搜索引擎來實現(xiàn)搜索功能。

目前全球的搜索引擎技術(shù)排名如下：

排名第一的就是我們今天要學(xué)習(xí)的elasticsearch.

elasticsearch是一款非常強大的開源搜索引擎，支持的功能非常多，例如：

通過今天的學(xué)習(xí)大家要達(dá)成下列學(xué)習(xí)目標(biāo)：

• 理解倒排索引原理

• 會使用IK分詞器

• 理解索引庫Mapping映射的屬性含義

• 能創(chuàng)建索引庫及映射

• 能實現(xiàn)文檔的CRUD

初識elasticsearch

Elasticsearch的官方網(wǎng)站如下：

Elasticsearch：官方分布式搜索和分析引擎 | Elastic

本章我們一起來初步了解一下Elasticsearch的基本原理和一些基礎(chǔ)概念。

認(rèn)識和安裝

Elasticsearch是由elastic公司開發(fā)的一套搜索引擎技術(shù)，它是elastic技術(shù)棧中的一部分。完整的技術(shù)棧包括：

• Elasticsearch：用于數(shù)據(jù)存儲、計算和搜索

• Logstash/Beats：用于數(shù)據(jù)收集

• Kibana：用于數(shù)據(jù)可視化

整套技術(shù)棧被稱為ELK，經(jīng)常用來做日志收集、系統(tǒng)監(jiān)控和狀態(tài)分析等等：

整套技術(shù)棧的核心就是用來存儲、搜索、計算的Elasticsearch，因此我們接下來學(xué)習(xí)的核心也是Elasticsearch。

我們要安裝的內(nèi)容包含2部分：

• elasticsearch：存儲、搜索和運算

• kibana：圖形化展示

首先Elasticsearch不用多說，是提供核心的數(shù)據(jù)存儲、搜索、分析功能的。

然后是Kibana，Elasticsearch對外提供的是Restful風(fēng)格的API，任何操作都可以通過發(fā)送http請求來完成。不過http請求的方式、路徑、還有請求參數(shù)的格式都有嚴(yán)格的規(guī)范。這些規(guī)范我們肯定記不住，因此我們要借助于Kibana這個服務(wù)。

Kibana是elastic公司提供的用于操作Elasticsearch的可視化控制臺。它的功能非常強大，包括：

• 對Elasticsearch數(shù)據(jù)的搜索、展示

• 對Elasticsearch數(shù)據(jù)的統(tǒng)計、聚合，并形成圖形化報表、圖形

• 對Elasticsearch的集群狀態(tài)監(jiān)控

• 它還提供了一個開發(fā)控制臺（DevTools），在其中對Elasticsearch的Restful的API接口提供了語法提示

安裝elasticsearch

通過下面的Docker命令即可安裝單機版本的elasticsearch：

docker run -d \
? --name es \
? -e "ES_JAVA_OPTS=-Xms512m -Xmx512m" \
? -e "discovery.type=single-node" \
? -v es-data:/usr/share/elasticsearch/data \
? -v es-plugins:/usr/share/elasticsearch/plugins \
? --privileged \
? --network hm-net \
? -p 9200:9200 \
? -p 9300:9300 \
? elasticsearch:7.12.1

注意，這里我們采用的是elasticsearch的7.12.1版本，由于8以上版本的JavaAPI變化很大，在企業(yè)中應(yīng)用并不廣泛，企業(yè)中應(yīng)用較多的還是8以下的版本。

如果拉取鏡像困難，可以直接導(dǎo)入提供的鏡像tar包：

安裝完成后，訪問9200端口，即可看到響應(yīng)的Elasticsearch服務(wù)的基本信息：

安裝Kibana

通過下面的Docker命令，即可部署Kibana：

docker run -d \
--name kibana \
-e ELASTICSEARCH_HOSTS=http://es:9200 \
--network=hm-net \
-p 5601:5601 ?\
kibana:7.12.1

如果拉取鏡像困難，可以直接導(dǎo)入資料提供的鏡像tar包：

安裝完成后，直接訪問5601端口，即可看到控制臺頁面：

選擇Explore on my own之后，進入主頁面：

然后選中Dev tools，進入開發(fā)工具頁面：

倒排索引

elasticsearch之所以有如此高性能的搜索表現(xiàn)，正是得益于底層的倒排索引技術(shù)。那么什么是倒排索引呢？

倒排索引的概念是基于MySQL這樣的正向索引而言的。

正向索引

我們先來回顧一下正向索引。

例如有一張名為tb_goods的表：

id	title	price
1	小米手機	3499
2	華為手機	4999
3	華為小米充電器	49
4	小米手環(huán)	49
...	...	...

