Elasticsearch 高级操作-分析器（一）

Elasticsearch是一个强大的全文搜索和分析引擎，它的分析器（analyzer）是其核心功能之一。分析器能够将文本数据进行处理，将其转换为可供搜索和分析的索引项。

什么是分析器？

在Elasticsearch中，分析器是一个将文本转换为索引项的处理流程。分析器执行以下三个主要步骤：

1. 字符过滤器（Character filters）：将原始文本中的字符进行转换或删除。例如，将HTML标签转换为文本、将句子中的数字转换为单词、删除多余的空格等。
2. 分词器（Tokenizer）：将字符流切割成单独的单词（Token）。例如，将一段文本切割成一个个单词，使其可以在搜索时被匹配到。
3. 词语过滤器（Token filters）：对切割后的单词进行修改或过滤。例如，将单词小写化、移除停用词（如“and”、“the”等），或应用同义词替换等。

在将文本索引到Elasticsearch之前，分析器会按照上述步骤对文本进行处理。这样，搜索时就可以匹配到与原始文本相关的单词，而不必考虑大小写、多余的空格、标点符号等。

分析器的配置

在Elasticsearch中，分析器可以在索引和搜索时被配置。可以通过以下两种方式定义分析器：

1. 内置分析器（Built-in analyzers）：Elasticsearch预先定义了一些内置的分析器。这些分析器包含了常见的字符过滤器、分词器和词语过滤器，可以被直接使用。
2. 自定义分析器（Custom analyzers）：用户也可以根据自己的需求，通过定义自定义字符过滤器、分词器和词语过滤器来创建自己的分析器。

以下是一个使用内置分析器的索引配置示例：

PUT /my_index
{
  "settings": {
    "analysis": {
      "analyzer": {
        "my_analyzer": {
          "type": "standard"
        }
      }
    }
  },
  "mappings": {
    "properties": {
      "title": {
        "type": "text",
        "analyzer": "my_analyzer"
      }
    }
  }
}

在上述示例中，我们创建了一个名为“my_analyzer”的分析器，使用了内置的“standard”分析器类型。此外，我们将“my_analyzer”应用到了一个名为“title”的字段上。