一、简介

有时候我们需要在项目中支持中文 和 拼音的搜索。采用ik分词来做中文分词是目前比好的方式。至于拼音分词可以采用lc-pinyin，虽然lc-pinyin能很好的解决首字母和全拼的搜索，但是在中文分词上却是不支持的，lc-pinyin只能把中文拆成单字来处理。要是能把IK分词和lc-pinyin分词结合那该多好，不是么？本文主要介绍如何把ik和lc-pinyin结合起来使用，使我们的搜索既支持中文搜索，又支持拼音搜索。

环境：elasticsearch1.4.5， elasticsearch-analysis-lc-pinyin1.4.5，elasticsearch-analysis-ik1.3.0

二、配置lc-pinyin和ik分词器

1. 首先需要安装lc-pinyin和ik分词，这里就不再讲如何安装，不会的童鞋参考：http://blog.csdn.net/chennanymy/article/details/52336368

2.  安装好lc-pinyin和ik分词插件后就可以配置分词器额，打开 config/elasticsearch.yml文件，在末尾加上下面的配置

index:analysis:analyzer:ik_max_word:type: ikuse_smart: falseik_smart:type: ikuse_smart: trueik_syno:tokenizer: ikfilter: [ik_synonym_filter]ik_syno_smart:tokenizer: ik_tk_smartfilter: [ik_synonym_filter]lc:alias: [lc_analyzer]type: org.elasticsearch.index.analysis.LcPinyinAnalyzerProviderlc_index:type: lcanalysisMode: indexlc_search:type: lcanalysisMode: searchtokenizer:ik_tk_smart:type: ikuse_smart: truefilter:ik_synonym_filter:type: synonymsynonyms_path: analysis/synonym.txt

上面的配置定义了一个同义词过滤器“ik_synonym_filter” 并指定了一个同义词文件,该文件目录结构如下

对同义词不熟悉的同学，可以参考官网教程：https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/1.5/analysis-synonym-tokenfilter.html

到这里分词器就配置完成了。

三、测试同义词

下面我们就来测试一下同义词是否有效，打开同义词配置文件在里面加入两行

第一行同义词表示当要索引的文字中包含了 蜡烛、园丁、师傅、先生 都会被转换成 老师 索引到文档中

第二行同义词表示当出现中文、汉语、汉字中任何一个词的时候都把上述3个词索引到文档中。所以这种方式是比较费索引的

上图可以看到我们配置的同义词生效了。

四、搜索测试

首先创建索引和mapping，这里我们采用multi_field来做针对同一字段设置不同的分词器

content字段采用拼音分词，content.cn采用ik分词

curl -XPUT http://localhost:9200/index
curl -XPOST http://localhost:9200/index/fulltext/_mapping -d'
{"fulltext": {"properties": {"content": {"type": "string","index_analyzer": "lc_index","search_analyzer": "lc_search","fields": {"cn": {"type": "string","index_analyzer": "ik_syno","search_analyzer": "ik_syno_smart"}}}}}
}'

然后索引几条数据

curl -XPOST http://localhost:9200/index/fulltext/1 -d'
{"content":"湖北工业大学"}
'curl -XPOST http://localhost:9200/index/fulltext/2 -d'
{"content":"华中科技大学"}
'curl -XPOST http://localhost:9200/index/fulltext/3 -d'
{"content":"武汉大学"}
'curl -XPOST http://localhost:9200/index/fulltext/4 -d'
{"content":"武汉理工大学"}
'
curl -XPOST http://localhost:9200/index/fulltext/5 -d'
{"content":"香港中文大学"}
'

执行查询

@Testpublic void testMultiMatch() {final String index = "index";final String type = "fulltext";SearchRequestBuilder requestBuilder = elasticIndexOperateHelper.getClient().prepareSearch(index).setTypes(type);String input = "中文大学";QueryBuilder pinyinSearch = QueryBuilders.matchQuery("content", input).type(MatchQueryBuilder.Type.PHRASE).analyzer("lc_search").boost(4).zeroTermsQuery(MatchQueryBuilder.ZeroTermsQuery.NONE);QueryBuilder chineseSearch = QueryBuilders.matchQuery("content.cn", input).type(MatchQueryBuilder.Type.BOOLEAN).analyzer("ik_syno_smart").boost(8).zeroTermsQuery(MatchQueryBuilder.ZeroTermsQuery.NONE);QueryBuilder mixQueryBuilder = QueryBuilders.boolQuery().should(pinyinSearch).should(chineseSearch).minimumNumberShouldMatch(1);requestBuilder = requestBuilder.setQuery(mixQueryBuilder).setHighlighterPreTags("<tag1>", "<tag2>").setHighlighterPostTags("</tag1>", "</tag2>").addHighlightedField("content").addHighlightedField("content.cn").setHighlighterRequireFieldMatch(true);SearchResponse response = requestBuilder.execute().actionGet();System.out.println(requestBuilder);System.out.println(response);}

返回结果

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{"content":"武汉大学"}
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}

搜索：gongyedaxue

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