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分析器

可以直接定义在settings下analysis下的几个属性：

1. Analyzer由Charactor Filter—>Tokenizer—>Token Filter三部分组成。
2. Normalizer：规整器，它没有分词器，只有字符过滤器和分词过滤器。例如对keyword类型做标准化处理。
3. Charactor Filter：字符过滤器，去掉文本原始的一些字符，例如html标签等。可以有多个
4. Tokenizer：分词器，将上一步处理完的全文数据根据一定的规则拆分成词项。
5. Token Filter：分词过滤器，转换分词后产生的所有词项，例如将分词转为小写，取出的、地、得等停用词，没有Tokenizer。

其中1是组装2345的，2和3是用于数据加入ES时处理原始数据的，4是用于2、3处理后分词的，5是用于4分词后产生的词项进行操作。

1. Analyzer用于非keyword类型的字段，给keyword类型字段设置了analyzer，该字段会不会分词，keyword类型是不能设置analyzer的，该类型下没有该属性，强行设置会直接报错。
2. Normalizer只用于keyword类型的字段，除了keyword类型，其他类型字段不能设置normalizer。
3. 当查询设置了normalizer属性的keyword类型字段时，其normalizer也会作用到查询词上。

设置和查询分析器的两个restful的api，分别是_setting和_analyze

内置过滤器

• html_strip：html标签过滤器



• lowercase：忽略大小写
• synonyms：同义词过滤，这个过滤器也支持指定近义词路径参数synonyms_path。

http://localhost:9560/test_index_1/_settings/
{
  "index":  {
  "analysis":{
                "filter":{
                    "my_synonyms_filter": {
                        "type": "synonym_graph",
                        "synonyms": [
                            "China, chn"
                        ]
                    }
                },
                "analyzer":{
                    "my_synonyms_analyzer": {
                        "filter": [
                            "my_synonyms_filter"
                        ], "type":"custom", "tokenizer":"ik_smart"
                    }
                }
            }
	}
}

• pattern_replace：正则替换，将所有非数字或字母都替换为空值。

{
    "index":{
        "analysis":{
            "char_filter":{
                "patternFilter":{
                    "pattern":"[^A-Za-z0-9]",
                    "type":"pattern_replace",
                    "replacement":""
                }
            }
        }
    }
}

内置分析器、分词器

• standard：根据Unicode文本分段算法，这个会把中文的话就把中文拆成一个字一个字的了，可能会造成冗余结果。还支持设置参数stopwords，stopwords_path，max_token_length

{
    "index":{
        "analysis":{
            "analyzer":{
                "my_standrad_analyzer":{
                    "type":"standard",
                    "max_token_length":5,
                    "stopwords":"and,or"
                }
            }
        }
    }
}

• simple：将文本按照非字母字符进行拆分，并将分词转为小写。
• english：将英文单词的各种变形处理成单词原型。
• keyword：保留原始值不变
• whitespace：按照空格进行分词。
• classic：按照英语的语法进行分词，去掉一些碎词。比如：

分词器

• letter：在非字母位置上分割文本。
• pattern：使用正则表达式进行分词，默认值为\W+，匹配非单词字符（含中文）。支持配置一些额外参数。
  
  
  其他示例：

{
  "settings": {
    "analysis": {
      "analyzer": {
        "email_analyzer":{
          "type":"pattern",
          "pattern":"\W|_",
          "lowercase":true
        }
      }
    }
  }

• uax_url_email：按照文本中的url，邮箱地址去做分词。

官网地址：https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/multi-fields.html

拼音分词器：

git地址：https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-pinyin，相关参数配置：

总结如下：

• keep_first_letter：刘德华—>ldh，默认值为true
• keep_separate_first_letter：刘德华—>l,d,h，默认为false
• limit_first_letter_length：设置first_letter结果的最大长度，默认长度16
• keep_full_pinyin：刘德华—> liu,de,hua，默认为true
• keep_joined_full_pinyin：刘德华—>liudehua，默认为false
• keep_none_chinese：非中文字不分词，默认为true
• keep_none_chinese_together ：将非中文放在一起，默认为true，DJ音乐家 -> DJ,yin,yue,jia，如果设置为false，DJ音乐家 -> D,J,yin,yue,jia
• keep_none_chinese_in_first_letter ：将非中文字母放在第一个字母中合成为一个分词，刘德华AT2016—>ldhat2016，默认为true
• keep_none_chinese_in_joined_full_pinyin：保持非中文字母的完整拼音，刘德华2016—>liudehua2016，默认为false
• none_chinese_pinyin_tokenize：将非中文字母（如果是拼音）的话拆分成一块一块的，默认为true，keep_none_chinese和keep_none_chinese_together应该首先启用。
• keep_original：保留原始输入值，默认为false
• lowercase：小写非中文字母，默认值为true
• trim_whitespace：去空格，默认值为true
• remove_duplicated_term：重复的词将会被删除，de的—>de，（正常de的—>dede），默认为false
• ignore_pinyin_offset：没看懂