简介

本文介绍了全文搜索引擎Elasticsearch的安装过程，以及ik中文分词插件、用户词典、同义词的配置。

Elasticsearch安装

值得注意的是，Elasticsearch运行需要Java环境。因此安装前需要提前配置好Java环境。

官网方式

下载
进入官网下载对应版本，本文选择的版本为6.8.13。
启动
解压下载的包到磁盘上，进入Elasticsearch目录。
如果是windows，打开bin/目录下的elasticsearch.bat

如果是linux，在Elasticsearch根目录下以非root执行bin/elasticsearch命令启动。

Docker方式

拉取镜像

docker pull elasticsearch:6.8.13

启动容器（ES会随容器启动）

# 容器名为es，映射端口9200和9300，设置非集群单节点
docker run -itd --name es -p 9200:9200 -p 9300:9300 -e "discovery.type=single-node" elasticsearch:6.8.13

进入容器（编辑配置文件等）

docker exec -it -u elasticsearch es /bin/bash

Elasticsearch配置文件

找到ES根目录config/路径下的elasticsearch.yml进行编辑

# 编辑配置文件，windows系统下直接打开编辑即可
vim config/elasticsearch.yml
# 修改集群名、节点名
cluster.name: my-application
node.name: node-1
# 处理http跨域请求
http.cors.enabled: true
http.cors.allow-origin: "*"

安装可视化工具

es-head

es-head的github地址为https://github.com/mobz/elasticsearch-head
将代码克隆到本地磁盘上，然后进行安装。

cd elasticsearch-head
npm install
npm run start
# 安装好后打开浏览器访问
open http://localhost:9100/

Kibana

ES官方有一款可视化工具Kibana，可去官网下载并学习使用。

这里下载的是windows版本，下载好后，找到Kibana目录的bin/目录下，打开kibana.bat（需要先运行ES，否则无法使用Kibana）

然后，可以在浏览器访问http://localhost:5601打开Kibana的控制台

在Kibina的控制台左侧导航栏，找到Dev Tools，右侧的Console控制台即可在此输入命令进行操作

安装中文分词器ik

下载地址

# github地址
https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik
# 各个版本的编译后
https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases
# 6.8.13
https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases/tag/v6.8.13

解压或复制到指定位置
将下载好的包解压到ES根目录下的plugins/ik/目录下（需要创建ik目录）
测试
重启ES，使用ik分词测试。

# 发送http post请求
http://localhost:9200/_analyze
# body为json
{  "analyzer": "ik_max_word", # ik_max_word/ik_smart"text": "加油奥里给"
}

两种分词方式：ik_max_word 和 ik_smart 什么区别?（更多细节参考github官网）

ik_max_word: 会将文本做最细粒度的拆分，比如会将“中华人民共和国国歌”拆分为“中华人民共和国,中华人民,中华,华人,人民共和国,人民,人,民,共和国,共和,和,国国,国歌”，会穷尽各种可能的组合，适合 Term Query；ik_smart: 会做最粗粒度的拆分，比如会将“中华人民共和国国歌”拆分为“中华人民共和国,国歌”，适合 Phrase 查询。

配置自定义词典

新建自定义词典文件
到ES根目录下的plugins/ik/config/目录下，新建user_word.dic（默认会有这个，可以不用新建）
修改ik配置
到ES根目录下的plugins/ik/config/目录下，编辑IKAnalyzer.cfg.xml

<properties><comment>IK Analyzer 扩展配置</comment><!--用户可以在这里配置自己的扩展字典 --><entry key="ext_dict">user_word.dic</entry><!--用户可以在这里配置自己的扩展停止词字典--><entry key="ext_stopwords"></entry><!--用户可以在这里配置远程扩展字典 --><!-- <entry key="remote_ext_dict">words_location</entry> --><!--用户可以在这里配置远程扩展停止词字典--><!-- <entry key="remote_ext_stopwords">words_location</entry> -->
</properties>

其他关于如何热更新ik分词等，参考它的官网即可。

配置同义词库

同义词库用于扩大搜索范围，例如川普、懂王都可以表示特朗普。

新建同义词库文件
到ES根目录下的config/目录下新建synonyms.txt，里面的内容可以为如下示例：

川普,懂王,特朗普

这里一行表示一组同义词，用英文逗号分隔，表示简单扩展，可以把同义词列表中的任意一个词扩展成同义词列表所有的词。
关于同义词扩展的方式介绍，可以参考ES官方文档。

https://www.elastic.co/guide/cn/elasticsearch/guide/current/synonyms-expand-or-contract.html es2官方文档（中文）
https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/6.8/analysis-synonym-tokenfilter.html es6.8官方文档（英文）

创建索引
可以在Kibana的命令窗口使用如下语句创建索引student，字段有2个：name和introduction，将使用同义词过滤，同时应用中文ik分词。

PUT students
{"settings": {"number_of_shards": 1, "analysis": {"filter": {"my_synonym_filter": {"type": "synonym","updateable": true,"synonyms_path": "synonyms.txt"}},"analyzer": {"ik_synonym": {"tokenizer": "ik_smart","filter": ["my_synonym_filter"]},"ik_synonym_max": {"tokenizer": "ik_max_word","filter": ["my_synonym_filter"]}}}},"mappings": {"_doc":{"properties": {"name": {"type": "text","analyzer": "ik_max_word","search_analyzer": "ik_smart"},"introduction": {"type": "text","analyzer": "ik_synonym_max","search_analyzer": "ik_synonym"}}}}
}

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