其中的id字段已經(jīng)創(chuàng)建了索引，由于索引底層采用了B+樹結(jié)構(gòu)，因此我們根據(jù)id搜索的速度會非?？臁５瞧渌侄卫?code>title，只在葉子節(jié)點上存在。

因此要根據(jù)title搜索的時候只能遍歷樹中的每一個葉子節(jié)點，判斷title數(shù)據(jù)是否符合要求。

比如用戶的SQL語句為：

select * from tb_goods where title like '%手機%';

那搜索的大概流程如圖：

說明：

• 1）檢查到搜索條件為like '%手機%'，需要找到title中包含手機的數(shù)據(jù)

• 2）逐條遍歷每行數(shù)據(jù)（每個葉子節(jié)點），比如第1次拿到id為1的數(shù)據(jù)

• 3）判斷數(shù)據(jù)中的title字段值是否符合條件

• 4）如果符合則放入結(jié)果集，不符合則丟棄

• 5）回到步驟1

綜上，根據(jù)id精確匹配時，可以走索引，查詢效率較高。而當(dāng)搜索條件為模糊匹配時，由于索引無法生效，導(dǎo)致從索引查詢退化為全表掃描，效率很差。

因此，正向索引適合于根據(jù)索引字段的精確搜索，不適合基于部分詞條的模糊匹配。

而倒排索引恰好解決的就是根據(jù)部分詞條模糊匹配的問題。

倒排索引

倒排索引中有兩個非常重要的概念：

• 文檔（Document）：用來搜索的數(shù)據(jù)，其中的每一條數(shù)據(jù)就是一個文檔。例如一個網(wǎng)頁、一個商品信息

• 詞條（Term）：對文檔數(shù)據(jù)或用戶搜索數(shù)據(jù)，利用某種算法分詞，得到的具備含義的詞語就是詞條。例如：我是中國人，就可以分為：我、是、中國人、中國、國人這樣的幾個詞條

創(chuàng)建倒排索引是對正向索引的一種特殊處理和應(yīng)用，流程如下：

• 將每一個文檔的數(shù)據(jù)利用分詞算法根據(jù)語義拆分，得到一個個詞條

• 創(chuàng)建表，每行數(shù)據(jù)包括詞條、詞條所在文檔id、位置等信息

• 因為詞條唯一性，可以給詞條創(chuàng)建正向索引

此時形成的這張以詞條為索引的表，就是倒排索引表，兩者對比如下：

正向索引

id（索引）	title	price
1	小米手機	3499
2	華為手機	4999
3	華為小米充電器	49
4	小米手環(huán)	49
...	...	...

倒排索引

詞條（索引）	文檔id
小米	1，3，4
手機	1，2
華為	2，3
充電器	3
手環(huán)	4

倒排索引的搜索流程如下（以搜索"華為手機"為例），如圖：

流程描述：

1）用戶輸入條件"華為手機"進行搜索。

2）對用戶輸入條件分詞，得到詞條：華為、手機。

3）拿著詞條在倒排索引中查找（由于詞條有索引，查詢效率很高），即可得到包含詞條的文檔id：1、2、3。

4）拿著文檔id到正向索引中查找具體文檔即可（由于id也有索引，查詢效率也很高）。

雖然要先查詢倒排索引，再查詢倒排索引，但是無論是詞條、還是文檔id都建立了索引，查詢速度非?？?#xff01;無需全表掃描。

正向和倒排

那么為什么一個叫做正向索引，一個叫做倒排索引呢？

• 正向索引是最傳統(tǒng)的，根據(jù)id索引的方式。但根據(jù)詞條查詢時，必須先逐條獲取每個文檔，然后判斷文檔中是否包含所需要的詞條，是根據(jù)文檔找詞條的過程。

