系统:windows 10 elasticsearch版本:5.6.9 es分词的选择 使用es是考虑服务的性能调优,通过读写分离的方式降低频繁访问数据库的压力,至于分词的选择考虑主要是根据目前比较流行的分词模式,根据参考文档自己搭建测试. es配置目录结构 在此先贴出es下plugins的目录结构,避免安装时一脸茫然(出自本人配置目录,可根据自身需要进行调整): es插件目录结构:                                                         

官网地址:https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/docker.html#docker-cli-run-prod-mode 1.拉取镜像 docker pull elasticsearch: docker pull kibana: 2.启动容器 docker run  -d --name es1  -p 9200:9200 -p 9300:9300 --restart=always -e "discovery

Elastic的Medcl提供了一种搜索Pinyin搜索的方法.拼音搜索在很多的应用场景中都有被用到.比如在百度搜索中,我们使用拼音就可以出现汉字: 对于我们中国人来说,拼音搜索也是非常直接的.那么在Elasticsearch中我们该如何使用pinyin来进行搜索呢?答案是我们采用Medcl所创建的elasticsearch-analysis-pinyin分析器.下面我们简单介绍一下如何进行安装和测试. 下载Pinyin分析器源码进行编译及安装 由于elasticsearch-analysis-

声明:我使用的Elasticsearch的版本是5.4.0,安装分词器前请先安装maven 一:安装maven https://github.com/apache/maven 说明: 安装maven需要java1.7+ 编译安装分词器时,可能会报错,报错信息如下: [ERROR] COMPILATION ERROR : [INFO] -------------------------------------------------------------[ERROR] No compiler i

注意:基于lucene5.5.x版本 一.简单介绍下IK Analyzer IK Analyzer是linliangyi2007的作品,再此表示感谢,他的博客地址:http://linliangyi2007.iteye.com/ IK Analyzer支持两种分词,一种是最细粒度分词(推荐使用,Ik默认采用最细粒度),还有一种的智能分词(测试了一下智能分词还没有lucene自带的分词准确,呵呵了). 二.IK Analyzer兼容性问题解决办法 IKanalyzer目前最新版本只支持到lucen

目录 1 索引的分析 1.1 分析器的组成 1.2 倒排索引的核心原理-normalization 2 ES的默认分词器 3 修改分词器 4 定制分词器 4.1 向索引中添加自定义的分词器 4.2 测试自定义分析器 4.3 向映射中添加自定义的分词器 5 常见问题 1 索引的分析 索引分析: 就是把输入的文本块按照一定的策略进行分解, 并建立倒排索引的过程. 在Lucene的架构中, 这个过程由分析器(analyzers)完成. 1.1 分析器的组成 ① 字符过滤器(character filt

1.安装maven 安装插件前,需要用 maven 进行编译生成插件包,第一步先安装 maven yum install -y maven mvn -version Apache Maven (Red Hat -) Maven home: /usr/share/maven Java version: 1.8.0_222, vendor: Oracle Corporation Java home: /usr/lib/jvm/java--openjdk-.el7_6.x86_64/jre Defau

如果直接使用Elasticsearch的朋友在处理中文内容的搜索时,肯定会遇到很尴尬的问题--中文词语被分成了一个一个的汉字,当用Kibana作图的时候,按照term来分组,结果一个汉字被分成了一组. 这是因为使用了Elasticsearch中默认的标准分词器,这个分词器在处理中文的时候会把中文单词切分成一个一个的汉字,因此引入中文的分词器就能解决这个问题. 本篇文章按照下面的内容进行描述: 分词器的作用 安装IK 简单的测试 模拟测试 安装elasticsearch-analysis-piny

系列文章:[建议从第二章开始] [ELK][docker][elasticsearch]1. 使用Docker和Elasticsearch+ kibana 5.6.9 搭建全文本搜索引擎应用 集群,安装ik分词器 [ELK][docker][elasticsearch]2.使用elasticSearch+kibana+logstash+ik分词器+pinyin分词器+繁简体转化分词器  6.5.4 启动   ELK+logstash概念描述 [ELK][ElasticSearch]3.es入门基

版权声明:本文为博主原创文章,地址:http://blog.csdn.net/napoay,转载请留言. 一.拼音分词的应用 拼音分词在日常生活中其实很常见,也许你每天都在用.打开淘宝看一看吧,输入拼音”zhonghua”,下面会有包含”zhonghua”对应的中文”中华”的商品的提示: 拼音分词是根据输入的拼音提示对应的中文,通过拼音分词提升搜索体验.加快搜索速度.下面介绍如何在Elasticsearch 5.1.1中配置和实现pinyin+iK分词. 二.IK分词器下载与安装 关于IK分词器

