es安装IK分词器

安装es可参考: 《安装elasticsearch》

安装ik插件（在线较慢）

# 进入容器内部
docker exec -it elasticsearch /bin/bash

# 在线下载并安装
./bin/elasticsearch-plugin install https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases/download/v7.4.2/elasticsearch-analysis-ik-7.4.2.zip

#退出
exit
#重启容器
docker restart elasticsearch
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离线安装ik插件（推荐）

查看数据卷目录

安装插件需要知道elasticsearch的plugins目录位置，用了数据卷挂载，因此需要查看elasticsearch的数据卷目录，通过下面命令查看:

docker inspect es
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显示结果：

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-b1Osfj5m-1631424878178)(/images/es/02.png)]

说明plugins目录被挂载到了：/root/docker/es/es-plugins这个目录中。

解压缩分词器安装包

ik分词器解压缩，重命名为ik(下载地址：点击直接下载)

上传到es容器的插件数据卷中

也就是/root/docker/es/es-plugins

重启容器

# 重启容器
docker restart es
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# 查看es日志
docker logs -f es
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测试：

GET /_analyze
{
  "analyzer": "ik_max_word",
  "text": "我是一个新时代农名工"
}
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结果：

{
  "tokens" : [
    {
      "token" : "我",
      "start_offset" : 0,
      "end_offset" : 1,
      "type" : "CN_CHAR",
      "position" : 0
    },
    {
      "token" : "是",
      "start_offset" : 1,
      "end_offset" : 2,
      "type" : "CN_CHAR",
      "position" : 1
    },
    {
      "token" : "一个",
      "start_offset" : 2,
      "end_offset" : 4,
      "type" : "CN_WORD",
      "position" : 2
    },
    {
      "token" : "一",
      "start_offset" : 2,
      "end_offset" : 3,
      "type" : "TYPE_CNUM",
      "position" : 3
    },
    {
      "token" : "个",
      "start_offset" : 3,
      "end_offset" : 4,
      "type" : "COUNT",
      "position" : 4
    },
    {
      "token" : "新时代",
      "start_offset" : 4,
      "end_offset" : 7,
      "type" : "CN_WORD",
      "position" : 5
    },
    {
      "token" : "时代",
      "start_offset" : 5,
      "end_offset" : 7,
      "type" : "CN_WORD",
      "position" : 6
    },
    {
      "token" : "农",
      "start_offset" : 7,
      "end_offset" : 8,
      "type" : "CN_CHAR",
      "position" : 7
    },
    {
      "token" : "名",
      "start_offset" : 8,
      "end_offset" : 9,
      "type" : "CN_CHAR",
      "position" : 8
    },
    {
      "token" : "工",
      "start_offset" : 9,
      "end_offset" : 10,
      "type" : "CN_CHAR",
      "position" : 9
    }
  ]
}

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小结：

• ik_smart：最少切分

• ik_max_word：最细切分

扩展词词典

随着互联网的发展，“造词运动”也越发的频繁。出现了很多新的词语，在原有的词汇列表中并不存在。比如：“奥力给”，“绝绝子” 等。

所以词汇也需要不断的更新，IK分词器提供了扩展词汇的功能。

1）打开IK分词器config目录

2）在IKAnalyzer.cfg.xml配置文件内容添加：

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<!DOCTYPE properties SYSTEM "http://java.sun.com/dtd/properties.dtd">
<properties>
        <comment>IK Analyzer 扩展配置</comment>
        <!--用户可以在这里配置自己的扩展字典-->
        <entry key="ext_dict">ext.dic</entry>
         <!--用户可以在这里配置自己的扩展停止词字典  *** 添加停用词词典-->
        <entry key="ext_stopwords">stopword.dic</entry>
</properties>
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3）新建一个 ext.dic，可以参考config目录下复制一个配置文件进行修改

绝绝子
奥力给
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4）重启elasticsearch

docker restart es

# 查看 日志
docker logs -f elasticsearch
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日志中已经成功加载ext.dic配置文件

5）测试效果：

GET /_analyze
{
  "analyzer": "ik_max_word",
  "text": "扫黑除恶真是绝绝子"
}
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注意当前文件的编码必须是 UTF-8 格式，严禁使用Windows记事本编辑

停用词词典

在互联网项目中，在网络间传输的速度很快，所以很多语言是不允许在网络上传递的，如：关于宗教、政治等敏感词语，那么我们在搜索时也应该忽略当前词汇。

IK分词器也提供了强大的停用词功能，让我们在索引时就直接忽略当前的停用词汇表中的内容。

1）IKAnalyzer.cfg.xml配置文件内容添加：

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<!DOCTYPE properties SYSTEM "http://java.sun.com/dtd/properties.dtd">
<properties>
        <comment>IK Analyzer 扩展配置</comment>
        <!--用户可以在这里配置自己的扩展字典-->
        <entry key="ext_dict">ext.dic</entry>
         <!--用户可以在这里配置自己的扩展停止词字典  *** 添加停用词词典-->
        <entry key="ext_stopwords">stopword.dic</entry>
</properties>
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3）在 stopword.dic 添加停用词

海洛因
毒品
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4）重启elasticsearch

docker restart elasticsearch
docker restart kibana

# 查看 日志
docker logs -f elasticsearch
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日志中已经成功加载stopword.dic配置文件

5）测试效果：

GET /_analyze
{
  "analyzer": "ik_max_word",
  "text": "禁止毒品"
}
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注意当前文件的编码必须是 UTF-8 格式，严禁使用Windows记事本编辑