Elasticsearch Analyzer分析器剖析

做全文搜索就需要对文档分析、建索引。从文档中提取词元（Token）的算法称为分词器（Tokenizer），在分词前预处理的算法称为字符过滤器（Character Filter），进一步处理词元的算法称为词元过滤器（Token Filter），最后得到词（Term）。这整个分析算法称为分析器（Analyzer）。
文档包含词的数量称为词频（Frequency）。
搜索引擎会建立词与文档的索引，称为倒排索引（Inverted Index）。
Analyzer 按顺序做三件事：

1. 使用 CharacterFilter 过滤字符
2. 使用 Tokenizer 分词
3. 使用 TokenFilter 过滤词

比如一段文字<p>Hello a WORLD</p>

• 字符过滤器character filters
  首先，字符串按顺序通过每个 字符过滤器 。他们的任务是在分词前整理字符串。一个字符过滤器可以用来去掉HTML，或者将 & 转化成 and。
  此时变成 Hello a WORLD
• 分词器 tokenizers
  其次，字符串被 分词器 分为单个的词条。一个简单的分词器遇到空格和标点的时候，可能会将文本拆分成词条。
  变成 Hello, a, WORLD
• Token 过滤器 token filters
  最后，词条按顺序通过每个 token 过滤器 。这个过程可能会改变词条（例如，小写化 Quick ），删除词条（例如， 像 a， and， the 等无用词），或者增加词条（例如，像 jump 和 leap 这种同义词）。
  hello, world