Elasticsearch 默认配置 IK 及 Java AnalyzeRequestBuilder 使用

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『 春夏秋冬失去了你，我怎么过一年四季- 民谣歌词 』

本文提纲

一、什么是 Elasticsearch-analysis-ik

二、默认配置 IK
三、使用 AnalyzeRequestBuilder 获取分词结果
四、小结

运行环境：JDK 7 或 8、Maven 3.0+、ElasticSearch 2.3.2、Elasticsearch-analysis-ik 1.9.2
技术栈：SpringBoot 1.5+、Spring-data-elasticsearch 2.1.0

前言

在 Elasticsearch 和插件 elasticsearch-head 安装详解 http://www.bysocket.com/?p=1744 文章中，我使用的是 Elasticsearch 5.3.x。这里我改成了 ElasticSearch
2.3.2。是因为版本对应关系 https://github.com/spring-projects/spring-data-elasticsearch/wiki/Spring-Data-Elasticsearch—Spring-Boot—version-matrix：

Spring Boot Version (x) Spring Data Elasticsearch Version (y) Elasticsearch Version (z)
x <= 1.3.5 y <= 1.3.4 z <= 1.7.2*
x >= 1.4.x 2.0.0 <=y < 5.0.0** 2.0.0 <= z < 5.0.0**
* – 只需要你修改下对应的 pom 文件版本号
** – 下一个 ES 的版本会有重大的更新

这里可以看出，5.3.x 不在第二行范围内。因此这里我讲下，如何在 ElasticSearch 2.3.2 中默认配置 IK。

一、什么是 Elasticsearch-analysis-ik

了解什么是 Elasticsearch-analysis-ik，首先了解什么是 IK Analyzer。 IK Analyzer 是基于 lucene 实现的分词开源框架。官方地址：https://code.google.com/p/ik-analyzer/ 。

Elasticsearch-analysis-ik 则是将 IK Analyzer 集成 Elasticsearch 的插件，并支持自定义词典。GitHub 地址：https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik。特性支持：

二、默认配置 IK

在 Elasticsearch-analysis-ik 官网中可以看到，其中版本需要对应：

这里使用的是 Elasticsearch-analysis-ik 1.9.2，支持 ElasticSearch 2.3.2。下载地址：https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases/download/v1.9.2/elasticsearch-analysis-ik-1.9.2.zip，下载成功后进行安装。

解压 zip 文件，复制里面的内容到 elasticsearch-2.3.2/plugins/ik。

在 elasticsearch-2.3.2/config/elasticsearch.yml 增加配置：

配置默认分词器为 ik，并指定分词器为 ik_max_word。

然后重启 ES 即可。验证 IK 是否成功安装，访问下

可以得到下面的结果集：

记得在Docker 容器安装时，需要对应的端口开发。

三、使用 AnalyzeRequestBuilder 获取分词结果

ES 中默认配置 IK 后，通过 Rest HTTP 的方式我们可以进行得到分词结果。那么在 Spring Boot 和提供的客户端依赖 spring-data-elasticsearch 中如何获取到分词结果。
加入依赖 pom.xml

在 application.properties 配置 ES 的地址：

然后创建一个方法，入参是搜索词，返回的是分词结果列表。

indexName 这里是指在 ES 设置的索引名称。
从容器注入的 ElasticsearchTemplate Bean 中获取 Client ，再通过 AnalyzeRequestBuilder 分析请求类型中进行分词并获取分词结果 AnalyzeResponse.AnalyzeToken 列表。

四、小结

默认配置了 IK 分词器，则 DSL 去 ES 查询时会自动调用 IK 分词。
如果想要自定义词库，比如比较偏的领域性。可以参考 Elasticsearch-analysis-ik GiHub 地址去具体查阅。

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