ElasticSearch搜索引擎（一）

一、建索引需要了解

settings:配置信息
number_of_replicas: 0 不需要备份（单节点的ElasticSearch使用）
mappings: 映射内容
dynamic:false 是否动态索引，这里使用的是false，表示索引的固定的，不需要修改。
properties: 属性结构内容
index:true 需要分词处理的结构
type:对应的数据类型，text文本（长字符串），integer数字，date时间，keyword单词
analuzer:采用的分词器

二、基础操作

1.添加索引

{
    "mappings": {
        "properties": {
            "id": {
                "type": "long",
                "store": true,
                "index": false
            },
            "title": {
                "type": "text",
                "store": true,
                "index": true,
                "analyzer": "standard"
            },
            "content": {
                "type": "text",
                "store": true,
                "index": true,
                "analyzer": "standard"
            }
        }
    }
}

添加成功：

{
    "acknowledged": true,
    "shards_acknowledged": true,
    "index": "blog2"
}

2.删除索引

3.添加文档

使用ElasticSearch-Head图形化工具查看

4.修改文档

查看

5.删除文档

6.查询文档

• 根据id查

• 根据QueryString

将搜索内容"分布式全文检索引擎"修改为"搜索"，同样也能搜索到文档，这是为什么？

• term查询

查询结果为0

将搜索内容"分布式全文检索引擎"修改为"搜索"，同样也不能搜索到文档，这又是为什么？

三、IK分词器与ES集成

在进行字符串查询时，我们发现去搜索"搜索服务器"和"搜索"都可以搜索到数据，而在进行词条查询时，我们都没有搜索到数据；

究其原因是ElasticSearch的标准分词器导致的，当我们创建索引时，字段使用的是标准分词器：

"analyzer": "standard"

现对 "分布式全文检索引擎" 进行标准分词器分词 ，测试效果：

发现standard对中文的支持不够良好

1.IKAnalyzer简介

是一个开源的，基于java语言开发的轻量级的中文分词工具包。提供了对 Lucene的默认优化实现。

2.IK分词器安装

下载地址：https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases/

下载完成将解压到elasticsearch-7.5.2\plugins下，并重新启动es服务

3.IK分词器测试

IK提供了两个分词算法ik_smart 和 ik_max_word ，其中 ik_smart 为最少切分，ik_max_word为最细粒度划分

分词效果ik_smart 是：分布式—全文—检索—引擎，ik_max_word 是：分布式—分布—式—全文—检索—引擎，还是有区别的..

4.重新配置索引映射mapping并添加文档

 "analyzer": "ik_max_word"

再次测试：

而用term就能搜索出来

ElasticSearch搜索引擎（一）

原文：https://www.cnblogs.com/jyd0124/p/es.html