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在处理中文等复杂语言的搜索时，Elasticsearch的分词器起着至关重要的作用。Elasticsearch允许我们自定义分词器，以满足特定的索引和搜索需求。有时，我们在插入数据时使用一种分词策略，而在搜索时使用另一种，以优化性能和搜索结果的相关性。本文将介绍如何在Elasticsearch中创建自定义分词器，并在插入和搜索时使用不同的分词器。

自定义分词器的基本概念

在Elasticsearch中，分词器（Analyzer）由以下三个主要部分组成：

Character Filters（字符过滤器）：在Tokenizer之前对文本进行处理。
Tokenizer（分词器）：将文本切分成词条。
Token Filters（词条过滤器）：对Tokenizer输出的词条进行进一步处理。

环境准备

确保您已经安装了Elasticsearch，并且对Elasticsearch的基本操作和分词器有一定的了解。

创建自定义分词器

我们将创建一个自定义分词器my_analyzer，它在索引时使用ik_max_word tokenizer和pinyin filter，而在搜索时使用ik_smart tokenizer。

定义索引和分词器

PUT /test
{
  "settings": {
    "analysis": {
      "analyzer": {
        "my_analyzer": {
          "tokenizer": "ik_max_word",
          "filter": ["pinyin"]
        }
      },
      "filter": {
        "pinyin": {
          "type": "pinyin",
          "keep_first_letter": true
        }
      }
    }
  },
  "mappings": {
    "properties": {
      "name": {
        "type": "text",
        "analyzer": "my_analyzer",
        "search_analyzer": "ik_smart"
      }
    }
  }
}

插入数据示例

使用自定义分词器my_analyzer插入数据：

POST /test/_doc/1
{
  "id": 1,
  "name": "狮子"
}

POST /test/_doc/2
{
  "id": 2,
  "name": "虱子"
}

搜索数据示例

使用ik_smart分词器搜索包含"掉入狮子笼咋办"的数据：

GET /test/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "name": "掉入狮子笼咋办"
    }
  }
}

结语

通过自定义分词器，我们可以更灵活地控制Elasticsearch的索引和搜索行为。在本例中，我们创建了一个自定义分词器my_analyzer，它在索引时使用ik_max_word tokenizer和pinyin filter进行分词，并在搜索时使用ik_smart tokenizer。这种方法可以提高搜索的灵活性和准确性，尤其是在处理中文等需要复杂分词逻辑的语言时。

希望本文能帮助您了解如何在Elasticsearch中创建和使用自定义分词器，以及如何在不同的搜索和插入场景下应用不同的分词策略。