1.9安装中文分词器
(1)下载中文分词器 https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik
下载elasticsearch-analysis-ik-master.zip(2)解压elasticsearch-analysis-ik-master.zip
unzip elasticsearch-analysis-ik-master.zip
(3)进入elasticsearch-analysis-ik-master，编译源码
mvn clean install -Dmaven.test.skip=true
(4)在es的plugins文件夹下创建目录ik
(5)将编译后生成的elasticsearch-analysis-ik-版本.zip移动到ik下，并解压
(6)解压后的内容移动到ik目录下
第二节 ElasticSearch基本操作
2.1倒排索引
Elasticsearch 使用一种称为 倒排索引 的结构，它适用于快速的全文搜索。一个倒排索引由文档中所有不重复词的列表构成，对于其中每个词，有一个包含它的文档列表。
示例：
(1)：假设文档集合包含五个文档，每个文档内容如图所示，在图中最左端一栏是每个文档对应的文档编号。我们的任务就是对这个文档集合建立倒排索引。
(2):中文和英文等语言不同，单词之间没有明确分隔符号，所以首先要用分词系统将文档自动切分成单词序列。这样每个文档就转换为由单词序列构成的数据流，为了系统后续处理方便，需要对每个不同的单词赋予唯一的单词编号，同时记录下哪些文档包含这个单词，在如此处理结束后，我们可以得到最简单的倒排索引
“单词ID”一栏记录了每个单词的单词编号，第二栏是对应的单词，第三栏即每个单词对应的倒排列表
(3):索引系统还可以记录除此之外的更多信息,下图还记载了单词频率信息（TF）即这个单词在某个文档中的出现次数，之所以要记录这个信息，是因为词频信息在搜索结果排序时，计算查询和文档相似度是很重要的一个计算因子，所以将其记录在倒排列表中，以方便后续排序时进行分值计算。
(4):倒排列表中还可以记录单词在某个文档出现的位置信息
(1,<11>,1),(2,<7>,1),(3,<3,9>,2)
有了这个索引系统，搜索引擎可以很方便地响应用户的查询，比如用户输入查询词“Facebook”，搜索系统查找倒排索引，从中可以读出包含这个单词的文档，这些文档就是提供给用户的搜索结果，而利用单词频率信息、文档频率信息即可以对这些候选搜索结果进行排序，计算文档和查询的相似性，按照相似性得分由高到低排序输出，此即为搜索系统的部分内部流程。
2.1.2 倒排索引原理
1.The quick brown fox jumped over the lazy dog
2.Quick brown foxes leap over lazy dogs in summer
倒排索引：
Term Doc_1 Doc_2
Quick | | XThe | X | brown | X | X dog | X | dogs | | X fox | X | foxes | | X in | | X jumped | X | lazy | X | X leap | | X over | X | X quick | X | summer | | X the | X |
搜索quick brown ：
Term Doc_1 Doc_2
brown | X | Xquick | X |
Total | 2 | 1
计算相关度分数时，文档1的匹配度高，分数会比文档2高
问题：
Quick 和 quick 以独立的词条出现，然而用户可能认为它们是相同的词。
fox 和 foxes 非常相似, 就像 dog 和 dogs ；他们有相同的词根。
jumped 和 leap, 尽管没有相同的词根，但他们的意思很相近。他们是同义词。
搜索含有 Quick fox的文档是搜索不到的
使用标准化规则(normalization)：建立倒排索引的时候，会对拆分出的各个单词进行相应的处理，以提升后面搜索的时候能够搜索到相关联的文档的概率
Term Doc_1 Doc_2
brown | X | Xdog | X | X fox | X | X in | | X jump | X | X lazy | X | X over | X | X quick | X | X summer | | X the | X | X
