ElasticSearch—分析器

分析器组成部分

• 字符过滤

  • 使用字符过滤器将特定字符转变为其他字符序列，例如可以将&转为and

• 分词器

  • 根据空格，换行等符号将文本切分为一个个单词

• 分词过滤器

  • 对每个分词使用分词过滤器，将分词进行修改，添加或删除，例如常用的小写分词过滤器

• 分词索引

  • 分词经历了分词过滤器就会被发送到Lucene进行文档的索引

使用分析器的方式

• 创建索引时，为特定的索引进行设置分析器

• ES配置文件中设置全局分析器

• 在mapping中为某个字段指定分析器

内置分析器

• 标准分析器(standard analyzer)：文本默认分析器，包括标准分词器，标准分词过滤器，小写转换分词过滤器和停用词分词过滤器

• 简单分析器(simple analyzer)：用了小写转换分词器，在非字母处分词并自动转为小写，仅适用欧洲语言

• 空白分析器(whitespace analyzer)：根据空白将文档切分为分词

• 停用词分析器(stop analyzer)：在分词流中过滤了停用词

• 关键词分析器(keyword analyzer)：将整个字段当做一个单独的分词，建议将index指定为not_analyzed,而不在映射中使用关键词分析器

• 模式分析器(pattern analyzer)：允许指定一个分词切分的模式，建议使用定制分析器组合模式分词器

• 语言和多语言分析器：指定使用特定的语言分析器

• 雪球分析器(snowball analyzer)：在标准分析器的基础上还使用了雪球词干器对文本进行词干提取

分词器

• 标准分词器(standard tokenizer)

  • 适合大多数欧洲语言，也处理了Unicode文本切分，但分词默认最大长度255，同时移除了逗号句号标点符号

• 关键词分词器(keyword tokenizer)

  • 将整个文本作为单个分词提供给分词过滤器，即不做任何分词操作

• 字母分词器(letter tokenizer)

  • 根据非字母符号将文本切分为分词

• 小写分词器(lowercase tokenizer)

  • 结合了字母分词器和小写分词过滤器行为

• 空白分词器(whitespace tokenizer)

  • 根据空白将文档切分成分词

• 模式分词器(pattern tokenizer)

  • 指定任意一个模式将文本切分为分词

• NAX URL电子邮件分词器(uax_url_email tokenizer)

  • 主要针对邮件地址

• 路径层次分词器(path tokenizer)

  • 共享路径的文件被作为结果返回

分词过滤器

• 标准分词过滤器(standard token filter)

  • 其实未做任何实质的操作

• 小写分词过滤器(lowercase token filter)

  • 将任何经过的分词转换为小写

• 长度分词过滤器(length token filter)

  • 将超出最短和最长范围的单词过滤掉

• 停用词分词过滤器(stop token filter)

  • 将停用词从分词流中移除

• 截断分词过滤器(truncate token filter)

  • 允许配置length参数，截断超过一定长度的分词，默认截断超过10个字符部分

• 修剪分词过滤器(trim token filter)

  • 删除一个分词中所有空白部分

• 限制分词数量分词过滤器(limit token count token filter)

  • 限制字段可包含分词的最大数量，只有范围内的分词才会本索引，默认是1

• 颠倒分词过滤器(reverse token filter)

  • 颠倒每个分词

• 唯一分词过滤器(unique token filter)

  • 值保留第一个匹配分词的元数据，其他重复的被删除

• ASCII折叠分词过滤器(asciifolding token filter)

  • 将不是普通ASCII字符的Unicode转换为ASCII中对应的字符

• 同义词分词过滤器(synonyms token filter)

  • 使用关键词的同义词取代原始分词

• N元语法、侧边N元语法和滑动窗口

  • N元语法(按照N切分)

    • 设置min_gram: 生成的最小N元语法

    • 设置max_gram: 生成的最大N元语法

  • 侧边N元语法

    • 是N元语法的变种，从左端开始按照设置值匹配，例如"hello",设置值分别为2,4，会得到he,hel,hell三个分词

  • 滑动窗口分词过滤器

    • 根据分词按照设置分词，例如"foo bar baz"设置为2,3,会得到foo bar，bar baz, foo bar baz，但结果其实是包含单个分词的，因为shingles分词过滤器作用后会和原始分词器产生的分词合并，可以通过output_unigrams为false解决这个问题