• 而倒排索引則相反，是先找到用戶要搜索的詞條，根據(jù)詞條得到保護詞條的文檔的id，然后根據(jù)id獲取文檔。是根據(jù)詞條找文檔的過程。

是不是恰好反過來了？

那么兩者方式的優(yōu)缺點是什么呢？

正向索引：

• 優(yōu)點：

  • 可以給多個字段創(chuàng)建索引

  • 根據(jù)索引字段搜索、排序速度非常快

• 缺點：

  • 根據(jù)非索引字段，或者索引字段中的部分詞條查找時，只能全表掃描。

倒排索引：

• 優(yōu)點：

  • 根據(jù)詞條搜索、模糊搜索時，速度非?？?/p>

• 缺點：

  • 只能給詞條創(chuàng)建索引，而不是字段

  • 無法根據(jù)字段做排序

基礎(chǔ)概念

elasticsearch中有很多獨有的概念，與mysql中略有差別，但也有相似之處。

文檔和字段

elasticsearch是面向文檔（Document）存儲的，可以是數(shù)據(jù)庫中的一條商品數(shù)據(jù)，一個訂單信息。文檔數(shù)據(jù)會被序列化為json格式后存儲在elasticsearch中：

{
? ? "id": 1,
? ? "title": "小米手機",
? ? "price": 3499
}
{
? ? "id": 2,
? ? "title": "華為手機",
? ? "price": 4999
}
{
? ? "id": 3,
? ? "title": "華為小米充電器",
? ? "price": 49
}
{
? ? "id": 4,
? ? "title": "小米手環(huán)",
? ? "price": 299
}
?

因此，原本數(shù)據(jù)庫中的一行數(shù)據(jù)就是ES中的一個JSON文檔；而數(shù)據(jù)庫中每行數(shù)據(jù)都包含很多列，這些列就轉(zhuǎn)換為JSON文檔中的字段（Field）。

索引和映射

隨著業(yè)務(wù)發(fā)展，需要在es中存儲的文檔也會越來越多，比如有商品的文檔、用戶的文檔、訂單文檔等等：

所有文檔都散亂存放顯然非常混亂，也不方便管理。

因此，我們要將類型相同的文檔集中在一起管理，稱為索引（Index）。例如：

商品索引

{
? ? "id": 1,
? ? "title": "小米手機",
? ? "price": 3499
}

{
? ? "id": 2,
? ? "title": "華為手機",
? ? "price": 4999
}

{
? ? "id": 3,
? ? "title": "三星手機",
? ? "price": 3999
}

用戶索引

{
? ? "id": 101,
? ? "name": "張三",
? ? "age": 21
}

{
? ? "id": 102,
? ? "name": "李四",
? ? "age": 24
}

{
? ? "id": 103,
? ? "name": "麻子",
? ? "age": 18
}

訂單索引

{
? ? "id": 10,
? ? "userId": 101,
? ? "goodsId": 1,
? ? "totalFee": 294
}

{
? ? "id": 11,
? ? "userId": 102,
? ? "goodsId": 2,
? ? "totalFee": 328
}
?

• 所有用戶文檔，就可以組織在一起，稱為用戶的索引；

• 所有商品的文檔，可以組織在一起，稱為商品的索引；

• 所有訂單的文檔，可以組織在一起，稱為訂單的索引；

因此，我們可以把索引當(dāng)做是數(shù)據(jù)庫中的表。

數(shù)據(jù)庫的表會有約束信息，用來定義表的結(jié)構(gòu)、字段的名稱、類型等信息。因此，索引庫中就有映射（mapping），是索引中文檔的字段約束信息，類似表的結(jié)構(gòu)約束。

