Elasticsearch中什么是 tokenizer、analyzer、filter ?
Elasticsearch中什么是 tokenizer、analyzer、filter ?
Elastic search 是一个能快速帮忙建立起搜索功能的，最好之一的引擎。
搜索引擎的构建模块 大都包含 tokenizers（分词器）, token-filter（分词过滤器）以及 analyzers（分析器）。
这就是搜索引擎对数据处理和存储的方式，所以，通过上面的3个模块，数据就可以被轻松快速的查找。
下面讨论下， tokenizers（分词器）, token-filter（分词过滤器）以及 analyzers（分析器）是如何工作的?
Tokenizers(分词器）
分词，就是将一个字符串，按照特定的规则打散为多个小的字符串的过程，按照专业术语说法就是就是打散为token（符号）。
举个例子：
Whitespace tokenizer （空格分词器） 空格分词器将字符串，基于空格来打散。 还有很多其他的分词器，比如Letter tokenizer（字母分词器），字母分词器遇到非字母类型的符号，然后打散字符串。 例如：
Input => “quick 2 brown’s fox “
Output => [quick,brown,s,fox]它仅仅保留字母，并且一处所有特殊字符以及数字，所以叫做字母分词器。
Token Filters（字符过滤器）
字符过滤器 ，是操作分词器处理后的字符结果，并且相应地修改字符。 举个简单的例子 Lowercase filter : 转小写过滤器，会将所有字符字母转为小写 Input => “QuicK” Output => “quick”
Stemmer filter:除梗过滤器，根据特定的规则（可配置），会除去单词的一部分内容。
例子 1: 去除单词的时态
Input => “running”
Output => “run”例子 2: 去除复数
Input => “shoes”
Output => “shoe”Analyzer（分析器）
分析器是分词器和分词过滤器的结合，可以被应用到Elasticsearch的任何字段用来分析。这里有很多Elasticsearch内置的分析器。
这里列举几个官方内置的分析器：
- Standard Analyzer（标准分析器） 标准分析器是最常被使用的分析器，它是基于统一的Unicode 字符编码标准的文本进行分割的算法，同时它也会消除所有的标点符号，将分词项小写，消除通用词等。 例如:
Input => “The 2 QUICK Brown-Foxes jumped over the lazy dog’s bone.”
Output => [quick, brown, fox, jump, over, lazy,dog, bone]主题:移除所有的标点符号，数字，停用词 比如 the, s 而对于中文，标准分析器则是单字分割
- Whitespace Analyzer（空格分析器）:空格分析器基于空格来划分文本。它 内部使用whitespace tokenizer来切割数据. 例如:
Input => “quick brown fox”
Output => [quick, brown, fox]自定义Analyzer
就上面所说，分析器是分词器和过滤器的结合。所以，你可以按照你的需求定义你自己的分析器，从可以使用的分词器和过滤器。 那么如何定义呢？举个例子
{
"analyzer":{
"my_custom_analyzer":{
"type":"custom", // Define the type as custom analyzer
"tokenizer":"standard",//Define the tokenizer
"filter":[ // Define the toke Filter
"uppercase"
]
}
}
}上面这个分析器的设置如下：
name — my_custom_analyzer
tokenizer — standard
filter — uppercase运行结果：
Input => “Quick Brown Fox”
Output => [QUICK, BROWN, FOX]如下的图，可以帮你更好地理解分析器处理数据的过程：
几个自定义分析器的例子如下：
带有停用词和同义词的分析器
{
"settings":{
"analysis":{
"analyzer":{
"my_custom_analyzer":{
"type":"custom",
"tokenizer":"standard",
"filter":[
"lowercase",
"english_stop",
"synonyms"
]
}
},
"filter":{
"english_stop":{
"type":"stop",
"stopwords":"_english_"
},
"synonym":{
"type":"synonym",
"synonyms":[
"i-pod, ipod",
"universe, cosmos"
]
}
}
}
}
}运行如下：
Input => I live in this Universe
Output => [live, universe]单词 [I, in , this] 都是停用词，被移除了，因为这些词在搜索的时候并没有什么用
带有除梗和停用词的分析器
{
"settings":{
"analysis":{
"analyzer":{
"my_custom_analyzer":{
"type":"custom",
"tokenizer":"standard",
"filter":[
"lowercase",
"english_stop",
"english_stemmer"
]
}
},
"filter":{
"english_stemmer":{
"type":"stemmer",
"stopwords":"english"
},
"english_stop":{
"type":"stop",
"stopwords":"_english_"
}
}
}
}
}运行如下：
Input => “Learning is fun”
Output => [learn, fun]单词 “[is]” 作为停用词被移除， “learning” 除梗后变为 “learn”.
3)带有特殊符号映射为特定单词的分析器
{
"settings":{
"analysis":{
"analyzer":{
"my_custom_analyzer":{
"type":"custom",
"char_filter":[
"replace_special_characters"
],
"tokenizer":"standard",
"filter":[
"lowercase"
]
}
},
"char_filter":{
"replace_special_characters":{
"type":"mapping",
"mappings":[
":) => happy",
":( => sad",
"& => and"
]
}
}
}
}
}运行如下：
Input => Good weekend :)
Output => [good, weekend, happy]
Input => Pride & Prejudice
Output => [Pride, and, Prejudice]请注意 : 这里我们使用char_filter而不是token_filter ，因为char_filter 在tokenizer 前会运行，因此避免了特殊字符，比如笑脸还有&连接符被后面的tokenizer 分隔开，或者token_filter移除。因此，你可以根据自己的需求来配置分析器，然后来获取更好地搜索结果。