我的elasticsearch系列文章，逐漸更新中，歡迎關注
0a.關於elasticsearch及例項應用
00.solr與elasticsearch對比
01.elasticsearch能做什麼？
02.elastic stack功能介紹
03.如何安裝與設定elasticsearch api
04.如果通過elasticsearch的head外掛程式建立索引_crud操作
05.elasticsearch多個例項和head plugin使用介紹
06.當elasticsearch進行文件索引時，它是如何工作的?
07.elasticsearch中的對映方式—簡潔版教程
08.elasticsearch中的分析和分析器應用方式
09.elasticsearch中構建自定義分析器
10.kibana科普-作為elasticsearhc開發工具
11.elasticsearch查詢方法
12.elasticsearch全文查詢
13.elasticsearch查詢-術語級查詢
15.使用django進行elasticsearch的簡單方法
16.關於elasticsearch的6件不太明顯的事情
17.使用python的初學者elasticsearch教程
18.用elasticsearch索引mongodb,乙個簡單的自動完成索引專案
19.kibana對elasticsearch的實用介紹
20.不和諧如何索引數十億條訊息
21.使用django進行elasticsearch的簡單方法
另外elasticsearch入門，我強烈推薦elasticsearch入門教程和這篇優秀的rest api設計指南 給你，這兩個指南都是非常想盡的入門手冊。
介紹在本系列的第乙個部落格中，我們看到了在elasticsearch中對文件建立索引時的反向索引計算，而在第二個部落格中，我們看到了elasticsearch中的對映基礎。現在，在此部落格中，我們將詳細介紹elasticsearch的分析部分，如何完成以及如何定製分析。
1.分析過程說明
為了了解elasticsearch中的分析過程及其需求，我們需要對
inverted index
elasticsearch中的建立進行更深入的了解。我們在階段02的部落格01中討論的關於
inverted index
建立的內容是基本版本，在這裡讓我為倒排索引建立場景新增一些複雜性。
當我們將這些文件索引到elasticsearch時，流程如下：
現在讓我解釋反向索引建立之前的每個階段：
1.1字元過濾器
字元過濾器具有對提供給他們的輸入文字執行新增，刪除或替換操作的能力。為了更清楚地理解它，如果輸入字串包含重複出現的拼寫錯誤的單詞，而我們需要用正確的單詞替換它，那麼我們可以使用字元過濾器對此進行相同的處理。此過濾器最常見的應用之一是
html
「the」,」auto」,」generation」,」is」,」a」,」success」
在這裡我們可以看到令牌中沒有html標記。同樣，嘗試不帶的上述curl請求，
「char_filter」:[「html_strip」]
然後看看有什麼不同。
1.2分詞器
從「字元」過濾器轉換後的輸入文字將傳遞到令牌處理程式。令牌生成器會將輸入文字拆分為特定字元處的單個令牌（或術語）。elasticsearch中的預設標記器是「標準標記器」，它使用基於語法的標記化技術，該技術不僅可以擴充套件到英語，還可以擴充套件到許多其他語言。
讓我們在下面看到乙個標準令牌生成器的示例：
在響應中，您可以看到文字分為以下標記：
「 the」，「 auto」，「 generation」，「 is」，「 a」，「 success」
在這裡，只要有空格和連字元（-），單詞就會被拆分。
注意：有不同型別的標記器，用於不同的目的。在某些用例中，我們可能不需要拆分特殊字元（例如，在使用電子郵件id或url的情況下），因此為了滿足此類需求，我們可以使用「 uax url email tokenizer」等標記器。可以在此處找到elasticsearch提供的標記器列表
響應中生成的令牌如下所示：
「 the」，「 auto」，「 generation」，「 is」，「 a」，「 success」
請注意，每個標記現在都小寫了。這就是小寫令牌過濾器對令牌的作用。
有關elasticsearch隨附的令牌過濾器的列表
在elasticsearch中，令牌過濾器最常見的用例之一是向單詞新增同義詞。從本質上講，這意味著可以使用此過濾器將單詞對映到其同義詞，並且每當我們搜尋同義詞時，都會出現包含基礎單詞的文件。我們將在以後的部落格中看到此方法的應用。