mysql與elasticsearch

我們統(tǒng)一的把mysql與elasticsearch的概念做一下對比：

MySQL	Elasticsearch	說明
Table	Index	索引(index)，就是文檔的集合，類似數(shù)據(jù)庫的表(table)
Row	Document	文檔（Document），就是一條條的數(shù)據(jù)，類似數(shù)據(jù)庫中的行（Row），文檔都是JSON格式
Column	Field	字段（Field），就是JSON文檔中的字段，類似數(shù)據(jù)庫中的列（Column）
Schema	Mapping	Mapping（映射）是索引中文檔的約束，例如字段類型約束。類似數(shù)據(jù)庫的表結(jié)構(gòu)（Schema）
SQL	DSL	DSL是elasticsearch提供的JSON風(fēng)格的請求語句，用來操作elasticsearch，實現(xiàn)CRUD

如圖：

那是不是說，我們學(xué)習(xí)了elasticsearch就不再需要mysql了呢？

并不是如此，兩者各自有自己的擅長之處：

• Mysql：擅長事務(wù)類型操作，可以確保數(shù)據(jù)的安全和一致性

• Elasticsearch：擅長海量數(shù)據(jù)的搜索、分析、計算

因此在企業(yè)中，往往是兩者結(jié)合使用：

• 對安全性要求較高的寫操作，使用mysql實現(xiàn)

• 對查詢性能要求較高的搜索需求，使用elasticsearch實現(xiàn)

• 兩者再基于某種方式，實現(xiàn)數(shù)據(jù)的同步，保證一致性

IK分詞器

Elasticsearch的關(guān)鍵就是倒排索引，而倒排索引依賴于對文檔內(nèi)容的分詞，而分詞則需要高效、精準(zhǔn)的分詞算法，IK分詞器就是這樣一個中文分詞算法。

安裝IK分詞器

方案一：在線安裝

運行一個命令即可：

docker exec -it es ./bin/elasticsearch-plugin ?install https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases/download/v7.12.1/elasticsearch-analysis-ik-7.12.1.zip

然后重啟es容器：

docker restart es

方案二：離線安裝

如果網(wǎng)速較差，也可以選擇離線安裝。

首先，查看之前安裝的Elasticsearch容器的plugins數(shù)據(jù)卷目錄：

docker volume inspect es-plugins

結(jié)果如下：

[
? ? {
? ? ? ? "CreatedAt": "2024-11-06T10:06:34+08:00",
? ? ? ? "Driver": "local",
? ? ? ? "Labels": null,
? ? ? ? "Mountpoint": "/var/lib/docker/volumes/es-plugins/_data",
? ? ? ? "Name": "es-plugins",
? ? ? ? "Options": null,
? ? ? ? "Scope": "local"
? ? }
]

可以看到elasticsearch的插件掛載到了/var/lib/docker/volumes/es-plugins/_data這個目錄。我們需要把IK分詞器上傳至這個目錄。

