ElasticSearch Analyzer

Analysis【分析，动词】表示将文本处理转换为一系列短语的过程，这个过程有两处会用到：

• 建立倒排索引：数据写入时，Analyzer【分词器，名词】会将数据解析成多个短语【英文文档中叫做tokens or terms】，用这些短语建立倒排索引；

• 查询：查询时，分词器将查询条件解析成多个短语从倒排索引中查询数据；

ES 预置了很多分词器，很遗憾，没有中文分词器，由于笔者也是刚开始探索，暂不深入研究。

1. 可以设置全局默认分词器

2. 也可以在定义Document【可以理解为数据类型，对应RDB中的表】时指定，以上两处的分词器可以相同【参数analyzer】，也可以分别指定【参数search_analyzer】

3. 查询分析器可以在查询语句中指定

以上分析器在使用时，优先级依次提高；

Analysis 由多个过程组成，ES 用Character filter,Tokenizer,Token filter 封装了这些过程，这三个概念在 ES 中是比 Analyzer 更低一层的概念。

Character filter [pre process]

字符过滤器接收原始的输入并做一些字符添加、替换、删除操作，比如 HTML 中的转义字符需要替换为实际字符；一个分词器中可以有零至多个字符过滤器，多个过滤器按顺序执行；

Tokenizer [process]

短语分割器将字符过滤处理完的数据流，并将其分割为独立的短语，输出 token 流数据。比如空格分割器，将文本"Quick brown fox!" 分割为 [quick, brown, fox!]。

Token filter [post process]

短语过滤器对上一步的短语流做一些添加、替换、删除操作，比如一些虚词 a， the， and 等，对分析没有太大的影响，可以将其去掉。