学好Elasticsearch系列-分词器

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在Elasticsearch中，分词器是用于将文本数据划分为一系列的单词（或称之为词项、tokens）的组件。这个过程是全文搜索中的关键步骤。

一个分词器通常包含以下三个部分：

1. 字符过滤器（Character Filters）：它接收原始文本作为输入，然后可以对这些原始文本进行各种转换，如去除HTML标签，将数字转换为文字等。
2. 分词器（Tokenizer）：它将经过字符过滤器处理后的文本进行切分，生成一系列词项。例如，标准分词器会按照空格将文本切分成词项。
3. 词项过滤器（Token Filters）：它对词项进行进一步的处理。比如小写化，停用词过滤（移除常见而无意义的词汇如"and", "the"），同义词处理，stemming（提取词根）等。

Elasticsearch提供了许多内置的分词器，如标准分词器（Standard Tokenizer）、简单分词器（Simple Tokenizer）、空白分词器（Whitespace Tokenizer）、关键字分词器（Keyword Tokenizer）等。每种分词器都有其特定的应用场景，并且用户也可以自定义分词器以满足特殊需求。

规范化：normalization

在Elasticsearch中，"normalization" 是指将文本数据转化为一种标准形式的步骤。这种处理主要发生在索引时，包括以下操作：

1. Lowercasing：将所有字符转换为小写。这是最常见的标准化形式，因为搜索常常是不区分大小写的。
2. Removing diacritical marks：移除重音符号或其他变音记号。例如，将 "résumé" 转换为 "resume"。
3. Converting characters to their ASCII equivalent：将非ASCII字符转换为等效的ASCII字符。例如，将 "ë" 转换为 "e"。

这些转换有助于提高搜索的准确性，因为用户可能以各种不同的方式输入同一个词语。通过将索引和搜索查询都转换为相同的形式，可以更好地匹配相关结果。

说白了normalization就是将不通用的词汇变成通用的词汇。文档规范化，提高召回率。

举个例子：

假设我们希望在 Elasticsearch 中创建一个新的索引，该索引包含一个自定义分析器，该分析器将文本字段转换为小写并移除变音符号。可以使用以下请求：

PUT /my_index
{
  "settings": {
    "analysis": {
      "analyzer": {
        "my_custom_analyzer": { "type": "custom",
          "tokenizer": "standard",
          "filter": ["lowercase", "asciifolding"]
        }
      }
    }
  },
  "mappings": {
    "properties": {
      "my_field": {
        "type": "text",
        "analyzer": "my_custom_analyzer"
      }
    }
  }
}

在这个例子中，我们首先使用 PUT 请求创建了一个名为 "my_index" 的新索引。然后，在 settings 对象中定义了一个名为 "my_custom_analyzer" 分析器。

这个分析器包括三部分：

• "type": "custom": 这表示我们正在创建一个自定义分析器。
• "tokenizer": "standard": 这设置了标准分词器，它按空格和标点符号将文本拆分为单词。
• "filter": ["lowercase", "asciifolding"]: 这是一个过滤器链，将所有文本转为小写 (lowercasing) 并移除所有的变音符号（如 accented characters）。

最后，在 mappings 对象中，我们指定 "my_field" 字段要使用这个自定义分析器。

现在，当我们索引包含像 "Résumé" 这样的文本时，它会被标准化为"resume"，这样无论用户输入 "resume" 还是 "résumé" 或者 "RESUME", 都能匹配到正确的结果。

POST /my_index/_doc
{
  "my_field": "Méditerranéen RÉSUMÉ"
}

Elasticsearch 在索引这个文档时会将 "Méditerranéen RÉSUMÉ" 转换成 "mediterraneen resume"。这样，无论搜索查询是 "Méditerranéen", "méditerranéen", "MEDITERRANÉEN", "Resume", "résumé" 或 "RESUME"，都能找到这个文档。

字符过滤器：character filter

Character filters就是在分词之前过滤掉一些无用的字符， 是 Elasticsearch 中的一种文本处理组件，它可以在分词前先对原始文本进行处理。这包括删除HTML标签、转换符号等。

下面是一些常用的 character filter：

1. HTML Strip Character Filter ：从输入中去除HTML元素，只保留文本内容。例如，<p>Hello World</p> 被处理为 "Hello World"。
2. Mapping Character Filter：通过一个预定义的映射关系，将指定的字符或字符串替换为其他字符或字符串。例如，你可以定义一个规则将 "&" 替换为 "and"。
3. Pattern Replace Character Filter：使用正则表达式匹配和替换字符。