找到課前資料提供的ik分詞器插件，課前資料提供了7.12.1版本的ik分詞器壓縮文件，你需要對其解壓：

然后上傳至虛擬機的/var/lib/docker/volumes/es-plugins/_data這個目錄：

最后，重啟es容器：

docker restart es

使用IK分詞器

IK分詞器包含兩種模式：

• ik_smart：智能語義切分

• ik_max_word：最細(xì)粒度切分

我們在Kibana的DevTools上來測試分詞器，首先測試Elasticsearch官方提供的標(biāo)準(zhǔn)分詞器：

POST /_analyze
{
? "analyzer": "standard",
? "text": "程序員學(xué)習(xí)java太棒了"
}

結(jié)果如下：

{
? "tokens" : [
? ? {
? ? ? "token" : "程",
? ? ? "start_offset" : 2,
? ? ? "end_offset" : 3,
? ? ? "type" : "<IDEOGRAPHIC>",
? ? ? "position" : 2
? ? },
? ? {
? ? ? "token" : "序",
? ? ? "start_offset" : 3,
? ? ? "end_offset" : 4,
? ? ? "type" : "<IDEOGRAPHIC>",
? ? ? "position" : 3
? ? },
? ? {
? ? ? "token" : "員",
? ? ? "start_offset" : 4,
? ? ? "end_offset" : 5,
? ? ? "type" : "<IDEOGRAPHIC>",
? ? ? "position" : 4
? ? },
? ? {
? ? ? "token" : "學(xué)",
? ? ? "start_offset" : 5,
? ? ? "end_offset" : 6,
? ? ? "type" : "<IDEOGRAPHIC>",
? ? ? "position" : 5
? ? },
? ? {
? ? ? "token" : "習(xí)",
? ? ? "start_offset" : 6,
? ? ? "end_offset" : 7,
? ? ? "type" : "<IDEOGRAPHIC>",
? ? ? "position" : 6
? ? },
? ? {
? ? ? "token" : "java",
? ? ? "start_offset" : 7,
? ? ? "end_offset" : 11,
? ? ? "type" : "<ALPHANUM>",
? ? ? "position" : 7
? ? },
? ? {
? ? ? "token" : "太",
? ? ? "start_offset" : 11,
? ? ? "end_offset" : 12,
? ? ? "type" : "<IDEOGRAPHIC>",
? ? ? "position" : 8
? ? },
? ? {
? ? ? "token" : "棒",
? ? ? "start_offset" : 12,
? ? ? "end_offset" : 13,
? ? ? "type" : "<IDEOGRAPHIC>",
? ? ? "position" : 9
? ? },
? ? {
? ? ? "token" : "了",
? ? ? "start_offset" : 13,
? ? ? "end_offset" : 14,
? ? ? "type" : "<IDEOGRAPHIC>",
? ? ? "position" : 10
? ? }
? ]
}
?

可以看到，標(biāo)準(zhǔn)分詞器智能1字1詞條，無法正確對中文做分詞。

我們再測試IK分詞器：

POST /_analyze
{
? "analyzer": "ik_smart",
? "text": "程序員學(xué)習(xí)java太棒了"
}

執(zhí)行結(jié)果如下：

{
? "tokens" : [
? ? {
? ? ? "token" : "程序員",
? ? ? "start_offset" : 2,
? ? ? "end_offset" : 5,
? ? ? "type" : "CN_WORD",
? ? ? "position" : 1
? ? },
? ? {
? ? ? "token" : "學(xué)習(xí)",
? ? ? "start_offset" : 5,
? ? ? "end_offset" : 7,
? ? ? "type" : "CN_WORD",
? ? ? "position" : 2
? ? },
? ? {
? ? ? "token" : "java",
? ? ? "start_offset" : 7,
? ? ? "end_offset" : 11,
? ? ? "type" : "ENGLISH",
? ? ? "position" : 3
? ? },
? ? {
? ? ? "token" : "太棒了",
? ? ? "start_offset" : 11,
? ? ? "end_offset" : 14,
? ? ? "type" : "CN_WORD",
? ? ? "position" : 4
? ? }
? ]
}
?

拓展詞典

隨著互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，“造詞運動”也越發(fā)的頻繁。出現(xiàn)了很多新的詞語，在原有的詞匯列表中并不存在。比如：“泰褲辣”，“傳智播客” 等。

IK分詞器無法對這些詞匯分詞，測試一下：

POST /_analyze
{
? "analyzer": "ik_max_word",
? "text": "傳智播客開設(shè)大學(xué),真的泰褲辣！"
}

