1.首先需要安装好Elasticsearch 和elasticsearch-analysis-ik分词器 2.配置ik同义词 Elasticsearch 自带一个名为 synonym 的同义词 filter.为了能让 IK 和 synonym 同时工作,我们需要定义新的 analyzer,用 IK 做 tokenizer,synonym 做 filter.听上去很复杂,实际上要做的只是加一段配置. 打开 /config/elasticsearch.yml 文件,加入以下配置: index: an

Elasticsearch-IK分词器 一.简介 因为Elasticsearch中默认的标准分词器(analyze)对中文分词不是很友好,会将中文词语拆分成一个一个中文的汉字,所以引入中文分词器-IK. 使用默认 二.安装IK分词器 1.先下载ik分词器 https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases 注意 一定要下载和Elastic版本相同的IK分词器 2.我们将ik分词器上传到我们的es的plugins/ik目录下,ik

话不多说直接开整 首先是版本对应,SpringBoot和ES之间的版本必须要按照官方给的对照表进行安装,最新版本对照表如下: (官网链接:https://docs.spring.io/spring-data/elasticsearch/docs/current/reference/html/#preface.requirements) 1.开始安装ES: 我本地的SpringBoot版本是2.3.4,所以我采用的ES版本是7.6.2版本,然后前往官网进行下载,小伙伴们也可以直接下载我所用的版本(

一.安装JDK1.8 二.安装ES 三个节点:master.slave01.slave02 1.这里下载的是elasticsearch-6.3.1.rpm版本包 https://www.elastic.co/cn/downloads/elasticsearchwget --no-check-certificate https://artifacts.elastic.co/downloads/elasticsearch/elasticsearch-6.3.1.rpm 2.解压 rpm -ivh e

原文:http://3dobe.com/archives/44/ 引言 做搜索技术的不可能不接触分词器.个人认为为什么搜索引擎无法被数据库所替代的原因主要有两点,一个是在数据量比较大的时候,搜索引擎的查询速度快,第二点在于,搜索引擎能做到比数据库更理解用户.第一点好理解,每当数据库的单个表大了,就是一件头疼的事,还有在较大数据量级的情况下,你让数据库去做模糊查询,那也是一件比较吃力的事(当然前缀匹配会好得多),设计上就应当避免.关于第二点,搜索引擎如何理解用户,肯定不是简单的靠匹配,这里面可以加

目录 IK 分词器-介绍 IK 分词器-安装 环境准备:Maven 安装 IK 分词器 IK 分词器-使用 IK 分词器-介绍 现有问题:ES 默认对中文分词并不友好,实际上是把中文进行了每个字的分词. # 查看ES对中文的默认分词 GET /_analyze { "analyzer": "standard", "text": "乒乓球明年总冠军" } # 分词结果,是将"乒乓球明年总冠军"拆分成了&quo

安装elasticsearch及中文IK和近义词配置 安装java环境 java环境是elasticsearch安装必须的 yum install java-1.8.0-openjdk 安装elasticsearch 其实es的安装非常简单了 https://www.elastic.co/downloads/elasticsearch cd /tmp wget https://download.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch/elasticsearc

安装elasticsearch及中文IK和近义词配置 https://www.cnblogs.com/yjf512/p/4789239.html 安装elasticsearch及中文IK和近义词配置 安装java环境 java环境是elasticsearch安装必须的 yum install java-1.8.0-openjdk 安装elasticsearch 其实es的安装非常简单了 https://www.elastic.co/downloads/elasticsearch cd /tmp

Elasticsearch简介 Elasticsearch是什么? Elaticsearch简称为ES,是一个开源的可扩展的分布式的全文检索引擎,它可以近乎实时的存储.检索数据.本身扩展性很好,可扩展到上百台服务器,处理PB级别的数据.ES使用Java开发并使用Lucene作为其核心来实现索引和搜索的功能,但是它通过简单的RestfulAPI和javaAPI来隐藏Lucene的复杂性,从而让全文搜索变得简单. 起源:Shay Banon.2004年失业,陪老婆去伦敦学习厨师.失业在家帮老婆写一个

起因 需要在ES中使用聚合进行统计分析,但是聚合字段值为中文,ES的默认分词器对于中文支持非常不友好:会把完整的中文词语拆分为一系列独立的汉字进行聚合,显然这并不是我的初衷.我们来看个实例: POST http://192.168.80.133:9200/my_index_name/my_type_name/_search { "size": 0, "query" : { "range" : { "time": { "

