ElasticSearch中文分词，看这一篇就够了_elasticsearch 中文分词

写在前面：我是「且听风吟」，目前是某上市游戏公司的大数据开发工程师，热爱大数据开源技术，喜欢分享自己的所学所悟，现阶段正在从头梳理大数据体系的知识，以后将会把时间重点放在Spark和Flink上面。

如果你也对大数据感兴趣，希望在这个行业一展拳脚。欢迎关注我，我们一起努力，一起学习。博客地址：https://ropledata.blog.csdn.net

博客的名字来源于：且听风吟，静待花开。也符合我对技术的看法，想要真正掌握一门技术就需要厚积薄发的毅力，同时保持乐观的心态。

你只管努力，剩下的交给时间！

一、前言

本文版本说明：

1. ElasticSearch版本：7.7 （目前最新版）
2. Kibana版本：7.7（目前最新版）

前文咱们围绕Elasticsearch最新版进行了上万字的详细解析，相信看过的朋友对Elasticsearch及kibana等工具的极速安装配置印象深刻，也至少会对Elasticsearch有一个入门的掌握。
前文链接：ElasticSearch最新版快速入门详解

本文咱们深入一些，详细分析一下Elasticsearch的中文分词，并顺便解答和演示一下上篇文章有朋友对docker安装的Elasticsearch如何支持中文分词的疑问。好了，废话不多说，让我们开始吧！

二、内置分词器解析

咱们知道Elasticsearch之所以模糊查询这么快，是因为采用了倒排索引，而倒排索引的核心就是分词，把text格式的字段按照分词器进行分词并编排索引。为了发挥自己的优势，Elasticsearch已经提供了多种功能强大的内置分词器，它们的作用都是怎样的呢？能处理中文吗？咱们往下看！

2.1、内置分词器梳理

首先咱们可以对Elasticsearch提供的内置分词器的作用进行如下总结：