HTML Strip Character Filter

HTML Strip Character Filter 是 Elasticsearch 中的一个 character filter，其功能是从输入的文本中去除 HTML 元素。这对于处理包含 HTML 标签的文本十分有用。

下面的例子展示了如何创建一个使用 HTML Strip Character Filter 的索引：

PUT /my_index
{
  "settings": {
    "analysis": {
      "analyzer": {
        "my_html_analyzer": { 
          "tokenizer": "standard",
          "char_filter": ["html_strip"]
        }
      }
    }
  },
  "mappings": {
    "properties": {
      "my_field": {
        "type": "text",
        "analyzer": "my_html_analyzer"
      }
    }
  }
  }

在这个例子中，我们首先创建了一个新的索引 "my_index"。然后，在分析器配置中，我们创建了一个名为 "my_html_analyzer" 的分析器，并在此分析器中使用了名为 "html_strip" 的内置 character filter。这将会移除 "my_field" 字段中任何的 HTML 标记，只保留纯文本内容。

如果你现在往该索引插入一个包含HTML标签的文档，例如：

POST /my_index/_doc
{
  "my_field": "<p>Hello World</p>"
}

Elasticsearch 将会把 "

Hello World
" 看作是 "Hello World" 进行索引。这样无论搜索者输入 "Hello World" 还是 "

Hello World
"，都可以找到这个文档。

Mapping Character Filter

在Elasticsearch中，Mapping Character Filter允许通过创建自定义字符映射来预处理文本。这意味着在进行索引或搜索时，可以将特定的字符或字符序列替换为其他字符。

例如，如果你正在处理法语文本并希望统一所有形式的"è"，你可能会创建一个映射，将"è"映射为"e"。或者，如果你正在处理包含特定公司名称的文本，并希望将所有变体都映射到一个常见形式，可以使用此过滤器。

具体的配置如下：

PUT /my_index
{
  "settings": {
    "analysis": {
      "analyzer": {
        "my_analyzer": {
          "tokenizer": "keyword",
          "char_filter": ["my_char_filter"]
        }
      },
      "char_filter": {
        "my_char_filter": {
          "type": "mapping",
          "mappings": ["&=> and ", "è => e"]
        }
      }
    }
  },
  "mappings": {
    "properties": {
      "text": {
        "type": "text",
        "analyzer": "my_analyzer"
      }
    }
  }
}

在这个例子中，我们创建了一个新的char_filter，命名为my_char_filter。然后在分析器my_analyzer中引用了这个字符过滤器。最后，我们定义了两个映射："&"映射为"and "，以及"è"映射为"e"。

总的来说，Mapping Character Filter提供了一种灵活的方式，让你能够根据需求修改和控制如何处理文本数据。

当你配置了索引并创建了特定的字符映射规则后，你可以往该索引中插入文档。以下是一个例子：

PUT /my_index/_doc/1
{
  "text": "M&M's are delicious!"
}

在这个例子中，我们向 my_index 索引中的 text 字段添加了一条记录："M&M's are delicious!"。因为我们之前在 my_analyzer 中定义了一个映射规则，它会自动把 "&" 替换成 "and"。

所以，在Elasticsearch中，无论用户搜索 "M and M's are delicious!" 还是原始的 "M&M's are delicious!"，都能找到这条记录。同时，如果你检索这个文档，例如 GET /my_index/_doc/1，返回的结果中 text 字段仍为原始输入： "M&M's are delicious!"，因为 character filter 只对搜索和索引过程生效，不会改变实际存储的文档内容。

Mapping Character Filter还有一个使用场景，比如平时我们网上发送弹幕或者游戏中公屏聊天的时候，要是说脏话，脏话内容会被替代为：*。

Pattern Replace Character Filter

Pattern Replace Character Filter 是 Elasticsearch 中一个强大的工具，它允许使用正则表达式来匹配文本，并将匹配的内容替换为指定的字符串。这对于处理有复杂需求的文本非常有用。

例如，假设你需要在索引或搜索时删除所有的数字，可以使用 Pattern Replace Character Filter，并设置一个匹配所有数字的正则表达式 [0-9]，然后将其替换为空字符串或其他所需的字符。

