分词搜索插件,python 分词搜索

不了解分词 device的，请参考Elasticsearch中文版分词device插件。一般中文分词 device使用的是第三方ik 分词 device，mmsegf 分词 device和paoding 分词 device，可能最初是在lucene中构建的，后来移植到es中，首先是创建一个索引库，我们之前已经安装了IK 分词这里，我们创建一个测试索引，它只有一个内容字段，添加文档时，字段的分词 mode为ik_max_word，关键字的分词 mode为ik_smart。

Elasticsearch要实现全文检索，首先要确定分词 device。默认情况下，es中有许多分词设备。请参考官方文件。了解分词 device主要是如何实现的。一般中文分词 device使用的是第三方ik 分词 device，mmsegf 分词 device和paoding 分词 device，可能最初是在lucene中构建的，后来移植到es中。目前我们在ES的最新版本中使用IK 分词。将ik 分词安装到elasticsearch中非常简单。它有一个插件目录、analysisik和一个配置目录。

之前我们已经了解到，Elasticsearch是一个基于Lucene的分布式全文检索引擎，但是Elasticsearch的倒排索引其实就是Lucene的倒排索引。数据检索是ES的一个核心功能，其底层实现也离不开倒排索引。通过倒排索引技术可以提高数据检索的效率，理解倒排索引的原理非常重要。那么什么是倒排索引，我们如何理解它呢？

这样我们就可以按照创建索引库、添加文档、数据检索的顺序来了解倒排索引。首先是创建一个索引库。我们之前已经安装了IK 分词这里，我们创建一个测试索引，它只有一个内容字段。添加文档时，字段的分词 mode为ik_max_word，关键字的分词 mode为ik_smart。不了解分词 device的，请参考Elasticsearch中文版分词device插件。

首先我们来看看表格有没有索引命令，showindexfrom table name当您看到主键索引时，索引类型是BTREE(二叉树)。正是因为有了这种二叉树算法，查询速度快了很多。二叉树的原理是取中间的数，大于这个数就向右排，小于这个数就向左排，以此类推。例如，如果我们不使用索引，我们需要查询11次才能取出编号为4的数据。

安装地址可以参考github开源项目elasticsearchanalysispinyin运行上面的测试示例，结果如下:This 插件包含:Analyzer: Pinyin，Tokenizer: Pinyin和tokenfilter:pinyin，支持一些自定义选项。

我觉得是因为更新的原因，网上别人的教程都有问题，所以我自己摸索了一下。现在我分享一下npminstallnodejieba文档，说说我在安装过程中遇到的问题。一开始一直报错，还是不行，在文档里把centos6.3的python2.6.6升级到了2.7.3。将pip升级到相应的版本(1.3.1)，然后安装，再运行项目目录的node_modules下的nodejieba目录下的install.sh。声明如下:cd。/node _ modules/nodejiebasudobash。/install.sh具体用法文档很清楚，需要注意的是运行到varanalyzerjieba(。，将启动插件的python程序。用完后可以用analyzer.close()关闭python程序，但是启动需要时间，尤其是在低性能电脑上(我的是阿里云最低配置的服务器，持续9.9个月)。如果每次都要开关，会有1秒左右的延迟，体验会受到影响。。

公司的电商app需要做搜索的功能。经过分析整理，列出以下需求:接下来，通库的设计和商品清单的编码已经直接用在业务库中，只需设计es索引即可，es安装好之后，会安装jk和拼音插件，因为后面会用到拼音功能，不过现阶段先不要担心拼音。产品表定义:产品类对应的仓库定义:参照application.yml文件增加mavenpom文件，增加es相关配置，以上定义完成后，项目开始。成功后可以看到如下提示(调试级别下):如果没有错误信息伴随(es索引配置错误，会相应提示)，此时es中的产品索引应该已经创建成功。