Elasticsearch - 中文分词器的集成与使用教程1（IK分词器的安装与使用）
Elasticsearch 在创建索引和查询索引时都需要进行分词，分词需要用到分词器。分词器的作用是：把一段文本中的文本按照一定规则切分成词语。本文将演示如何在在 Elasticsearch 中集成 IK 这个中文分词器。
一、基本介绍
1，分词器介绍
（1）分词器底层对应的是 Analyzer 类，它是一个抽象类。切分词的具体规则是由其子类实现的，即不同的分词器分词的规则是不同的。所以，对于不同的语言，要使用不同的分词器。
（2）在创建索引时会用到分词器，在查询索引时也会用到分词器，这两个地方要使用同一个分词器，否则可能会搜索不到结果。
2，分词器的工作流程
（1）切分关键词（把关键的、核心的词语切出来）。
（2）去除停用词。
（3）对于英文词语，把所有字母转为小写（搜索时不区分大小写）。
3，中文分词器
（1）在中文数据检素场景中，为了提供更好的检索效果，需要在 Elasticsearch 中集成中文分词器。因为 Elasticsearch 默认是按照英文的分词规则进行分词的，所以中文分词效果不理想。
（2）在中文分词领域，IK 分词器是不可撼动的，所以这里在 Elasticsearch 中集成 IK 这个中文分词器。
二、IK 分词器的安装
注意：在 Elasticscarch 中安装 elasticsearch-analysis-ik 插件时，需要在 Elasticsearch 集群的所有节点中都安装。
1，下载 IK 插件包
wget https://release.infinilabs.com/analysis-ik/stable/elasticsearch-analysis-ik-7.17.26.zip
（2）将下载好的 IK 插件包移动到 Elasticsearch 目录下：
mv elasticsearch-analysis-ik-7.17.26.zip /usr/local/elasticsearch/
2，安装 IK 插件
（1）进入 Elasticsearch 目录，执行如下命令离线安装 elasticsearch-analysis-ik 插件：
bin/elasticsearch-plugin install file:///usr/local/elasticsearch/elasticsearch-analysis-ik-7.17.26.zip
（2）在安装的过程中会有警告信息提示，需要输入 y 确认继续向下执行：
（3）如果看到以下内容，则表示安装成功了。
3，查看安装结果
（1）在插件安装成功后，在 Elasticsearch 目录下的 config 和 plugins 目录下会产生一个 analysis-ik 目录。
（2）config 目录下的 analysis-ik 中存储的是 elasticsearch-analysis-ik 插件的配置文件信息：
ll config/analysis-ik
（3）plugins 目录下的 analysis-ik 中存储的是 elasticsearch-analysis-ik 插件的核心 Jar 包：
ll plugins/analysis-ik
4，停止集群
如果集群正在运行，则需要停止集群（将所有节点的 Elasticsearch 进程停止）：
jps kill 进程号
5，修改目录权限
我们需要修改 Elasticsearch 的 plugins 目录下 analysis-ik 子目录的权限。为了方便操作，我们可以直接修改 Elasticsearch 父目录的权限即可。
chmod -R 777 /usr/local/elasticsearch
6，重新启动集群
（1）三台服务器都切换到 es 用户：
（2）然后各服务器分别进入 elasticsearch 目录后执行如下命令即可启动服务：
（3）我们也可以使用后台运行的方式启动服务：
su es
（2）然后各服务器分别进入 elasticsearch 目录后执行如下命令即可启动服务：
./bin/elasticsearch
（3）我们也可以使用后台运行的方式启动服务：
nohup ./bin/elasticsearch 2>&1 &
三、IK 分词器的使用
1，默认分词器效果
（1）下面命令使用默认分词器测试中文分词效果：
curl -XPOST "http://node1:9200/emp/_analyze?pretty" -H 'Content-Type: application/json' -d '{"text":"我们是中国人"}'
（2）返回结果如下，可以看到默认分词器对于中文的分词并不理想，每个字都分成一个词：
2，IK 分词器效果
（1）下面命令使用 IK 分词器测试中文分词效果：
ik_max_word 和 ik_smart 区别：
- ik_max_word 会将文本做最细粒度的拆分。
- ik_smart 会做最粗粒度的拆分。
curl -XPOST "http://node1:9200/emp/_analyze?pretty" -H 'Content-Type: application/json' -d '{"text":"我们是中国人","tokenizer":"ik_max_word"}'
（2）返回的结果如下：
