自定义分析器 · elasticsearch-definitive-guide-cn

### 自定义分析器虽然 Elasticsearch 内置了一系列的分析器，但是真正的强大之处在于定制你自己的分析器。你可以通过在配置文件中组合字符过滤器，分词器和标记过滤器，来满足特定数据的需求。在【分析器介绍】中，我们提到 _分析器_ 是三个顺序执行的组件的结合（字符过滤器，分词器，标记过滤器）。字符过滤器 > 字符过滤器是让字符串在被分词前变得更加“整洁”。例如，如果我们的文本是 HTML 格式，它可能会包含一些我们不想被索引的 HTML 标签，诸如 `<p>` 或 `<div>`。 > 我们可以使用 [`html_strip` 字符过滤器](http://bit.ly/1B6f4Ay) 来删除所有的 HTML 标签，并且将 HTML 实体转换成对应的 Unicode 字符，比如将 `Á` 转成 `Á`。 > 一个分析器可能包含零到多个字符过滤器。分词器 > 一个分析器 _必须_ 包含一个分词器。分词器将字符串分割成单独的词（terms）或标记（tokens）。`standard` 分析器使用 [`standard` 分词器](http://bit.ly/1E3Fd1b)将字符串分割成单独的字词，删除大部分标点符号，但是现存的其他分词器会有不同的行为特征。 > 例如，[`keyword` 分词器](http://bit.ly/1ICd585)输出和它接收到的相同的字符串，不做任何分词处理。[`whitespace` 分词器]只通过空格来分割文本。[`pattern` 分词器]可以通过正则表达式来分割文本。标记过滤器 > 分词结果的 _标记流_ 会根据各自的情况，传递给特定的标记过滤器。 > 标记过滤器可能修改，添加或删除标记。我们已经提过 [`lowercase`](http://bit.ly/1DIeXvZ) 和 [`stop`](http://bit.ly/1INX4tN) 标记过滤器，但是 Elasticsearch 中有更多的选择。[`stemmer` 标记过滤器](http://bit.ly/1AUfpDN)将单词转化为他们的根形态（root form）。[`ascii_folding` 标记过滤器](http://bit.ly/1ylU7Q7)会删除变音符号，比如从 `très` 转为 `tres`。 [`ngram`](http://bit.ly/1CbkmYe) 和 [`edge_ngram`](http://bit.ly/1DIf6j5) 可以让标记更适合特殊匹配情况或自动完成。在【深入搜索】中，我们将举例介绍如何使用这些分词器和过滤器。但是首先，我们需要阐述一下如何创建一个自定义分析器 ### 创建自定义分析器与索引设置一样，我们预先配置好 `es_std` 分析器，我们可以再 `analysis` 字段下配置字符过滤器，分词器和标记过滤器： ``` PUT /my_index { "settings": { "analysis": { "char_filter": { ... custom character filters ... }, "tokenizer": { ... custom tokenizers ... }, "filter": { ... custom token filters ... }, "analyzer": { ... custom analyzers ... } } } } ``` 作为例子，我们来配置一个这样的分析器： 1. 用 `html_strip` 字符过滤器去除所有的 HTML 标签 2. 将 `&` 替换成 `and`，使用一个自定义的 `mapping` 字符过滤器 ``` "char_filter": { "&_to_and": { "type": "mapping", "mappings": [ "&=> and "] } } ``` 3. 使用 `standard` 分词器分割单词 4. 使用 `lowercase` 标记过滤器将词转为小写 5. 用 `stop` 标记过滤器去除一些自定义停用词。 ``` "filter": { "my_stopwords": { "type": "stop", "stopwords": [ "the", "a" ] } } ``` 根据以上描述来将预定义好的分词器和过滤器组合成我们的分析器： ``` "analyzer": { "my_analyzer": { "type": "custom", "char_filter": [ "html_strip", "&_to_and" ], "tokenizer": "standard", "filter": [ "lowercase", "my_stopwords" ] } } ``` 用下面的方式可以将以上请求合并成一条： ``` PUT /my_index { "settings": { "analysis": { "char_filter": { "&_to_and": { "type": "mapping", "mappings": [ "&=> and "] }}, "filter": { "my_stopwords": { "type": "stop", "stopwords": [ "the", "a" ] }}, "analyzer": { "my_analyzer": { "type": "custom", "char_filter": [ "html_strip", "&_to_and" ], "tokenizer": "standard", "filter": [ "lowercase", "my_stopwords" ] }} }}} ```  创建索引后，用 `analyze` API 来测试新的分析器： ``` GET /my_index/_analyze?analyzer=my_analyzer The quick & brown fox ```  下面的结果证明我们的分析器能正常工作了： ``` { "tokens" : [ { "token" : "quick", "position" : 2 }, { "token" : "and", "position" : 3 }, { "token" : "brown", "position" : 4 }, { "token" : "fox", "position" : 5 } ] } ``` 除非我们告诉 Elasticsearch 在哪里使用，否则分析器不会起作用。我们可以通过下面的映射将它应用在一个 `string` 类型的字段上： ``` PUT /my_index/_mapping/my_type { "properties": { "title": { "type": "string", "analyzer": "my_analyzer" } } } ```