ES全文检索支持繁简和IK分词检索

[1. 前言](#1. 前言)
[2. 引入繁简转换插件analysis-stconvert](#2. 引入繁简转换插件analysis-stconvert)
- [2.1 下载已有作者编译后的包文件](#2.1 下载已有作者编译后的包文件)
- [2.2 下载源码进行编译](#2.2 下载源码进行编译)
- [2.3 复制解压插件到es安装目录的plugins文件夹下](#2.3 复制解压插件到es安装目录的plugins文件夹下)
[3. 引入ik分词器插件](#3. 引入ik分词器插件)
- [3.1 已有作者编译后的包文件](#3.1 已有作者编译后的包文件)
- [3.2 只有源代码的版本](#3.2 只有源代码的版本)
- [3.3 安装ik分词插件](#3.3 安装ik分词插件)
[4. 建立IK和繁简集成的es索引](#4. 建立IK和繁简集成的es索引)
[5. 新增数据测试检索](#5. 新增数据测试检索)

1. 前言

在现代信息检索中，处理不同语言的变体和实现高效的全文检索是一个重要的需求。对于中文，特别是需要处理简体和繁体的转换，以及高效的分词处理，这就显得尤为重要。ElasticSearch（ES）作为一个分布式全文搜索引擎，提供了强大的文本搜索和分析能力，但默认情况下并不支持简繁转换和高级的中文分词。因此，我们需要通过一些插件和自定义设置来实现这一功能。

本教程旨在展示如何在ES中引入繁简转换和IK分词插件，使得在检索时无论输入简体还是繁体都能够被检索到。无论用户输入"語法"还是"语法"，检索结果中都能命中包含简体和繁体的相关文档。这种处理方式不仅提升了用户体验，还增强了检索的准确性和全面性。

通过引入分析插件analysis-stconvert和分词插件analysis-ik，并结合自定义的ES配置，我们可以实现这一目标。以下将详细介绍如何下载、编译、安装这些插件，并通过示例展示如何建立支持繁简转换和IK分词的ES索引，最后通过实际数据插入和检索验证配置的效果。

2. 引入繁简转换插件analysis-stconvert

插件地址： https://github.com/infinilabs/analysis-stconvert/releases

2.1 下载已有作者编译后的包文件

如果存在可直接使用的zip文件，选择与自己版本一致的版本

2.2 下载源码进行编译

如果没有下载即可使用的安装包，需要自己下载源码进行编译。下载打开后使用mvn clean install进行打包

如果报错信息如下：

bash 复制代码

[ERROR] COMPILATION ERROR :
[INFO] -------------------------------------------------------------
[ERROR] /E:/project/PersonalProjects/analysis-stconvert-7.17.11/analysis-stconvert-7.17.11/src/main/java/org/elasticsearch/index/analysis/STConvertAnalyzerProvider.java:[28,9] 无法将类 org.elasticsearch.index.analysis.AbstractIndexA
nalyzerProvider<T>中的构造器 AbstractIndexAnalyzerProvider应用到给定类型;
  需要: org.elasticsearch.index.IndexSettings,java.lang.String,org.elasticsearch.common.settings.Settings
  找到: java.lang.String,org.elasticsearch.common.settings.Settings
  原因: 实际参数列表和形式参数列表长度不同
[ERROR] /E:/project/PersonalProjects/analysis-stconvert-7.17.11/analysis-stconvert-7.17.11/src/main/java/org/elasticsearch/index/analysis/STConvertTokenFilterFactory.java:[31,9] 无法将类 org.elasticsearch.index.analysis.AbstractToke
nFilterFactory中的构造器 AbstractTokenFilterFactory应用到给定类型;
  需要: org.elasticsearch.index.IndexSettings,java.lang.String,org.elasticsearch.common.settings.Settings
  找到: java.lang.String,org.elasticsearch.common.settings.Settings
  原因: 实际参数列表和形式参数列表长度不同
[ERROR] /E:/project/PersonalProjects/analysis-stconvert-7.17.11/analysis-stconvert-7.17.11/src/main/java/org/elasticsearch/index/analysis/STConvertCharFilterFactory.java:[34,9] 无法将类 org.elasticsearch.index.analysis.AbstractCharF
ilterFactory中的构造器 AbstractCharFilterFactory应用到给定类型;
  需要: org.elasticsearch.index.IndexSettings,java.lang.String
  找到: java.lang.String
  原因: 实际参数列表和形式参数列表长度不同
[INFO] 3 errors
[INFO] -------------------------------------------------------------
[INFO] ------------------------------------------------------------------------
[INFO] BUILD FAILURE

