让搜索引擎更懂你-Elasticsearch自定义分词开发实践

1.为什么使用ES

ES（Elasticsearch）作为一个开源的高扩展的分布式全文检索引擎，自2016年起已经超过Solr，成为排名第一的搜索引擎应用，具有很多独特的优点。

1. 它可以为几乎所有类型的数据提供近实时的索引、搜索和分析服务。无论是结构化或非结构化数据文本、数值数据、还是地理空间数据，ES都支持高效地存储和索引，并快速的提供搜索。
2. 它本身扩展性很好。可以扩展到上百台服务器，处理PB级别的数据，由于索引具有副本机制，所以它也具有高可用优点。
3. 它的使用简单。通过简单的RESTful API隐藏了Lucene的复杂性，从而让全文搜索变得简单易用。

2.什么是自定义分词

在说ES自定义分词之前，首先要弄清楚ES的倒排索引和分词原理。

2.1 倒排索引

ES每个分片都是一个Luence，Luence基于倒排索引进行搜索。在弄清楚倒排索引之前，先了解一下正排索引。正排索引存在于我们生活的方方面面，比如图书馆中，找一本书的流程是先找到哪个科室，哪个书架，第几层，从哪边数第几本才能找到我们想要的那本书。通过这个例子可以看出，正排索引是文档ID（可以理解为科室、书架）到文档内容、单词（可以理解为书）的关联关系。

如果我们在图书馆查询带有Elasticsearch字样的书籍时候，正排索引会找对应类型的科室、书架，最后找到很多书，再逐个查看哪一本带有Elasticsearch字样。可以想象，当图书馆的书足够多时，正排索引的查询会变得很慢。倒排索引解决了正排索引出现的问题，当我们查询带有Elasticsearch字样的书籍时，可以根据Elasticsearch这个词，直接找到对应的书的id，它是单词到文档Id的关联关系。

倒排索引建立的是分词（Term）和文档（Document）之间的映射关系，在倒排索引中，数据是面向词（Term）而不是面向文档的。

一个倒排索引由文档中所有不重复词的列表构成，对于其中每个词，都会有一个包含它的文档列表。

2.2 分词

ES是基于倒排索引的一种搜索引擎，倒排索引的关键就是分词（Term），在往索引中插入数据的时候，ES会把文本转换成一系列单词（Term or Token），这个过程就是分词，也叫做文本分析，在ES里面称为Analysis。

在ES中，分词器（Analyzer）是专门用来分词的组件，它负责对写入的文本数据按照一定的规则进行分词。Analyzer主要有字符过滤器（Character Filters）、分词器（Tokenizer）和token过滤器（Token Filters）组成。

1.字符过滤器（Character Filters）

字符过滤器以字符流的形式接收原始⽂本，并可以通过添加、删除或更改字符来转换，比如去除html特殊标记符。⼀个Analyzer可能有0个或多个字符过滤器

2.分词器（Tokenizer）

对原始文本按照一定规则进行切词。⽐如使⽤whitespace分词器，当遇到空格的时候会将⽂本拆分成token。“eating an apple” >> [eating, an, apple]。⼀个分析器有且仅有⼀个分词器。

3.Token过滤器（To