示例如下：

PUT /my_index
{
  "settings": {
    "analysis": {
      "analyzer": {
        "my_analyzer": {
          "tokenizer": "keyword",
          "char_filter": ["my_pattern_replace_char_filter"]
        }
      },
      "char_filter": {
        "my_pattern_replace_char_filter": {
          "type": "pattern_replace",
          "pattern": "[0-9]",
          "replacement": ""
        }
      }
    }
  },
  "mappings": {
    "properties": {
      "text": {
        "type": "text",
        "analyzer": "my_analyzer"
      }
    }
  }
}

在这个例子中，我们定义了一个名为 my_pattern_replace_char_filter 的字符过滤器，该过滤器将所有数字（匹配正则表达式 [0-9]）替换为一个空字符串（""）。然后，在我们的分析器 my_analyzer 中使用了这个字符过滤器。最后，在映射中我们指定了字段 "text" 使用这个分析器。因此，当你向 "text" 字段存储含有数字的文本时，所有的数字会被移除。

当你配置好索引并设定了特定的字符过滤规则后，你可以向这个索引插入文档。例如：

PUT /my_index/_doc/1
{
  "text": "I have 10 apples."
}

在这个例子中，我们向my_index索引的text字段添加了一条记录："I have 10 apples."。因为我们之前在 my_analyzer 中定义了一个正则表达式替换规则，它会自动把数字（"[0-9]"）替换为空字符串。

所以，在Elasticsearch中，无论用户搜索 "I have apples." 还是原始的 "I have 10 apples."，都能找到这条记录。同时，如果你检索这个文档，例如 GET /my_index/_doc/1，返回的结果中 text 字段仍为原始输入： "I have 10 apples."，因为 character filter 只对搜索和索引过程生效，不会改变实际存储的文档内容。

Pattern Replace Character Filter有一个常用的场景就是手机号脱敏，比如：假设我们希望将电话号码中的某几位数字替换为星号 "*" 来进行脱敏处理。可以使用 Pattern Replace Character Filter 进行配置，如下：

PUT /my_index
{
  "settings": {
    "analysis": {
      "analyzer": {
        "my_analyzer": {
          "tokenizer": "keyword",
          "char_filter": ["my_pattern_replace_char_filter"]
        }
      },
      "char_filter": {
        "my_pattern_replace_char_filter": {
          "type": "pattern_replace",
          "pattern": "(\d{3})(\d{4})(\d{4})",
          "replacement": "$1****$3"
        }
      }
    }
  },
  "mappings": {
    "properties": {
      "text": {
        "type": "text",
        "analyzer": "my_analyzer"
      }
    }
  }
} 

在这个示例中，我们创建的 my_pattern_replace_char_filter 将匹配任意连续10位数字的电话号码，并将其中的第 4 至第 7 位替换为四个星号 "*"。

然后插入一条包含手机号的文档：

PUT /my_index/_doc/1
{
  "text": "My phone number is 12345678901."
}

Elasticsearch 在索引这个文档时，会按照我们设置的规则将手机号码脱敏为 "123**8901"，所以无论用户搜索 "My phone number is 12345678901." 还是 "My phone number is 123**8901." 都能找到这条记录。

令牌过滤器（token filter）

在 Elasticsearch 中，Token Filter 负责处理 Analyzer 的 Tokenizer 输出的单词或者 tokens。这些处理操作包括：转换为小写、删除停用词、添加同义词等。

大小写和停用词

以下是一个例子，我们创建一个自定义分析器来演示如何使用 lowercase 和 stop token filter：

PUT /my_index
{
  "settings": {
    "analysis": {
      "analyzer": {
        "my_analyzer": {
          "tokenizer": "standard",
          "filter": ["lowercase", "english_stop"]
        }
      },
      "filter": {
        "english_stop": {
          "type": "stop",
          //这里的 _english_ 是一个预设的停用词列表，
          //它包含了一些常用的英语停用词，如 "and", "is", "the" 等。
          "stopwords": "_english_"
        }
      }
    }
  },
  "mappings": {
    "properties": {
      "text": {
        "type": "text",
        "analyzer": "my_analyzer"
      }
    }
  }
}

在这个例子中，我们创建了一个名为 my_analyzer 的自定义分析器，它首先使用 standard 分词器将文本分割成 tokens，然后使用 lowercase 将所有 tokens 转换为小写形式，并使用 english_stop 过滤器移除英文停用词。

