本书基于 Elasticsearch 2.x 版本,有些内容可能已经过时。
分析与分析器
edit分析与分析器
edit分析 包含下面的过程:
- 首先,将一块文本分成适合于倒排索引的独立的 词条 ,
- 之后,将这些词条统一化为标准格式以提高它们的“可搜索性”,或者 recall
分析器执行上面的工作。 分析器 实际上是将三个功能封装到了一个包里:
- 字符过滤器
-
首先,字符串按顺序通过每个 字符过滤器 。他们的任务是在分词前整理字符串。一个字符过滤器可以用来去掉HTML,或者将
&
转化成and
。 - 分词器
- 其次,字符串被 分词器 分为单个的词条。一个简单的分词器遇到空格和标点的时候,可能会将文本拆分成词条。
- Token 过滤器
-
最后,词条按顺序通过每个 token 过滤器 。这个过程可能会改变词条(例如,小写化
Quick
),删除词条(例如, 像a
,and
,the
等无用词),或者增加词条(例如,像jump
和leap
这种同义词)。
Elasticsearch提供了开箱即用的字符过滤器、分词器和token 过滤器。 这些可以组合起来形成自定义的分析器以用于不同的目的。我们会在 自定义分析器 章节详细讨论。
内置分析器
edit但是, Elasticsearch还附带了可以直接使用的预包装的分析器。接下来我们会列出最重要的分析器。为了证明它们的差异,我们看看每个分析器会从下面的字符串得到哪些词条:
"Set the shape to semi-transparent by calling set_trans(5)"
- 标准分析器
-
标准分析器是Elasticsearch默认使用的分析器。它是分析各种语言文本最常用的选择。它根据 Unicode 联盟 定义的 单词边界 划分文本。删除绝大部分标点。最后,将词条小写。它会产生
set, the, shape, to, semi, transparent, by, calling, set_trans, 5
- 简单分析器
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简单分析器在任何不是字母的地方分隔文本,将词条小写。它会产生
set, the, shape, to, semi, transparent, by, calling, set, trans
- 空格分析器
-
空格分析器在空格的地方划分文本。它会产生
Set, the, shape, to, semi-transparent, by, calling, set_trans(5)
- 语言分析器
-
特定语言分析器可用于 很多语言。它们可以考虑指定语言的特点。例如,
英语
分析器附带了一组英语无用词(常用单词,例如and
或者the
,它们对相关性没有多少影响),它们会被删除。 由于理解英语语法的规则,这个分词器可以提取英语单词的 词干 。英语
分词器会产生下面的词条:set, shape, semi, transpar, call, set_tran, 5
注意看
transparent
、calling
和set_trans
已经变为词根格式。
什么时候使用分析器
edit当我们 索引 一个文档,它的全文域被分析成词条以用来创建倒排索引。 但是,当我们在全文域 搜索 的时候,我们需要将查询字符串通过 相同的分析过程 ,以保证我们搜索的词条格式与索引中的词条格式一致。
全文查询,理解每个域是如何定义的,因此它们可以做正确的事:
- 当你查询一个 全文 域时, 会对查询字符串应用相同的分析器,以产生正确的搜索词条列表。
- 当你查询一个 精确值 域时,不会分析查询字符串,而是搜索你指定的精确值。
现在你可以理解在 开始章节 的查询为什么返回那样的结果:
-
date
域包含一个精确值:单独的词条2014-09-15
。 -
_all
域是一个全文域,所以分词进程将日期转化为三个词条:2014
,09
, 和15
。
当我们在 _all
域查询 2014
,它匹配所有的12条推文,因为它们都含有 2014
:
GET /_search?q=2014 # 12 results
当我们在 _all
域查询 2014-09-15
,它首先分析查询字符串,产生匹配 2014
, 09
, 或 15
中 任意 词条的查询。这也会匹配所有12条推文,因为它们都含有 2014
:
GET /_search?q=2014-09-15 # 12 results !
当我们在 date
域查询 2014-09-15
,它寻找 精确
日期,只找到一个推文:
GET /_search?q=date:2014-09-15 # 1 result
当我们在 date
域查询 2014
,它找不到任何文档,因为没有文档含有这个精确日志:
GET /_search?q=date:2014 # 0 results !
测试分析器
edit有些时候很难理解分词的过程和实际被存储到索引中的词条,特别是你刚接触Elasticsearch。为了理解发生了什么,你可以使用 analyze
API 来看文本是如何被分析的。在消息体里,指定分析器和要分析的文本:
GET /_analyze { "analyzer": "standard", "text": "Text to analyze" }
结果中每个元素代表一个单独的词条:
{ "tokens": [ { "token": "text", "start_offset": 0, "end_offset": 4, "type": "<ALPHANUM>", "position": 1 }, { "token": "to", "start_offset": 5, "end_offset": 7, "type": "<ALPHANUM>", "position": 2 }, { "token": "analyze", "start_offset": 8, "end_offset": 15, "type": "<ALPHANUM>", "position": 3 } ] }
token
是实际存储到索引中的词条。 position
指明词条在原始文本中出现的位置。 start_offset
和 end_offset
指明字符在原始字符串中的位置。
每个分析器的 type
值都不一样,可以忽略它们。它们在Elasticsearch中的唯一作用在于keep_types
token 过滤器。
analyze
API 是一个有用的工具,它有助于我们理解Elasticsearch索引内部发生了什么,随着深入,我们会进一步讨论它。
指定分析器
edit当Elasticsearch在你的文档中检测到一个新的字符串域,它会自动设置其为一个全文 字符串
域,使用 标准
分析器对它进行分析。
你不希望总是这样。可能你想使用一个不同的分析器,适用于你的数据使用的语言。有时候你想要一个字符串域就是一个字符串域—不使用分析,直接索引你传入的精确值,例如用户ID或者一个内部的状态域或标签。
要做到这一点,我们必须手动指定这些域的映射。