【Elasticsearch专栏 06】深入探索：Elasticsearch如何处理倒排索引中的分词问题

Elasticsearch如何处理倒排索引中的分词问题？

在Elasticsearch中，处理倒排索引中的分词问题主要涉及两个方面：索引时的分词和查询时的分词。

01 索引时的分词

在索引文档时，Elasticsearch会对文档中的字段进行分词处理。分词是将文本拆分成单词或词组的过程，对于搜索引擎来说非常重要，因为它决定了文档如何被索引和搜索。

要配置索引时的分词，需要在创建或更新索引映射（mapping）时指定每个字段的analyzer属性。analyzer定义了用于分词的分析器。例如，可以使用Elasticsearch内置的分析器，如standard、whitespace、simple等，或者也可以自定义分析器以满足特定的分词需求。

例如，要在索引时指定分词器，可以执行类似以下的操作：

PUT /test_index  
{  
  "mappings": {  
    "doc": {  
      "properties": {  
        "title": {  
          "type": "text",  
          "analyzer": "whitespace"  
        }  
      }  
    }  
  }  
}

在上面的例子中，title字段被配置为使用whitespace分析器，该分析器会根据空白字符（如空格）来拆分文本。

02 查询时的分词

在查询时，Elasticsearch也需要对查询语句进行分词，以便将其与倒排索引中的词条进行匹配。查询时的分词通常使用与索引时相同的分析器，但也可以为查询指定不同的分析器。

要在查询时指定分词器，可以在查询请求中显式指定analyzer参数。例如：

GET /test_index/_search  
{  
  "query": {  
    "match": {  
      "title": {  
        "query": "hello world",  
        "analyzer": "whitespace"  
      }  
    }  
  }  
}

在这个例子中，查询字符串"hello world"被配置为使用whitespace分析器进行分词。

此外，还可以在索引映射中设置search_analyzer来指定查询时使用的分析器。如果未指定search_analyzer，则默认使用index_analyzer（即索引时使用的分析器）。

PUT /test_index  
{  
  "mappings": {  
    "doc": {  
      "properties": {  
        "title": {  
          "type": "text",  
          "analyzer": "standard",  // 索引时使用的分析器  
          "search_analyzer": "whitespace"  // 查询时使用的分析器  
        }  
      }  
    }  
  }  
}

03 自定义分词

当Elasticsearch内置的分析器无法满足的需求时，可以自定义分词器。自定义分词器允许控制分词过程的各个阶段，包括字符过滤器（Character Filters）、分词器（Tokenizer）和词元过滤器（Token Filters）。

例如，可以定义一个自定义分析器，该分析器使用HTML剥离字符过滤器来去除HTML标签，然后使用标准分词器进行分词：

PUT /test_index  
{  
  "settings": {  
    "analysis": {  
      "analyzer": {  
        "my_custom_analyzer": {  
          "type": "custom",  
          "char_filter": ["html_strip"],  
          "tokenizer": "standard",  
          "filter": []  
        }  
      }  
    }  
  },  
  "mappings": {  
    "doc": {  
      "properties": {  
        "content": {  
          "type": "text",  
          "analyzer": "my_custom_analyzer"  
        }  
      }  
    }  
  }  
}

在上面的例子中，my_custom_analyzer是一个自定义分析器，它首先使用html_strip字符过滤器去除HTML标签，然后使用standard分词器进行分词。

通过合理地配置和使用分析器，可以处理倒排索引中的分词问题，确保文档被正确地索引和搜索。

04 小结

Elasticsearch在处理倒排索引中的分词问题时，依赖于其强大的分词器（Tokenizer）和过滤器（Filter）链。在索引文档时，Elasticsearch会先对文本字段进行分词处理，将连续的文本拆分成独立的词条。这一步骤至关重要，因为它决定了词条的粒度以及如何在倒排索引中表示这些词条。

Elasticsearch提供了多种内置的分词器，如Standard、Whitespace、Keyword等，以及支持自定义分词器的接口。分词器负责将文本拆分成词条，而过滤器则进一步处理这些词条，例如转换为小写、去除停用词、进行词干提取或词形还原等。

在处理中文分词时，Elasticsearch支持集成第三方分词器，如IK Analyzer和Ansj等。这些分词器能够更好地处理中文文本的复杂性，如多字词、歧义词等。

此外，Elasticsearch还提供了分析API，允许用户测试和分析文本的分词效果，以便根据实际需求调整分词器和过滤器的配置。

总之，Elasticsearch通过灵活的分词器和过滤器链，有效地解决了倒排索引中的分词问题，为全文搜索和其他文本分析功能提供了坚实的基础。