现在插入一条记录来测试：

PUT /my_index/_doc/1
{
  "text": "The Quick BROWN Fox Jumps Over THE Lazy Dog"
}

上述例子中的文本 "The Quick BROWN Fox Jumps Over THE Lazy Dog"，运用我们自定义的 my_analyzer 分析器后，停用词（如 "The", "Over"）将被剔除，并且所有的单词都会被转化为小写。所以这句话在进行索引和搜索时，实际上会被处理成：["quick", "brown", "fox", "jumps", "lazy", "dog"]。

同义词

synonym token filter 可以帮助我们处理同义词。它可以将某个词或短语映射到其它的同义词。

例如，假设你有一个电子商务网站，并且你想让搜索 "cellphone" 的用户也能看到所有包含 "mobile", "smartphone" 的商品。你可以使用 synonym token filter 来实现这一目标。

以下是一个使用 synonym token filter 的例子：

PUT /my_index
{
  "settings": {
    "analysis": {
      "filter": {
        "my_synonym_filter": {
          "type": "synonym",
          // "synonyms": ["赵,钱,孙,李=>吴", "周=>王"]
          //也可以像上面这种写法
          //当字段中出现"赵"、"钱"、"孙"或"李"时，会被替换成"吴"进行索引；
          //当字段中出现"周"时，会被替换成"王"进行索引。
          "synonyms": [
            "cellphone, mobile, smartphone"
          ]
        }
      },
      "analyzer": {
        "my_synonyms": {
          "tokenizer": "standard",
          "filter": [
            "lowercase",
            "my_synonym_filter"
          ]
        }
      }
    }
  }, 
  "mappings": {
    "properties": {
      "text": {
        "type": "text",
        "analyzer": "my_synonyms"
      }
    }
  }
}

在这个设置中，我们创建了一个名为 my_synonym_filter 的同义词过滤器，并定义了 "cellphone", "mobile", "smartphone" 是互为同义词。然后我们在 my_synonyms 分析器中使用了该过滤器。

所以现在，无论你是输入 "cellphone", "mobile", 还是 "smartphone" 搜索，Elasticsearch 都会将其视为相同的查询。

我们可以使用synonyms_path 指定同义词规则路径，这个文件中列出了所有你定义的同义词，每行都是一组同义词，各词之间用逗号分隔。

使用 synonyms_path 参数的主要优点是，你可以在不重启 Elasticsearch 或重新索引数据的情况下，通过更新这个文件来动态地改变同义词规则。

假设你有一个名为 synonyms.txt 的文件，内容如下：

cellphone, mobile, smartphone tv, telly, television 

然后你可以这样配置你的 index：

PUT /my_index
{
  "settings": {
    "index" : {
      "analysis" : {
        "analyzer" : {
          "my_analyzer" : {
            "tokenizer" : "standard",
            "filter" : ["lowercase", "my_synonym_filter"]
          }
        },
        "filter" : {
          "my_synonym_filter" : {
            "type" : "synonym",
            "synonyms_path" : "analysis/synonyms.txt"
          }
        }
      }
    } 
    }, 
    "mappings": {
    "properties": {
      "text": {
        "type": "text",
        "analyzer": "my_analyzer"
      }
    }
  }
}

在这个设置中，我们创建了一个自定义分析器 my_analyzer ，并使用了一个自定义的同义词过滤器 my_synonym_filter。过滤器中的 synonyms_path 参数指向了存放同义词的 synonyms.txt 文件。

注意：synonyms_path 是相对于 config 目录的路径。例如，如果你的 config 目录在 /etc/elasticsearch/，那么 synonyms.txt 文件应该放在 /etc/elasticsearch/analysis/synonyms.txt。

分词器（tokenizer）

在 Elasticsearch 中，分词器是用于将文本字段分解成独立的关键词（或称为 token）的组件。这是全文搜索中的一个重要过程。Elasticsearch 提供了多种内建的 tokenizer。

以下是一些常用的 tokenizer：

1. Standard Tokenizer：它根据空白字符和大部分标点符号将文本划分为单词。这是默认的 tokenizer。
2. Whitespace Tokenizer：仅根据空白字符（包括空格，tab，换行等）进行切分。
3. Language Tokenizers ：基于特定语言的规则来进行分词，如 english、french 等。
4. Keyword Tokenizer：它接收任何文本并作为一个整体输出，没有进行任何分词。
5. Pattern Tokenizer：使用正则表达式来进行分词，可以自定义规则。

