ES 分词器简单应用

本文主要是介绍ES 分词器简单应用，对大家解决编程问题具有一定的参考价值，需要的程序猿们随着小编来一起学习吧！

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1. ES 分词器

　　1.1 elasticsearch 默认分词器： standard

　　　　standard 分词器会将每个英文单词及每个汉字进行单独拆分进行索引

　　使用示例：　

POST _analyze 
 { 
 "analyzer":"standard", 
 "text":"我爱你中国" 
 }
 

　　2. ik 中文分词器

　　ik 中文分词器会根据具体的语义进行拆分，比如南京市，如果使用standard 分词设置，则会形成 南，京， 市三个索引，明显不合理，使用 ik 中文分词器，则会拆分成 南京市进行索引。ik 中文分词器有两种模式： ik_smart和ik_max_word 。  ik_smart 智能化拆分：比如清华大学，则会拆分为 清华大学，而 ik_max_word 则会拆分为清华大学，清华，大学等索引。

 POST _analyze
 { 
 "analyzer": "ik_smart", 
 "text": "江苏省南京市江宁区" 
 }
 
  POST _analyze
 { 
 "analyzer": "ik_smart", 
 "text": "南京市" 
 }
 

　　修改索引的默认分词方法:

PUT /test_es_db 
 { 
    "settings" : { 
    "index" : {
        "analysis.analyzer.default.type": "ik_max_word" 
        } 
    } 
}

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