2.分析儀
上一節介紹了elasticsearch分析文件中欄位內容的過程。正如在上一節中提到的，有幾種型別的字元過濾器，令牌化器和令牌過濾器可用，我們應該根據遇到的用例明智地選擇它們。這三個元件（字元過濾器，令牌生成器和令牌過濾器）的組合稱為分析器。elasticsearch提供了幾種型別的內建分析器，用於處理最常見的用例。例如，elasticsearch的預設分析器標準分析器是標準令牌生成器和兩個令牌過濾器（標準令牌過濾器，小寫和停止令牌過濾器）的組合。同樣，根據字元過濾器的組合，可以使用多種分析儀，
分析儀的總體結構如下所示：
我們還可以通過選擇所需的過濾器和標記器來製作自定義分析器。我們將在本系列的下乙個部落格中看到定製分析器的製作。
3.分析階段
現在我們對什麼是分析以及什麼是分析器有了清晰的了解，讓我們進入在elasticsearch中發生的分析的兩個階段，即索引時間分析和搜尋時間分析。
3.1索引時間分析
讓我們考慮以下文件進行索引
這整個過程發生在索引時間中，因此發生在名稱索引時間分析中。
3.2搜尋時間分析
顧名思義，搜尋時間分析將在搜尋時發生。但是有乙個區別，就是這種分析是在查詢上進行的，具體取決於所使用的查詢。
3.2.1術語查詢-情況1
考慮以下查詢：
curl -xpost localhost:9200/testindex-0203/testtype/_search -d 『}}』
如果我們對索引「 testindex-0203」執行此查詢，它將返回被索引的文件作為結果。標記「名稱」存在於反向索引中，並再次對映到文件1。因此，當我們搜尋術語「名稱」時，它將查詢反向索引，並且由於找到了該術語，因此相應的文件被提取為結果。
3.2.2術語查詢-案例2
現在考慮具有相同「條件」查詢的另一種情況，如下所示：
curl -xpost localhost:9200/testindex-0203/testtype/_search -d 『}}』
在這裡，我們使用相同的術語查詢來進行查詢，但是對於搜尋關鍵字使用不同的大小寫，其現在是「名稱」而不是「名稱」。現在發生了一些有趣的事情，此搜尋不會給我們找到任何檔案。這種奇怪行為的原因是，倒排索引中不存在「名稱」，因此沒有要顯示的文件。
因此，對於「術語」查詢，不允許對搜尋關鍵字進行任何分析。
3.2.3術語查詢-情況3
讓我們考慮術語查詢的另一種情況以檢視此行為，這是查詢
curl -xpost localhost:9200/testindex-0203/testtype/_search -d 『}}』
在上述情況下，沒有分析搜尋關鍵字，因此，elasticsearch在反向索引中尋找令牌「我的名字」。並且由於此類術語不存在，因此針對上述查詢，elasticsearch也將返回零結果。
在elasticsearch中就是「條件」查詢的情況。讓我們嘗試乙個不同的查詢，稱為match query並檢查輸出。
3.2.4匹配查詢-情況1
考慮以下查詢：
curl -xpost localhost:9200/testindex-0203/testtype/_search -d 『}}』
這將返回帶有索引文件的響應，因為反向索引中存在「名稱」令牌。
3.2.5匹配查詢-情況2
curl -xpost localhost:9200/testindex-0203/testtype/_search -d 『}}』
在這裡，當我們對案例2使用「條件」查詢時，沒有任何響應。但是，對於匹配查詢，無論在索引編制時將什麼分析應用於要查詢的字段（文字），都將對搜尋關鍵字（「名稱」）進行完全相同的分析。這使搜尋關鍵字經歷「標準分析」，並且搜尋關鍵字「名稱」更改為「名稱」（由於標準分析器中的小寫標記過濾器）。這個新的搜尋關鍵字「名稱」存在於反向索引中，並且響應也將具有相應的文件。
3.2.6匹配查詢-情況3
curl -xpost localhost:9200/testindex-0203/testtype/_search -d 『}}』
這裡給出的搜尋關鍵字是「my name」，經過標準分析後，它將轉換為關鍵字「我的名字」和「名字」。這兩個關鍵字都存在於反向索引中，因此將文件作為響應返回。
因此，根據查詢型別，搜尋關鍵字將在搜尋時間內進行分析（與查詢的字段相同）。這稱為搜尋時間分析。
結論在此部落格中，我介紹了分析器的基本組成部分以及elasticsearch中發生的分析型別。在下乙個部落格中，我們將看到如何針對非常特定的用例構建自己的自定義分析器。
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