你可以根据不同的数据和查询需求，选择适当的 tokenizer。另外，也可以通过定义 custom analyzer 来混合使用 tokenizer 和 filter（比如 lowercase filter，stop words filter 等）以达到更复杂的分词需求。

自定义分词器：custom analyzer

在 Elasticsearch 中，你可以创建自定义分词器（Custom Analyzer）。一个自定义分词器由一个 tokenizer 和零个或多个 token filters 组成。tokenizer 负责将输入文本划分为一系列 token，然后 token filters 对这些 token 进行处理，比如转换成小写、删除停用词等。

以下是一个自定义分析器的例子：

PUT /my_index
{
  "settings": {
    "analysis": {
      "filter": {
        "my_stopwords": {
          "type": "stop",
          "stopwords": ["the", "and"]
        }
      },
      "analyzer": {
        "my_custom_analyzer": {
          "type": "custom",
          "tokenizer": "standard",
          "filter": [
            "lowercase",
            "my_stopwords"
          ]
        }
      }
    }
  },
  "mappings": {
    "properties": {
      "text": {
        "type": "text",
        "analyzer": "my_custom_analyzer"
      }
    }
  }
}

在这个配置中，我们首先定义了一个名为 my_stopwords 的停用词过滤器，包含两个停用词 "the" 和 "and"。然后我们创建了一个名为 my_custom_analyzer 的自定义分析器，其中使用了 standard tokenizer 以及 lowercase filter 和 my_stopwords filter。

因此，在为字段 text 索引文本时，Elasticsearch 会首先使用 standard tokenizer 将文本切分为 tokens，然后将这些 tokens 转换为小写，并移除其中的 "the" 和 "and"。对于搜索查询也同样适用此规则。

中文分词器：ik分词

elasticsearch 默认的内置分词器对中文的分词效果可能并不理想，因为它们主要是针对英文等拉丁语系的文本设计的。如果要在中文文本上获得更好的分词效果，我们可以考虑使用中文专用的分词器。

IK 分词器是一个开源的中文分词器插件，特别为 Elasticsearch 设计和优化。它在中文文本的分词处理上表现出色，能够根据中文语言习惯进行精细的分词。

安装和部署

• ik下载地址：github.com/medcl/elast...
• 创建插件文件夹 cd your-es-root/plugins/ && mkdir ik
• 将插件解压缩到文件夹 your-es-root/plugins/ik
• 重新启动es

ik文件描述

• IKAnalyzer.cfg.xml：IK分词配置文件。
• main.dic：主词库。
• stopword.dic：英文停用词，不会建立在倒排索引中。
• quantifier.dic：特殊词库：计量单位等。
• suffix.dic：特殊词库：行政单位。
• surname.dic：特殊词库：百家姓。
• preposition：特殊词库：语气词。

ik提供的两种analyzer

1. ik_max_word会将文本做最细粒度的拆分，比如会将"中华人民共和国国歌"拆分为"中华人民共和国,中华人民,中华,华人,人民共和国,人民,人,民,共和国,共和,和,国国,国歌"，会穷尽各种可能的组合，适合 Term Query。
2. ik_smart: 会做最粗粒度的拆分，比如会将"中华人民共和国国歌"拆分为"中华人民共和国,国歌"，适合 Phrase 查询。

ik自定义词库

要使用 IK 分词器的自定义词库，需要对 IK 插件的配置文件进行修改。步骤如下：

1. 找到你 Elasticsearch 安装目录下的 plugins 文件夹，然后打开 ik 目录。
2. 在 ik 目录中，你会找到名为 config 的文件夹，这就是 IK 配置的位置。
3. 在 config 文件夹中新建一个文本文件，比如叫做 my_dict.dic，然后在这个文件中加入你自己的词汇，每行一个词。
4. 接着打开 IKAnalyzer.cfg.xml 配置文件，在 <properties> 标签内添加一行 <property name="ext_dict">my_dict.dic</property>，告诉 IK 分词器你的自定义词库在哪里。
5. 保存修改并重启 Elasticsearch，这时就可以使用自定义的词库了。

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<!DOCTYPE properties SYSTEM "[http://java.sun.com/dtd/properties.dtd](http://java.sun.com/dtd/properties.dtd)">
<properties>
  <comment>IK Analyzer 扩展配置</comment>
  <property name="ext_dict">my_dict.dic</property>
  <!--用户可以在这里配置自己的扩展字典 -->
  <property name="ext_stopwords"></property>
  <!--用户可以在这里配置自己的扩展停止词字典-->
</properties>