IK分词器地址:https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik 安装好ES之后就可以安装分词器插件了 记住选择ES对应的版本 对应的有版本选择下载: 下载之后了,解压之后,使用maven,mvn clean package 打包 找到目录/elasticsearch-analysis-ik-master/target/releases/elasticsearch-analysis-ik-1.9.1.zip ES安装目录下/elasticsea

沉淀再出发:ElasticSearch的中文分词器ik 一.前言   为什么要在elasticsearch中要使用ik这样的中文分词呢,那是因为es提供的分词是英文分词,对于中文的分词就做的非常不好了,因此我们需要一个中文分词器来用于搜索和使用. 二.IK分词器的安装和使用   2.1.安装ik    我们可以从官方github上下载该插件,我们下载对应于我们使用的es的版本的ik,并且我们能够看到具体的安装步骤,可以有两种安装方法.      这里我们选择第一种方式:    重启es,我们就可

IK分词器的使用 首先我们通过Postman发送GET请求查询分词效果 GET http://localhost:9200/_analyze { "text":"农业银行" } 得到如下结果,可以发现es的默认分词器无法识别中文中农业.银行这样的词汇,而是简单的将每个字拆完分为一个词,这显然不符合我们的使用要求. { "tokens": [ { "token": "农", "start_offse

一.前言   为什么要在elasticsearch中要使用ik这样的中文分词呢,那是因为es提供的分词是英文分词,对于中文的分词就做的非常不好了,因此我们需要一个中文分词器来用于搜索和使用. 二.IK分词器的安装和使用 2.1.安装ik    我们可以从官方github上下载该插件,我们下载对应于我们使用的es的版本的ik,并且我们能够看到具体的安装步骤,可以有两种安装方法.      这里我们选择第一种方式:    重启es,我们就可以使用ik这个中文分词器了. 2.2.使用ik中文分词器  

elasticsearch使用ik中文分词器 一.背景 二.安装 ik 分词器 1.从 github 上找到和本次 es 版本匹配上的 分词器 2.使用 es 自带的插件管理 elasticsearch-plugin 来进行安装 3.重启es 三.测试 ik 分词 1.测试默认的分词效果 2.测试 ik_max_word 的分词效果 3.测试 ik_smart 的分词效果 4.自定义 ik 的启用词和停用词 1.找到 ik 的配置目录 2.修改 IKAnalyzer.cfg.xml 文件 3.c

目录 IK 分词器-介绍 IK 分词器-安装 环境准备:Maven 安装 IK 分词器 IK 分词器-使用 IK 分词器-介绍 现有问题:ES 默认对中文分词并不友好,实际上是把中文进行了每个字的分词. # 查看ES对中文的默认分词 GET /_analyze { "analyzer": "standard", "text": "乒乓球明年总冠军" } # 分词结果,是将"乒乓球明年总冠军"拆分成了&quo

Solr是一个基于Lucene的Java搜索引擎服务器.Solr 提供了层面搜索.命中醒目显示并且支持多种输出格式(包括 XML/XSLT 和 JSON 格式).它易于安装和配置,而且附带了一个基于HTTP 的管理界面.Solr已经在众多大型的网站中使用,较为成熟和稳定.Solr 包装并扩展了Lucene,所以Solr的基本上沿用了Lucene的相关术语.更重要的是,Solr 创建的索引与 Lucene搜索引擎库完全兼容.通过对Solr 进行适当的配置,某些情况下可能需要进行编码,Solr 可以

Elasticsearch这种全文搜索引擎,会用某种算法对建立的文档进行分析,从文档中提取出有效信息(Token) 对于es来说,有内置的分析器(Analyzer)和分词器(Tokenizer) 1:分析器 ES内置分析器 standard 分析器划分文本是通过词语来界定的,由Unicode文本分割算法定义.它删除大多数标点符号,将词语转换为小写(就是按照空格进行分词) simple 分析器每当遇到不是字母的字符时,将文本分割为词语.它将所有词语转换为小写. keyword 可以接受任何给定的文

ElasticSearch5.5.1与插件的配置安装 Elasticsearch5.5.1安装: 下载地址https://www.elastic.co/cn/downloads/elasticsearch 下载zip,解压 运行C:\elasticsearch-5.5.1\bin\elasticsearch.bat 访问http://localhost:9200/ 安装成功. 环境: Windows10企业版X64 JDK-1.8.0 ElasticSearch-5.5.1 ES5.5.1可在线

介绍:ElasticSearch 是一个基于 Lucene 的搜索服务器.它提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引擎,基于 RESTful web 接口.Elasticsearch 是用 Java 开发的,并作为Apache许可条款下的开放源码发布,是当前流行的企业级搜索引擎.设计用于云计算中,能够达到实时搜索,稳定,可靠,快速,安装使用方便. Elasticsearch中,内置了很多分词器(analyzers).下面来进行比较下系统默认分词器和常用的中文分词器之间的区别. 系统默认分词器:1.