Elasticsearch之分析（analysis）和分析器（analyzer）。

谁借莪１个温暖的怀抱￠ 2024-02-18 15:16 9阅读 0赞

分析（analysis）是这样一个过程：

*  首先，表征化一个文本块为适用于倒排索引单独的词（term）。
 *  然后标准化这些词为标准形式，提高他们的“可搜索性”或“查全率” 。

这个工作是分析器（analyzer）完成的。一个分析器（analyzer）只是一个包装用于将三个功能放到一个包里：

### 字符过滤器    ###

首先字符串经过过滤器（character filter），他们的工作是在表征化（注：这个词叫做断词更适合）前处理字符串。字符过滤器能够去除HTML标记，或者转化为“&”为“and”。

### 分词器    ###

下一步，分词器（tokenizer）被表征化（断词）为独立的词。一个简单的分词器（tokenizer）可以根据空格或逗号将单词分开（注：这个在中文中不适用）。

### 表征过滤 ###

最后，每个词都通过所有表征过滤（token filters），他可以修改词（例如将“Quick”转为小写），去掉词（例如停用词像“a”、“and”、“the”等等），或者增加词（例如同义词像“a”、“and”、“the”等等）或者增加词（例如同义词像“jump”和“leap”）。

### 內建的分析器 ###

不过，Elasticsearch还附带了一些预装的分析器，你可以直接使用它们。下面我们列出了最重要的几个分析器，来演示这个字符串分词后的表现差异：

![20170916104954611][]

>  *  #### 标准分析器 ####
> 
> 标准分析器是Elasticsearch默认使用的分析器。对于文本分析，它对于任何语言都是最佳选择（注：就是没啥特殊需求，对于任何一个国家的语言，这个分析器就够用了）。它根据Unicode Consortium的定义的单词边界（word boundaries）来切分文本，然后去掉大部分标点符号。最后。把所有词转为小写。产生的结果为：
> 
> ![20170916105409347][]
> 
>  *  #### 简单分析器 ####
> 
> 简单分析器将非单个字母的文本切分，然后把每个词转化为小写。产生的结果为：
> 
> #### ![20170916110100979][]    ####
> 
>  *  #### 空格分析器 ####
> 
> 空格分析器依据空格切分文本。他不转换小写。产生结果为：
> 
> ![20170916110158754][]  
> 
> 
>  *  #### 语言分析器 ####
> 
> 特定语言分析器适用于很多语言。他们能够考虑到特定语言的特性。例如English分析器自带一套语言停用词库——像and或the这些与语义无关的通用词。这些词被移除后，因为语法规则的存在，英语单词的主体含义依旧能被理解（注：stem English word，大概意思应该是将英语语句比作一株植物，去掉无用的枝叶，主干依旧存在，停用词好比枝叶，存在与否并不影响对这句话的理解。）。
> 
> English分析器将会产生以下结果：
> 
> ![20170916110813903][]
> 
> 注意“transparent”、“calling”和“set\_trans”是如何转为词干的。

### 当分析器被使用 ###

当我们索引（index）一个文档，全文字段会被分析为单独的词来创建倒排索引。不过，当我们在全文字段搜索（search）时，我们要让查询字符串经过同样的分析流程处理，以确保这些词在索引中存在。

*  当你查询全文（full text）字段，查询将使用相同的分析器来分析查询字符串，以产生正确的词列表。
 *  当你查询一个确切值（exact value）字段，查询将不分析查询字符串，但是你可以自己指定。

前一个例子会产生那种结果：

*  date字段包含一个确切值：单独的一个词“2014-09-15” 。
 *  \_all字段是一个全文字段，所以分析过程转为三个词：“2014”、“09”和“15”。

当我们在\_all字段查询2014，它一个匹配到12条推文，因为这些推文都包含词2014：

GET /\_search?q=2014 \# 12 results

当我们在\_all字段中查询2014-09-15，首先分析查询字符串，产生匹配任意词2014、09或15的查询语句，它依旧匹配12个推文，因为他们都包含词2014。

GET /\_search?q=2014-09-15 \# 12 results

当我们在date字段中查询2014-09-15，它查询一个确切的日期，然后只找到一条推文：

GET /\_search?q=date:2014-09-15 \# 1 results

当我们在date字段中查询2014，没有找到文档，因为没有文档包含那个确切的日期：

GET /\_search?q=date:2014 \# 0 results

### 测试分析器 ###

尤其当你是Elasticsearch新手时，对于如何分词以及存储到索引中理解起来比较。为了更好的理解如何进行，你可以使用analyze API来查看文本是如何被分析的。在查询字符串参数中指定要使用的分析器，被分析的文本作为请求体：

GET /\_analyze?analyzer=standard

Text to analyze

结果中每个节点在代表一个词：

![20170916113830360][]

token是一个实际被存储在索引的词。position指明词在原文本中是第几个出现的。start\_offset和end\_offset表示词在原文本中占据的位置。

analyze API对于理解Elasticsearch索引的内在细节是分厂有用的工具。

### 指定分析器 ###

当Elasticsearch在你的文档中探测到一个新的字符串字段，它将自动设置它为全文string字段并用standard分析器分析。

你不可能总是想这么做。也许你想使用一个更适合这个数据的语言分析器。或者，你只想把字符串字段当做一个普通的字段——不做任何分析，只存储确切值，就像字符串类型的用户ID或者内部状态字段或者标签。

为了达到这种效果，我们必须通过映射（mapping）人工设置这些字段。

[20170916104954611]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/01/29/d96d23c7362b4edcab602d5352fd5f60.png
[20170916105409347]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/01/29/29d3a4113a9549788d8f7574022b6715.png
[20170916110100979]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/01/29/150afde7162d4a5d8851e23121ae5d10.png
[20170916110158754]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/01/29/6f277d7da6f740c392a3d94962cd2086.png
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