IK分词插件的安装 ES集群环境 VMWare下三台虚拟机Ubuntu 14.04.2 LTS JDK 1.8.0_66 Elasticsearch 2.3.1 elasticsearch-jdbc-2.3.1.0 IK分词器1.9.1 clustername:my-application 分配如下表: 虚拟机 | IP | node-x ----|---- search1 | 192.168.235.133 | node-1 search2 |192.168.235.134 | node-2

Linux下,非Docker启动Elasticsearch 6.3.0 查看java版本,需要1.8版本 java -version yum -y install java 创建用户,因为elasticsearch不能root操作 useradd panfeng 设置密码 passwd panfeng 输入123456,上面说无效小于8字符,又让输入一次,再输入123456 切换用户,带有-参数是把当前环境也切换过去 su - panfeng 这时候用ftp把elasticsearch-6.3.

一.安装IK分词器 Elasticsearch也需要安装IK分析器以实现对中文更好的分词支持. 去Github下载最新版elasticsearch-ik https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases 将ik文件夹放在elasticsearch/plugins目录下,重启elasticsearch. Console控制台输出: [2019-09-04T08:50:23,395][INFO ][o.e.p.PluginsSer

elasticsearch默认的分词:http://localhost:9200/userinfo/_analyze?analyzer=standard&pretty=true&text=我是中国人 (或者不写analyzer=standard) 分词之后是:“我”“是”“中”“国”“人“,会将每一个词都拆开.使用ik对中文分词 http://localhost:9200/userinfo/_analyze?analyzer=ik&pretty=true&text=我是中国

1.简介 ElasticSearch默认自带的分词器,是标准分词器,对英文分词比较友好,但是对中文,只能把汉字一个个拆分.而elasticsearch-analysis-ik分词器能针对中文词项颗粒度进行粗细提取,所以对中文搜索是比较友好的.IK分词器有两种类型ik_smart和ik_max_word,前者提取词项粒度最粗,后者最细.而ElasticSearch默认并不支持IK分词器,需要自己安装. 2.前期准备 2.1下载elasticsearch-analysis-ik分词器组件 到GitH

转载请注明出处! IK分词器如果配置成 <fieldType name="text_ik" class="solr.TextField"> <analyzer type="index" isMaxWordLength="false" class="org.wltea.analyzer.lucene.IKAnalyzer"/> <analyzer type="query

docker run -di --name=tensquare_es -p 9200: -p 9300:9300 elasticsearch:5.6.8 创建elasticsearch容器(如果版本不是最新的需要在后面加上版本号) 直接浏览器访问创建对应的索引库(这里使用postman) search模块对应application.yml文件设置 添加之后9200可用,9300不可用,下面让虚拟机上面的9300端口可用 docker exec -it tensquare_es /bin/bash

安装ik分词器(必须安装maven) 上传相应jar包 解压到相应目录 unzip elasticsearch-analysis-ik-master.zip(zip包) cp -r elasticsearch-analysis-ik-master /export/servers/ cd elasticsearch-analysis-ik-master/ mvn package -Pdist,native -DskipTests -Dtar cd /export/servers/elasticse

简介:下面讲有我已经打包并且编辑过的zip包,你可以在下面下载即可. 1.下载zip包.elasticsearch-analysis-ik-1.8.0.jar下面有附件链接[ik-安装包.zip],下载即可.(内有做好的elasticsearch-analysis-ik-1.8.0.jar) 2.上传zip包.下载ik.zip文件后解压缩,如下图. 修改plugin-descriptor.properties文件,将elasticsearch.version=2.2.0改成自己的elastics

官网地址:https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/docker.html#docker-cli-run-prod-mode 1.拉取镜像 docker pull elasticsearch: docker pull kibana: 2.启动容器 docker run  -d --name es1  -p 9200:9200 -p 9300:9300 --restart=always -e "discovery

之前我们创建索引,查询数据,都是使用的默认的分词器,分词效果不太理想,会把text的字段分成一个一个汉字,然后搜索的时候也会把搜索的句子进行分词,所以这里就需要更加智能的分词器IK分词器了. 1. ik分词器的下载和安装,测试 第一: 下载地址:https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases ,这里你需要根据你的Es的版本来下载对应版本的IK,这里我使用的是6.3.2的ES,所以就下载ik-6.3.2.zip的文件. 第二: