## 一、分詞 當一個文檔被存儲時，ElasticSearch會使用分詞器從文檔中提取出若干詞元（token）來支持索引的存儲和搜索；ElasticSearch內置了很多分詞器，但內置的分詞器對中文的處理不好； 舉例來說； 使用分詞命令分析； ``` curl --user elastic:'ray!@#333' -H "Content-Type: application/json" -X POST localhost:9200/_analyze?pretty -d '{"text":"ray elasticsearch"} ' ``` 等同 ``` curl --user elastic:'ray!@#333' -H "Content-Type: application/json" -X POST localhost:9200/_analyze?pretty -d '{"analyzer": "standard","text":"ray elasticsearch"} ' ```  上面結果顯示 "ray elasticsearch"語句被分為兩個單詞，因為英文天生以空格分隔，自然就以空格來分詞，這沒有任何問題； 下面舉一個中文的例子； ``` curl --user elastic:'ray!@#333' -H "Content-Type: application/json" -X POST localhost:9200/_analyze?pretty -d '{"text":"全文檢索網"} ' ``` 等同 ``` curl --user elastic:'ray!@#333' -H "Content-Type: application/json" -X POST localhost:9200/_analyze?pretty -d '{"analyzer": "standard","text":"全文檢索網"} ' ```  從結果可以看出，這種分詞把每個漢字都獨立分開來了，這對中文分詞就沒有意義了，所以ElasticSearch默認的分詞器對中文處理是有問題的； 上面默認的分詞器的名稱是standard；當我們換一個分詞器處理分詞時，只需將"analyzer"字段設置相應的分詞器名稱即可； ES通過安裝插件的方式來支持第三方分詞器； ## 二、中文分詞 常用的是中文分詞器是中科院ICTCLAS的smartcn和IKAnanlyzer分詞器，我們使用IKAnanlyzer分詞器； ### **安裝** 進入${elasticsearch}/plugins目錄下，創建ik子目錄； 下載： ``` wget https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases/download/v7.15.1/elasticsearch-analysis-ik-7.15.1.zip ``` 解壓： ``` unzip elasticsearch-analysis-ik-7.15.1.zip ``` 重啟elasticsearch進程，即可啟用IK分詞器了； ### **測試** ``` curl --user elastic:'ray!@#333' -H "Content-Type: application/json" -X POST localhost:9200/_analyze?pretty -d '{"analyzer": "ik_max_word","text":"全文檢索網"} ' ```  可以看得出來，對比standard分詞器，IK分詞就比較合理了； >[danger] IK包含了兩個分詞器，ik_max_word和ik_smart；