ElasticSearch进阶篇之IK分词器和自定义词库实现

发布网友发布时间：2024-09-30 21:19

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热心网友时间：2024-10-24 04:55

在前文的基础上，本文深入探讨ElasticSearch中的IK分词器和自定义词库的运用。

ElasticSearch的分词功能是通过tokenizer将输入字符串拆分成独立的词元。默认情况下，它可能无法满足中文分词的需求。为解决这个问题，我们引入了IK分词器，它针对中文提供了更好的分词效果。

1. 安装和配置IK分词器

首先，从github下载IK分词器的相应版本，解压至plugins目录。确保安装成功后，可通过容器命令进行检查。安装完成后，重启ElasticSearch服务以启用新分词器。

2. IK分词器演示

IK分词器提供两种模式：ik_smart和ik_max_word。使用它们，我们可以看到默认分词器与IK分词器在处理中文文本时的差异，需要在mapping中指定合适的分词器以适应中文搜索。

3.1 虚拟机管理

随着软件需求增加，虚拟机内存可能不足。这时，可以通过关闭虚拟机然后扩容，或者调整ElasticSearch容器的内存。先删除旧容器，创建新的并调整JVM参数后重启服务。

3.2 Nginx配置

为获取配置信息，可以先安装一个简单的Nginx实例，然后调整其配置文件，最后删除旧的Nginx服务并创建新的。

3.3 实现自定义词库

在Nginx配置中创建词库文件，修改IK分词器插件的配置文件，将远程词库地址指向新创建的文件。保存并重启ElasticSearch后，通过Kibana测试自定义词库的效果。

以上就是IK分词器和自定义词库在ElasticSearch中的应用，期待下篇文章我们将探讨ElasticSearch的Java客户端实现。