1 索引的分析
索引分析: 就是把输入的文本块按照一定的策略进行分解, 并建立倒排索引的过程. 在Lucene的架构中, 这个过程由分析器(analyzer)完成.
1.1 分析器的组成
1、 字符过滤器(character filter): 比如去除HTML标签、把&替换为and等.
2、 分词器(tokenizer): 按照某种规律, 如根据空格、逗号等, 将文本块进行分解.
3、 标记过滤器(token filter): 所有被分词器分解的词都将经过token filters的处理, 它可以修改词(如小写化处理)、去掉词(根据某一规则去掉无意义的词, 如"a", "the", "的"等), 增加词(如同义词"jump"、"leap"等).
注意: 人们一般将分析器通称为分词器, 并不是相等的关系, 而是包含的关系.
1.2 倒排索引的核心原理-normalization
建立倒排索引时, 会执行normalization(正常化)操作 —— 将拆分的各个单词进行处理, 以提高搜索时命中关联的文档的概率.
normalization的方式有: 时态转换, 单复数转换, 同义词转换, 大小写转换等.
比如文档中包含
His mom likes small dogs:
1、 在建立索引的时候normalization会对文档进行时态、单复数、同义词等方面的处理;
2、 然后用户通过近似的mother liked little dog, 也能搜索到相关的文档.
2 ES的默认分词器
(1)ES中的默认分词器: standard tokenizer, 是标准分词器, 它以单词为边界进行分词. 具有如下功能:
1、 standard token filter: 去掉无意义的标签, 如<>, &, - 等.
2、 lowercase token filter: 将所有字母转换为小写字母.
3、 stop token filer(默认被禁用): 移除停用词, 比如"a"、"the"等.
(2)测试默认分词器:
GET _analyze // ES引擎中已有standard分词器, 所以可以不指定index
{
"analyzer": "standard",
"text": "There-is & a DOG<br/> in house"
}
可以发现, Elasticsearch对text文本进行了分析处理, 结果如下:
{
"tokens" : [
{
"token" : "there", // 分词
"start_offset" : 0, // 起始偏移量
"end_offset" : 5, // 结束偏移量
"type" : "<ALPHANUM>", // 分词的类型
"position" : 0 // 该分词在文本中的位置
},
{
"token" : "is",
"start_offset" : 6,
"end_offset" : 8,
"type" : "<ALPHANUM>",
"position" : 1
},
{
"token" : "a",
"start_offset" : 11,
"end_offset" : 12,
"type" : "<ALPHANUM>",
"position" : 2
},
// 省略其他4项
]
}
3 修改分词器
(1)创建索引后可以添加新的分词器:
说明: 必须先关闭索引, 添加完成后, 再及时打开索引进行搜索等操作, 否则将出现错误.
// 关闭索引:
POST address/_close
// 启用English停用词token filter
PUT address/_settings
{
"analysis": {
"analyzer": {
"my_token_filter": { // 自定义的分词器名称
"type": "standard",
"stopwords": "_english_"
}
}
}
}
// 打开索引:
POST address/_open
(2)使用具有停词功能的分词器进行分词:
GET address/_analyze // 指定索引
{
"analyzer": "my_token_filter", // 指定要使用的分词器
"text": "There-is & a DOG<br/> in house"
}
(3)返回结果减少了停用词there, is, &, a, in等:
{
"tokens" : [
{
"token" : "dog",
"start_offset" : 13,
"end_offset" : 16,
"type" : "<ALPHANUM>",
"position" : 3
},
{
"token" : "br",
"start_offset" : 17,
"end_offset" : 19,
"type" : "<ALPHANUM>",
"position" : 4
},
{
"token" : "house",
"start_offset" : 25,
"end_offset" : 30,
"type" : "<ALPHANUM>",
"position" : 6
}
]
}
4 定制分词器
4.1 向索引中添加自定义的分词器
同样的, 在添加新的分词器之前, 必须先关闭索引, 添加完成后, 再打开索引进行搜索等操作.
PUT address/_settings
{
"analysis": {
"char_filter": {
"&_to_and": {
"type": "mapping",
"mappings": ["& => and"]
}
},
"filter": {
"my_stopwords": {
"type": "stop",
"stopwords": ["the", "a"]
}
},
"analyzer": {
"my_analyzer": { // 自定义的分析器名称
"type": "custom",
"char_filter": ["html_strip", "&_to_and"], // 跳过HTML标签, 将&符号转换为"and"
"tokenizer": "standard",
"filter": ["lowercase", "my_stopwords"] // 转换为小写
}
}
}
}
4.2 测试自定义分析器
GET address/_analyze
{
"analyzer": "my_analyzer", // 上面定义的分析器名称
"text": "There-is & a DOG<br/> in house"
}
可以发现, 返回的分析结果中已经对大写单词、HTML标签, 以及"&"做了处理.
{
"tokens" : [
// there和is
{
"token" : "and", // &被处理成了and
"start_offset" : 9,
"end_offset" : 10,
"type" : "<ALPHANUM>",
"position" : 2
},
// dog、in和house
]
}
4.3 向映射中添加自定义的分词器
PUT address/_mapping/province
{
"properties": {
"content": {
"type": "text",
"analyzer": "my_analyzer"
}
}
}
此时查看mapping信息:
GET address/_mapping
发现自定义的分析器已经配置到province上了:
{
"address": {
"mappings": {
"province": {
"properties": {
"area" : {
"type" : "float"
},
"content" : {
"type" : "text",
"analyzer" : "my_analyzer"
},
"name" : {
"type" : "text"
}
}
}
}
}
}
5 常见问题
在修改索引之前, 没有关闭索引, 修改时发生如下错误:
{
"error": {
"root_cause": [
{
"type": "illegal_argument_exception",
"reason": "Can't update non dynamic settings [[index.analysis.analyzer.my_token_filter.type, index.analysis.analyzer.my_token_filter.stopwords]] for open indices [[address/Ci6MJV4sTyuoF4r9aLvVZg]]"
}
],
"type": "illegal_argument_exception",
"reason": "Can't update non dynamic settings [[index.analysis.analyzer.my_token_filter.type, index.analysis.analyzer.my_token_filter.stopwords]] for open indices [[address/Ci6MJV4sTyuoF4r9aLvVZg]]"
},
"status": 400
}
查看本篇第[3]节的说明, 先关闭索引再执行修改操作.