下面类中，增加如下参数，标红报错不需要处理仍可以打包成功

打包成功后可以在项目目录\target\releases看到编译后的压缩包elasticsearch-analysis-stconvert-7.17.11.zip

2.3 复制解压插件到es安装目录的plugins文件夹下

es数据库启动时会自动加载插件，如下输出即表示引入成功

3. 引入ik分词器插件

GitHub下载地址：Releases · infinilabs/analysis-ik · GitHub

3.1 已有作者编译后的包文件

选择与所需es版本相同的ik分词器，下载已经打包后的.zip文件

3.2 只有源代码的版本

首先下载源码解压后使用idea打开，修改es版本与分词器版本相同

使用 mvn clean install 打包时报错：

复制代码

[ERROR] Failed to execute goal org.apache.maven.plugins:maven-compiler-plugin:3.5.1:compile (default-compile) on project elasticsearch-analysis-ik: Compilation failure
[ERROR] /D:/PersonalProjects/analysis-ik-7.17.11/analysis-ik-7.17.11/src/main/java/org/elasticsearch/index/analysis/IkAnalyzerProvider.java:[13,9] 无法将类 org.elasticsearch.index.analysis.AbstractIndexAnalyzerProvider<T>中的构造器 
AbstractIndexAnalyzerProvider应用到给定类型;
[ERROR]   需要: org.elasticsearch.index.IndexSettings,java.lang.String,org.elasticsearch.common.settings.Settings
[ERROR]   找到: java.lang.String,org.elasticsearch.common.settings.Settings

修改代码报错部分：增加indexSetting参数到super入参的第一个位置

使用mvn clean install进行打包，注意我们所需的是/target/release目录下的.zip压缩包

3.3 安装ik分词插件

将下载或者编译后的.zip文件解压到es的安装目录下的plugins目录下，并重命名为ik

然后启动es，查看日志可发现已经加载的ik分词器

常规的最常用的使用方式就是，数据插入存储时用 ik_max_word模式分词，而检索时，用ik_smart模式分词，即：索引时最大化的将文章内容分词，搜索时更精确的搜索到想要的结果。

4. 建立IK和繁简集成的es索引

apl 复制代码

PUT http://localhost:9200/test/

json 复制代码

{
  "aliases": {
  },
  "settings": {
    "index": {
      "refresh_interval": "3s",
      "number_of_shards": "3",
      "number_of_replicas": "1",
      "max_inner_result_window": "10000",
      "max_result_window": "20000",
      "analysis": {
        "analyzer": {
          "ik_max_word_convert": {
            "type": "custom",
            "char_filter": [
              "tsconvert",
              "stconvert"
            ],
            "tokenizer": "ik_max_word",
            "filter": [
              "lowercase"
            ]
          },
          "ik_smart_convert": {
            "type": "custom",
            "char_filter": [
              "tsconvert",
              "stconvert"
            ],
            "tokenizer": "ik_smart",
            "filter": [
              "lowercase"
            ]
          }
        }
      }
    }
  },
  "mappings": {
    "properties": {
      "otherTitle": {
        "type": "text",
        "analyzer": "ik_max_word_convert",
        "search_analyzer": "ik_smart_convert"
      }
    }
  }
}

analysis部分定义了自定义分析器：

ik_max_word_convert :
- type : "custom" :定义一个自定义分析器。
- char_filter:
  - tsconvert: 自定义字符过滤器（用于繁体到简体转换）。
  - stconvert: 自定义字符过滤器（用于简体到繁体转换）。
- tokenizer : "ik_max_word" - 使用IK分析器的最大词语分割。
- filter : ["lowercase"] - 将所有字符转换为小写。
ik_smart_convert :
- type : "custom"
- char_filter:
  - tsconvert
  - stconvert
- tokenizer : "ik_smart"
- filter : ["lowercase"]

5. 新增数据测试检索

新增测试数据

json 复制代码

PUT /test/_doc/2
{
 "nickName":"語法講義"
} 

PUT /test/_doc/3
{
 "nickName":"语法讲义"
}

中文简写查询

中文繁体查询

通过上述配置和测试，我们可以看到无论是简体输入还是繁体输入，ES都能正确检索到相关文档。这证明了我们引入的繁简转换和IK分词插件的有效性，以及自定义分析器配置的正确性