結(jié)果：

{
? "tokens" : [
? ? {
? ? ? "token" : "傳",
? ? ? "start_offset" : 0,
? ? ? "end_offset" : 1,
? ? ? "type" : "CN_CHAR",
? ? ? "position" : 0
? ? },
? ? {
? ? ? "token" : "智",
? ? ? "start_offset" : 1,
? ? ? "end_offset" : 2,
? ? ? "type" : "CN_CHAR",
? ? ? "position" : 1
? ? },
? ? {
? ? ? "token" : "播",
? ? ? "start_offset" : 2,
? ? ? "end_offset" : 3,
? ? ? "type" : "CN_CHAR",
? ? ? "position" : 2
? ? },
? ? {
? ? ? "token" : "客",
? ? ? "start_offset" : 3,
? ? ? "end_offset" : 4,
? ? ? "type" : "CN_CHAR",
? ? ? "position" : 3
? ? },
? ? {
? ? ? "token" : "開設(shè)",
? ? ? "start_offset" : 4,
? ? ? "end_offset" : 6,
? ? ? "type" : "CN_WORD",
? ? ? "position" : 4
? ? },
? ? {
? ? ? "token" : "大學(xué)",
? ? ? "start_offset" : 6,
? ? ? "end_offset" : 8,
? ? ? "type" : "CN_WORD",
? ? ? "position" : 5
? ? },
? ? {
? ? ? "token" : "真的",
? ? ? "start_offset" : 9,
? ? ? "end_offset" : 11,
? ? ? "type" : "CN_WORD",
? ? ? "position" : 6
? ? },
? ? {
? ? ? "token" : "泰",
? ? ? "start_offset" : 11,
? ? ? "end_offset" : 12,
? ? ? "type" : "CN_CHAR",
? ? ? "position" : 7
? ? },
? ? {
? ? ? "token" : "褲",
? ? ? "start_offset" : 12,
? ? ? "end_offset" : 13,
? ? ? "type" : "CN_CHAR",
? ? ? "position" : 8
? ? },
? ? {
? ? ? "token" : "辣",
? ? ? "start_offset" : 13,
? ? ? "end_offset" : 14,
? ? ? "type" : "CN_CHAR",
? ? ? "position" : 9
? ? }
? ]
}
?

可以看到，傳智播客和泰褲辣都無法正確分詞。

所以要想正確分詞，IK分詞器的詞庫也需要不斷的更新，IK分詞器提供了擴展詞匯的功能。

1）打開IK分詞器config目錄：

注意，如果采用在線安裝的通過，默認(rèn)是沒有config目錄的，需要把課前資料提供的ik下的config上傳至對應(yīng)目錄。

2）在IKAnalyzer.cfg.xml配置文件內(nèi)容添加：

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<!DOCTYPE properties SYSTEM "http://java.sun.com/dtd/properties.dtd">
<properties>
? ? ? ? <comment>IK Analyzer 擴展配置</comment>
? ? ? ? <!--用戶可以在這里配置自己的擴展字典 *** 添加擴展詞典-->
? ? ? ? <entry key="ext_dict">ext.dic</entry>
</properties>

3）在IK分詞器的config目錄新建一個 ext.dic，可以參考config目錄下復(fù)制一個配置文件進行修改

傳智播客
泰褲辣

4）重啟elasticsearch

docker restart es

# 查看 日志
docker logs -f elasticsearch

再次測試，可以發(fā)現(xiàn)傳智播客和泰褲辣都正確分詞了：

{
? "tokens" : [
? ? {
? ? ? "token" : "傳智播客",
? ? ? "start_offset" : 0,
? ? ? "end_offset" : 4,
? ? ? "type" : "CN_WORD",
? ? ? "position" : 0
? ? },
? ? {
? ? ? "token" : "開設(shè)",
? ? ? "start_offset" : 4,
? ? ? "end_offset" : 6,
? ? ? "type" : "CN_WORD",
? ? ? "position" : 1
? ? },
? ? {
? ? ? "token" : "大學(xué)",
? ? ? "start_offset" : 6,
? ? ? "end_offset" : 8,
? ? ? "type" : "CN_WORD",
? ? ? "position" : 2
? ? },
? ? {
? ? ? "token" : "真的",
? ? ? "start_offset" : 9,
? ? ? "end_offset" : 11,
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? ? },
? ? {
? ? ? "token" : "泰褲辣",
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? ? ? "type" : "CN_WORD",
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? ]
}

總結(jié)

分詞器的作用是什么？

• 創(chuàng)建倒排索引時，對文檔分詞

• 用戶搜索時，對輸入的內(nèi)容分詞

IK分詞器有幾種模式？

• ik_smart：智能切分，粗粒度

• ik_max_word：最細(xì)切分，細(xì)粒度

IK分詞器如何拓展詞條？如何停用詞條？

• 利用config目錄的IkAnalyzer.cfg.xml文件添加拓展詞典和停用詞典

• 在詞典中添加拓展詞條或者停用詞條