摘要：
3.1具体配置① 修改上一节中新创建的“yb_knowledge.json”模板中的“设置”配置，添加自定义分析器“analysis”：｛“filter”：｝…忽略其余的…“pinyin_filter”：｛“type”：“pinyin”，“keep_first_letter”：true，“keep.parate_first_letter”：false，“keep_full_pinyin”：true、“keep_joined_full_pin”：true；“none_chinese_pinyin_tokenize”：false、“keep_joined_fall_pinyin”：true n“：true，”remove_uplicated_term“：true、”keep_original“：true”，“limit_first_letter_length”：50，”小写字母“：true｝｝”，“分析器”：｛…忽略其余…“ik_synonym_pinyin”：{“type”：“custom”，“token”：“ik_smart”、“filter”：。
一、前言
上篇介绍了 ES 的同义词搜索，使我们的搜索更强大了，然而这还远远不够，在实际使用中还可能希望搜索「fanqie」能将包含「番茄」的结果也罗列出来，这就涉及到拼音搜索了，本篇将介绍如何具体实现。
二、安装 ES 拼音插件
2.1 拼音插件简介
GitHub 地址：https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-pinyin
2.2 安装步骤
① 进入 ES 的 bin 目录
$ cd /usr/local/elasticsearch/bin/
② 通过 elasticsearch-plugin 命令安装 pinyin 插件
$ ./elasticsearch-plugin install https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-pinyin/releases/download/v5.5.3/elasticsearch-analysis-pinyin-5.5.3.zip
③ 安装成功后会在 plugins 目录出现 analysis-pinyin 文件夹
三、自定义分析器
要使用「拼音插件」需要在创建索引时使用「自定义模板」并在自定义模板中「自定义分析器」。
3.1 具体配置
① 在上篇新建的「 yb_knowledge.json 」模板中修改「 setting 」配置，往其中添加自定义分析器
"analysis": {
"filter": {
...省略其余部分...
"pinyin_filter":{
"type": "pinyin",
"keep_first_letter": true,
"keep_separate_first_letter": false,
"keep_full_pinyin": true,
"keep_joined_full_pinyin": true,
"none_chinese_pinyin_tokenize": false,
"keep_joined_full_pinyin": true,
"remove_duplicated_term": true,
"keep_original": true,
"limit_first_letter_length": 50,
"lowercase": true
}
},
"analyzer": {
...省略其余部分...
"ik_synonym_pinyin": {
"type": "custom",
"tokenizer": "ik_smart",
"filter": ["synonym_filter","pinyin_filter"]
}
}
}
自定义分析器说明：
- 首先声明一个新「 token filter 」—— 「 pinyin_filter 」，其中 type 为 pinyin 即拼音插件，其余字段详见 GitHub 项目说明。
- 其次声明一个新 「analyzer」—— 「ik_synonym_pinyin」，其中 type 为 custom 即自定义类型， tokenizer 为 ik_smart 即使用 ik 分析器的 ik_smart 分词模式， filter 为要使用的词过滤器，可以使用多个，这里使用了上述定义的 pinyin_filter 以及前篇的 synonym_filter 。
② 与此同时修改「 mappings 」中的 properties 配置，往「 knowledgeTitle 」及「 knowledgeContent 」这两个搜索字段里添加 fields 参数，它支持以不同方式对同一字段做索引，将原本的简单映射转化为多字段映射，此处设置一个名为「 pinyin 」的嵌套字段且使用上述自定义的「 ik_synonym_pinyin 」作为分析器。
"mappings": {
"knowledge": {
...省略其余部分...
"properties": {
...省略其余部分...
"knowledgeTitle": {
"type": "text",
"analyzer": "ik_synonym_max",
"fields":{
"pinyin": {
"type":"text",
"analyzer": "ik_synonym_pinyin"
}
}
},
"knowledgeContent": {
"type": "text",
"analyzer": "ik_synonym_max",
"fields":{
"pinyin": {
"type":"text",
"analyzer": "ik_synonym_pinyin"
}
}
}
}
}
}
③ 最后删除先前创建的 yb_knowledge 索引并重启 Logstash
注：重建索引后可以通过「_analyze」测试分词结果
curl -XGET http://localhost:9200/yb_knowledge/_analyze
{
"analyzer":"ik_synonym_pinyin",
"text":"番茄"
}
注：在添加了同义词「番茄、西红柿、圣女果」的基础上分词结果如下
{
"tokens": [
{
"token": "fan",
"start_offset": 0,
"end_offset": 2,
"type": "SYNONYM",
"position": 0
},
{
"token": "番茄",
"start_offset": 0,
"end_offset": 2,
"type": "SYNONYM",
"position": 0
},
{
"token": "fanqie",
"start_offset": 0,
"end_offset": 2,
"type": "SYNONYM",
"position": 0
},
{
"token": "fq",
"start_offset": 0,
"end_offset": 2,
"type": "SYNONYM",
"position": 0
},
{
"token": "qie",
"start_offset": 0,
"end_offset": 2,
"type": "SYNONYM",
"position": 1
},
{
"token": "xi",
"start_offset": 0,
"end_offset": 2,
"type": "SYNONYM",
"position": 2
},
{
"token": "hong",
"start_offset": 0,
"end_offset": 2,
"type": "SYNONYM",
"position": 3
},
{
"token": "shi",
"start_offset": 0,
"end_offset": 2,
"type": "SYNONYM",
"position": 4
},
{
"token": "西红柿",
"start_offset": 0,
"end_offset": 2,
"type": "SYNONYM",
"position": 4
},
{
"token": "xihongshi",
"start_offset": 0,
"end_offset": 2,
"type": "SYNONYM",
"position": 4
},
{
"token": "xhs",
"start_offset": 0,
"end_offset": 2,
"type": "SYNONYM",
"position": 4
},
{
"token": "sheng",
"start_offset": 0,
"end_offset": 2,
"type": "SYNONYM",
"position": 5
},
{
"token": "nv",
"start_offset": 0,
"end_offset": 2,
"type": "SYNONYM",
"position": 6
},
{
"token": "guo",
"start_offset": 0,
"end_offset": 2,
"type": "SYNONYM",
"position": 7
},
{
"token": "圣女果",
"start_offset": 0,
"end_offset": 2,
"type": "SYNONYM",
"position": 7
},
{
"token": "shengnvguo",
"start_offset": 0,
"end_offset": 2,
"type": "SYNONYM",
"position": 7
},
{
"token": "sng",
"start_offset": 0,
"end_offset": 2,
"type": "SYNONYM",
"position": 7
}
]
}
四、结语
至此拼音搜索已经实现完毕，最近两篇都是有关 ES 插件以及 Logstash 自定义模板的配置，没有涉及具体的 JAVA 代码实现，下一篇将介绍如何通过 JAVA API 实现搜索结果高亮。