上述配置告诉 IK 分词器使用 my_dict.dic 作为扩展字典，但没有设置扩展的停用词字典。

注意这种方式只支持静态词库，一旦词库文件更改，则需要重启 Elasticsearch 才能加载新的词条。

热更新

要修改词库，必须重启ES才能生效，有时我们会频繁更新词库，比较麻烦，更致命的是，es肯定是分布式的，可

能有数百个节点，我们不能每次都一个一个节点上面去修改。基于这种场景，我们可以使用热更新功能。

实现热更新有2种办法：基于远程词库和基于数据库。

基于远程词库

IK 分词器支持从远程 URL 下载扩展字典，这就可以用来实现词库的热更新。

在 IKAnalyzer.cfg.xml 配置文件中，你可以设置 ext_dict 和 ext_stopwords 属性为一个指向你的在线词库文件的 URL：

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<!DOCTYPE properties SYSTEM "[http://java.sun.com/dtd/properties.dtd](http://java.sun.com/dtd/properties.dtd)">
<properties>
  <comment>IK Analyzer 扩展配置</comment>
  <property name="ext_dict">[http://myserver.com/my_dict.dic](http://myserver.com/my_dict.dic)</property>
  <!--用户可以在这里配置远程扩展字典 -->
  <property name="ext_stopwords">[http://myserver.com/my_stopwords.dic](http://myserver.com/my_stopwords.dic)</property>
  <!--用户可以在这里配置远程扩展停止词字典-->
</properties>

此设置告诉 IK 分词器从指定的 URL 下载词库。它会周期性地（默认每 60 秒）检查这些 URL，如果发现有更新，就重新下载并加载新的词库。

根据官方文档，该请求需要满足下列2点：

1. 该 http 请求需要返回两个头部(header)，一个是 Last-Modified，一个是 ETag，这两者都是字符串类型，只要有一个发生变化，该插件就会去抓取新的分词进而更新词库。
2. 该 http 请求返回的内容格式是一行一个分词，换行符用 \n 即可。

满足上面两点要求就可以实现热更新分词了，不需要重启 ES 实例。

可以将需要自动更新的热词放在一个 UTF-8 编码的 .txt 文件里，放在 nginx 或其他简易 http server 下，当 .txt 文件修改时，http server 会在客户端请求该文件时自动返回相应的 Last-Modified 和 ETag。可以另外做一个工具来从业务系统提取相关词汇，并更新这个 .txt 文件。

基于远程词库这种方式比较简单上手，但是也存在一些缺点：

缺点：

1. 词库的管理不方便，要操作直接操作磁盘文件，检索页很麻烦。
2. 文件的读写没有专门的优化性能不好。
3. 多一层接口调用和网络传输。

基于数据库

另外一种方式是基于数据库，这种方式使用比较多，但需要修改ik插件源码，有一定复杂度。

基本思路是将词库维护在数据库（MySQL，Oracle等）,修改ik源码去数据库加载词库，然后将源码重新打包引入到我们的elasticsearch中。

大概操作步骤如下：

1. 获取 IK 项目源码：首先从 GitHub 或其他地方获取 IK 分词器插件的源码。
2. 设置数据库连接：在代码中设置好你的数据库连接参数，如数据库地址、用户名、密码等。
3. 编写读取数据库词库的函数：编写一个可以从数据库读取词库数据并转换为 IK 分词器可以使用的格式（比如 ArrayList）的函数。
4. 修改字典加载部分的代码：找到 IK 源码中负责加载扩展字典的部分，原本这部分代码是将文件内容加载到内存中，现在改为调用你刚才编写的函数，从数据库中加载词库数据。
5. 添加定时任务：添加一个定时任务，每隔一段时间重新执行一次上述加载操作，以实现词库的热更新。
6. 编译和安装：完成上述修改后，按照 IK 插件的构建说明，使用 Maven 或其他工具将其编译成插件，然后安装到 Elasticsearch 中。

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本篇文章就到这里，感谢阅读，如果本篇博客有任何错误和建议，欢迎给我留言指正。

有收获？希望老铁来个三连，给更多的同学看到这篇文章，顺便激励下我，嘻嘻。

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