elasticsearch实现基于拼音搜索

2024-01-07 09:01| 来源: 网络整理| 查看: 265

1、背景

一般情况下，有些搜索需求是需要根据拼音和中文来搜索的，那么在elasticsearch中是如何来实现基于拼音来搜索的呢？可以通过elasticsearch-analysis-pinyin分析器来实现。

2、安装拼音分词器 # 进入 es 的插件目录 cd /usr/local/es/elasticsearch-8.4.3/plugins # 下载 wget https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-pinyin/releases/download/v8.4.3/elasticsearch-analysis-pinyin-8.4.3.zip # 新建目录 mkdir analysis-pinyin # 解压 mv elasticsearch-analysis-pinyin-8.4.3.zip analysis-pinyin && cd analysis-pinyin && unzip elasticsearch-analysis-pinyin-8.4.3.zip && rm -rvf elasticsearch-analysis-pinyin-8.4.3.zip cd ../ && chown -R es:es analysis-pinyin # 启动es /usr/local/es/elasticsearch-8.4.3/bin/elasticsearch -d 3、拼音分词器提供的功能

拼音分词器提供如下功能拼音分词器提供的功能每个选项的含义可以通过文档中的例子来看懂。

4、简单测试一下拼音分词器 4.1 dsl GET _analyze { "text": ["我是中国人"], "analyzer": "pinyin" }

"analyzer": "pinyin" 此处的pinyin是拼音分词器自带的。

4.2 运行结果

运行结果从图片上，实现了拼音分词，但是这个不一定满足我们的需求，比如没有中文了，单个的拼音(比如：wo)是没有什么用的，需要对拼音分词器进行定制化。

5、es中分词器的组成

在elasticsearch中分词器analyzer由如下三个部分组成：

character filters：用于在tokenizer之前对文本进行处理。比如：删除字符，替换字符等。 tokenizer：将文本按照一定的规则分成独立的token。即实现分词功能。 tokenizer filter：将tokenizer输出的词条做进一步的处理。比如：同义词处理，大小写转换、移除停用词，拼音处理等。

处理流程

6、自定义一个分词器实现拼音和中文的搜索

需求：自定义一个分词器，即可以实现拼音搜索，也可以实现中文搜索。

1、创建mapping PUT /test_pinyin { "settings": { // 分析阶段的设置 "analysis": { // 分析器设置 "analyzer": { // 自定义分析器，在tokenizer阶段使用ik_max_word，在filter上使用py "custom_analyzer": { "tokenizer": "ik_max_word", "filter": "custom_pinyin" } }, // 由于不满足pinyin分词器的默认设置，所以我们基于pinyin // 自定义了一个filter，叫custom_pinyin，其中修改了一些设置 // 这些设置可以在pinyin分词器官网找到 "filter": { "custom_pinyin": { "type": "pinyin", // 不会这样分：刘德华 > [liu, de, hua] "keep_full_pinyin": false, // 这样分：刘德华 > [liudehua] "keep_joined_full_pinyin": true, // 保留原始token（即中文） "keep_original": true, // 设置first_letter结果的最大长度，默认值：16 "limit_first_letter_length": 16, // 当启用此选项时，将删除重复项以保存索引，例如：de的> de，默认值：false，注意：位置相关查询可能受影响 "remove_duplicated_term": true, // 如果非汉语字母是拼音，则将其拆分为单独的拼音术语，默认值：true，如：liudehuaalibaba13zhuanghan- > liu，de，hua，a，li，ba，ba，13，zhuang，han，注意：keep_none_chinese和keep_none_chinese_together应首先启用 "none_chinese_pinyin_tokenize": false } } } }, // 定义mapping "mappings": { "properties": { "name": { "type": "text", // 创建倒排索引时使用的分词器 "analyzer": "custom_analyzer", // 搜索时使用的分词器，搜索时不使用custom_analyzer是为了防止词语的拼音一样，但是中文含义不一样，导致搜索错误。比如：科技和客机，拼音一样，但是含义不一样 "search_analyzer": "ik_smart" } } } }

注意：可以看到我们的 name字段使用的分词器是 custom_analyzer，这个是我们在上一步定义的。但是搜索的时候使用的是 ik_smart，这个为甚么会这样呢？假设我们存在如下2个文本科技强国和这是一架客机，那么科技和客机的拼音是不是就是一样的。这个时候如果搜索时使用的分词器也是custom_analyzer那么，搜索科技的时候客机也会搜索出来，这样是不对的。因此在搜索的时候中文就以中文搜，拼音就以拼音搜。

{ "name": { "type": "text", "analyzer": "custom_analyzer", "search_analyzer": "ik_smart" } }

当 analyzer和search_analyzer的值都是custom_analyzer，搜索时也会通过拼音搜索，这样的结果可能就不是我们想要的。

2、插入数据 PUT /test_pinyin/_bulk {"index":{"_id":1}} {"name": "科技强国"} {"index":{"_id":2}} {"name": "这是一架客机"} {"index":{"_id":3}} 3、搜索数据

搜索数据

7、参考文档

1、github.com/medcl/elast…

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