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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：
分析器 Analyzer: ik_smart 或 ik_max_word 分词器 Tokenizer: ik_smart 或 ik_max_word
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：
IK版 ES版本 主 5.x -> master 5.3.2 5.3.2 5.2.2 5.2.2 5.1.2 5.1.2 1.10.1 2.4.1 1.9.5 2.3.5 1.8.1 2.2.1 1.7.0 2.1.1 1.5.0 2.0.0 1.2.6 1.0.0 1.2.5 0.90.x 1.1.3 0.20.x 1.0.0 0.16.2 -> 0.19.0
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。
cd elasticsearch-2.3.2/plugins mkdir ik cp ...
在 elasticsearch-2.3.2/config/elasticsearch.yml 增加配置：
index.analysis.analyzer.default.tokenizer : "ik_max_word" index.analysis.analyzer.default.type: "ik"
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
localhost:9200/_analyze?analyzer=ik&pretty=true&text=泥瓦匠的博客是bysocket.com可以得到下面的结果集：
{"tokens": [{"token": "泥瓦匠","start_offset": 0,"end_offset": 3,"type": "CN_WORD","position": 0},{"token": "泥","start_offset": 0,"end_offset": 1,"type": "CN_WORD","position": 1},{"token": "瓦匠","start_offset": 1,"end_offset": 3,"type": "CN_WORD","position": 2},{"token": "匠","start_offset": 2,"end_offset": 3,"type": "CN_WORD","position": 3},{"token": "博客","start_offset": 4,"end_offset": 6,"type": "CN_WORD","position": 4},{"token": "bysocket.com","start_offset": 8,"end_offset": 20,"type": "LETTER","position": 5},{"token": "bysocket","start_offset": 8,"end_offset": 16,"type": "ENGLISH","position": 6},{"token": "com","start_offset": 17,"end_offset": 20,"type": "ENGLISH","position": 7}]
} 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
<!-- Spring Boot Elasticsearch 依赖 --><dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-data-elasticsearch</artifactId></dependency>
在 application.properties 配置 ES 的地址：
# ES spring.data.elasticsearch.repositories.enabled = true spring.data.elasticsearch.cluster-nodes = 127.0.0.1:9300
然后创建一个方法，入参是搜索词，返回的是分词结果列表。
@Autowiredprivate ElasticsearchTemplate elasticsearchTemplate;/*** 调用 ES 获取 IK 分词后结果** @param searchContent* @return*/private List<String> getIkAnalyzeSearchTerms(String searchContent) {// 调用 IK 分词分词AnalyzeRequestBuilder ikRequest = new AnalyzeRequestBuilder(elasticsearchTemplate.getClient(),AnalyzeAction.INSTANCE,"indexName",searchContent);ikRequest.setTokenizer("ik");List<AnalyzeResponse.AnalyzeToken> ikTokenList = ikRequest.execute().actionGet().getTokens();// 循环赋值List<String> searchTermList = new ArrayList<>();ikTokenList.forEach(ikToken -> { searchTermList.add(ikToken.getTerm()); });return searchTermList;} 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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