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Elasticsearch默认提供的分词器，会把每个汉字分开，而不是我们想要的根据关键词来分词，我是中国人 不能简单的分成一个个字，我们更希望 “中国人”，“中国”，“我”这样的分词，这样我们就需要安装中文分词插件，ik就是实现这个功能的。
elasticsearch-analysis-ik 是一款中文的分词插件，支持自定义词库。
现在开始安装ik分词器，安装之前，先说明一些变化：
3.从5.0开始ik的tokenizer发生了变化，提供了两种，一种为ik_smart，一种为ik_max_word。直接一点，ik_max_word会尽量从输入中拆分出更多 token，而ik_smart则相反，个人感觉，ik_max_word就是原来的ik，ik_smart是新加的。
有两种方式，一个是下载源码自己编译好后再上传到ES的插件库，第二种方法是直接下载编译好的上传。
cd elasticsearch-analysis-ik
mvn clean
mvn compile
mvn package
拷贝和解压release下的文件:
#{project_path}/elasticsearch-analysis-ik/target/releases/elasticsearch-analysis-ik-*.zip 到你的 elasticsearch 插件目录,
如: plugins/ik 重启elasticsearch
只需要把elasticsearch-analysis-ik-5.3.0.zip解压，然后拷贝到ES安装目录下的plugins文件夹内，并把elasticsearch-analysis-ik-5.3.0文件夹名修改为ik。这样，就安装好了。正如前面说的，安装完插件，现在不需要在配置文件中配置了，需要在新建索引的时候指定分词器。
重启启动ES，可以看到如下log
用kibana查看一下，后续会谈到如何这样做。
至此ES+Kibana+IK安装好了。从2.4.1到5.X版本号跨度很大，很多地方也发生了很多变化，总体来说，更简便了。
IKAnalyzer.cfg.xml 在{conf}/analysis-ik/config/IKAnalyzer.cfg.xml 或 {plugins}/elasticsearch-analysis-ik-*/config/IKAnalyzer.cfg.xml中
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <!DOCTYPE properties SYSTEM "http://java.sun.com/dtd/properties.dtd"> <properties> <comment>IK Analyzer 扩展配置</comment> <!--用户可以在这里配置自己的扩展字典 --> <entry key="ext_dict">custom/mydict.dic;custom/single_word_low_freq.dic</entry> <!--用户可以在这里配置自己的扩展停止词字典--> <entry key="ext_stopwords">custom/ext_stopword.dic</entry> <!--用户可以在这里配置远程扩展字典 --> <entry key="remote_ext_dict">location</entry> <!--用户可以在这里配置远程扩展停止词字典--> <entry key="remote_ext_stopwords">http://xxx.com/xxx.dic</entry> </properties>
目前该插件支持热更新 IK 分词，通过上文在 IK 配置文件中提到的如下配置
<!--用户可以在这里配置远程扩展字典 --> <entry key="remote_ext_dict">location</entry> <!--用户可以在这里配置远程扩展停止词字典--> <entry key="remote_ext_stopwords">location</entry>
其中 location 是指一个 url，比如 http://yoursite.com/getCustomDict，该请求只需满足以下两点即可完成分词热更新。
该 http 请求需要返回两个头部(header)，一个是 Last-Modified，一个是 ETag，这两者都是字符串类型，只要有一个发生变化，该插件就会去抓取新的分词进而更新词库。
该 http 请求返回的内容格式是一行一个分词，换行符用 \n 即可。
满足上面两点要求就可以实现热更新分词了，不需要重启 ES 实例。
可以将需自动更新的热词放在一个 UTF-8 编码的 .txt 文件里，放在 nginx 或其他简易 http server 下，当 .txt 文件修改时，http server 会在客户端请求该文件时自动返回相应的 Last-Modified 和 ETag。可以另外做一个工具来从业务系统提取相关词汇，并更新这个 .txt 文件。
1.创建一个索引
curl -XPUT http://localhost:9200/index
2.创建一个mapping
curl -XPOST http://localhost:9200/index/fulltext/_mapping -d‘ { "properties": { "content": { "type": "text", "analyzer": "ik_max_word", "search_analyzer": "ik_max_word" } } }‘
3.录入数据
curl -XPOST http://localhost:9200/index/fulltext/1 -d‘ {"content":"美国留给伊拉克的是个烂摊子吗"} ‘ curl -XPOST http://localhost:9200/index/fulltext/2 -d‘ {"content":"公安部：各地校车将享最高路权"} ‘ curl -XPOST http://localhost:9200/index/fulltext/3 -d‘ {"content":"中韩渔警冲突调查：韩警平均每天扣1艘中国渔船"} ‘ curl -XPOST http://localhost:9200/index/fulltext/4 -d‘ {"content":"中国驻洛杉矶领事馆遭亚裔男子枪击 嫌犯已自首"} ‘
4.查询
curl -XPOST http://localhost:9200/index/fulltext/_search -d‘ { "query" : { "match" : { "content" : "中国" }}, "highlight" : { "pre_tags" : ["<tag1>", "<tag2>"], "post_tags" : ["</tag1>", "</tag2>"], "fields" : { "content" : {} } } } ‘
结果
{ "took": 14, "timed_out": false, "_shards": { "total": 5, "successful": 5, "failed": 0 }, "hits": { "total": 2, "max_score": 2, "hits": [ { "_index": "index", "_type": "fulltext", "_id": "4", "_score": 2, "_source": { "content": "中国驻洛杉矶领事馆遭亚裔男子枪击 嫌犯已自首" }, "highlight": { "content": [ "<tag1>中国</tag1>驻洛杉矶领事馆遭亚裔男子枪击 嫌犯已自首 " ] } }, { "_index": "index", "_type": "fulltext", "_id": "3", "_score": 2, "_source": { "content": "中韩渔警冲突调查：韩警平均每天扣1艘中国渔船" }, "highlight": { "content": [ "均每天扣1艘<tag1>中国</tag1>渔船 " ] } } ] } }
1.自定义词典为什么没有生效？
请确保你的扩展词典的文本格式为 UTF8 编码
2.分词测试失败 请在某个索引下调用analyze接口测试,而不是直接调用analyze接口 如:http://localhost:9200/your_index/_analyze?text=中华人民共和国MN&tokenizer=my_ik
3.ik_max_word 和 ik_smart 什么区别?
ik_max_word: 会将文本做最细粒度的拆分，比如会将“中华人民共和国国歌”拆分为“中华人民共和国,中华人民,中华,华人,人民共和国,人民,人,民,共和国,共和,和,国国,国歌”，会穷尽各种可能的组合；
ik_smart: 会做最粗粒度的拆分，比如会将“中华人民共和国国歌”拆分为“中华人民共和国,国歌”。
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原文地址：http://www.cnblogs.com/zhangs1986/p/7341366.html
