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ES中的大数据存储与查询——IK中文分词器的应用

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简介:
本文介绍了在Elasticsearch(ES)中利用IK中文分词器进行大规模中文数据存储和高效查询的技术应用,帮助读者掌握如何优化中文信息检索系统。 ES IK分词插件在中文检索应用中非常广泛,我也有长期使用经验。然而,关于它的知识细节一直比较零散,未曾系统整理过。每次需要使用时都需要重新查找资料,这大大影响了开发效率。因此,在有空的时候我会详细整理相关资料,并希望本段落能帮助到其他使用ElasticSearch和IK分词插件的开发者们,让他们少走些弯路。 文章将包括七个部分:前言、IK分词介绍、分词效果对比、自定义词典使用、索引设置与字段设置(Python 创建索引并导入数据)、查询测试(Python 查询)以及结论。

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客服
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  • ES——IK
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    本文介绍了在Elasticsearch(ES)中利用IK中文分词器进行大规模中文数据存储和高效查询的技术应用,帮助读者掌握如何优化中文信息检索系统。 ES IK分词插件在中文检索应用中非常广泛,我也有长期使用经验。然而,关于它的知识细节一直比较零散,未曾系统整理过。每次需要使用时都需要重新查找资料,这大大影响了开发效率。因此,在有空的时候我会详细整理相关资料,并希望本段落能帮助到其他使用ElasticSearch和IK分词插件的开发者们,让他们少走些弯路。 文章将包括七个部分:前言、IK分词介绍、分词效果对比、自定义词典使用、索引设置与字段设置(Python 创建索引并导入数据)、查询测试(Python 查询)以及结论。
  • ES安装IK
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    本文介绍了如何在Elasticsearch中安装和配置IK分词器插件的方法与步骤,帮助用户实现中文文本的高效检索。 ### Elasticsearch 安装 IK 分词器详解 #### 一、背景及需求分析 Elasticsearch 是一款基于 Lucene 的搜索引擎,广泛应用于日志处理、全文检索等场景。它提供了多种内置分词器来处理文本数据,但在实际应用过程中,由于中文语言的复杂性,Elasticsearch 默认提供的分词器往往不能很好地满足中文分词的需求。因此,通常需要安装第三方的中文分词器插件来提高中文处理能力。IK 分词器是一款针对中文的高效、准确的分词工具,在中文领域有广泛的应用。 #### 二、安装步骤详解 ##### 1. 获取 IK 分词器源码包 从 GitHub 上找到 `elasticsearch-analysis-ik` 项目,并下载与当前使用的 Elasticsearch 版本相匹配的 IK 分词器版本。例如,对于 Elasticsearch 1.4 版本,对应的 IK 分词器版本为 1.2.9。下载时需要注意选择正确的版本号,以确保兼容性。 ##### 2. 下载并解压 IK 分词器 使用命令行或解压软件解压该文件。例如: ``` unzip elasticsearch-analysis-ik-*.zip ``` ##### 3. 复制配置文件 将解压后的文件夹中的 `configik` 文件夹复制到 Elasticsearch 的配置目录下,以便后续能够正确读取配置文件。命令如下: ``` cp -r elasticsearch-analysis-ik-*configikelasticsearch-*configik ``` ##### 4. 构建 IK 分词器插件 进入到解压后的 `elasticsearch-analysis-ik` 目录下,执行 Maven 命令构建插件: ``` mvn clean package ``` 此步骤会编译 IK 分词器代码并生成 JAR 文件。 ##### 5. 复制 JAR 文件 将构建好的 JAR 文件复制到 Elasticsearch 的 lib 目录下。命令如下: ``` cp targetelasticsearch-analysis-ik-*.jar lib cp targetreleaseselasticsearch-analysis-ik-*-with-*.jar lib ``` 其中 `` 需要替换为你实际的 Elasticsearch 安装路径。 ##### 6. 配置 IK 分词器 在 Elasticsearch 的配置文件 `elasticsearch.yml` 中添加以下配置: ```yaml index.analysis.analyzer.ik.type: ik ``` 这个配置指定了 IK 分词器的类型。 ##### 7. 重启 Elasticsearch 完成上述步骤后,重启 Elasticsearch 服务。此时,IK 分词器已经成功安装并可以使用了。 #### 三、测试 IK 分词器 在 Elasticsearch 中创建索引,并指定 IK 分词器作为索引字段的分词方式。示例命令如下: ```json PUT my_index { settings: { analysis: { analyzer: { ik_analyzer: { type: ik, use_smart: true } } } }, mappings: { properties: { content: { type: text, analyzer: ik_analyzer, search_analyzer: ik_analyzer } } } } ``` 上述配置中,`use_smart` 参数表示是否启用智能分词模式,这可以进一步提高分词准确性。 #### 四、常见问题及解决方案 1. **版本不兼容**:如果遇到版本不兼容的问题,可以尝试下载其他版本的 IK 分词器,或者升级 Elasticsearch 至更高版本。 2. **构建失败**:确保环境中已经正确安装了 Maven,并且版本与项目要求一致。此外,检查是否正确配置了 Maven 仓库。 3. **启动失败**:检查 Elasticsearch 日志文件,查看是否有与 IK 分词器相关的错误信息。通常情况下,这些问题可以通过调整配置文件来解决。 通过以上步骤,可以有效地在 Elasticsearch 中安装并配置 IK 分词器,提高中文文本处理的能力。
  • IK Analyzer下载
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    IK Analyzer是一款流行的开源中文分词组件,用于提高Lucene搜索引擎对中文的支持能力。本页面提供IKAnalyzer的最新版本下载链接及安装说明。 IK Analyzer 中文分词器下载
  • SQL Server千万级过程
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    本篇文章详细介绍了在SQL Server环境下处理千万级别大数据集时,如何高效编写用于分页查询的存储过程,涵盖性能优化技巧及实例代码。 千万级数据分页查询存储过程SQLServer有实例。
  • Elasticsearch 7.17.4版本IK
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    本资源提供针对Elasticsearch 7.17.4版本的中文IK分词插件,帮助用户实现高效的中文搜索和分析功能。 在使用Elasticsearch 7.17.4版本的中文IK分词器时,请确保安装并配置好该插件以支持中文文本的高效搜索与分析功能。此版本提供了对中文语义的理解,使得全文检索更加精准和智能化。
  • Elasticsearch 7.0.0 版本 IK
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    简介:Elasticsearch 7.0.0版本的IK中文分词器是一款专为Elasticsearch设计的高效中文处理插件,支持多种分词模式和配置选项,极大提升了对中文文本搜索的支持能力。 **Elasticsearch 7.0.0 版本与 IK 中文分词器详解** Elasticsearch 是一款功能强大的开源搜索引擎,在大数据分析、全文检索以及日志分析等领域得到广泛应用。处理中文文档时,为了实现精确的搜索和索引,我们需要使用适合中文的分词器。IK (Intelligent Chinese) 分词器是一款专为 Elasticsearch 设计的高效且可扩展的中文分词组件,在 Elasticsearch 7.0.0 版本中提供了对中文文本的良好支持。 最初由王庆民开发并经过多年社区发展和优化,IK 已成为中文分词领域的热门选择。它支持自定义词典、动态加载及全模式与最细粒度模式等多种策略,可根据实际需求调整分词效果。 1. **安装 IK 分词器** 要在 Elasticsearch 7.0.0 中使用 IK 分词器,首先需将插件包下载并安装到 Elasticsearch 的 plugins 目录下。压缩包内含编译好的 IK 插件可直接使用,无需自行编译。 2. **配置IK分词器** 安装完成后,在 `elasticsearch.yml` 配置文件中启用 IK 分词器,并指定其配置路径。例如: ``` analysis: analyzer: my_analyzer: # 自定义分词器名称 type: ik_max_word # 使用最细粒度模式 tokenizer: ik_max_word # 指定使用的分词器 ``` 3. **自定义词典** IK 分词器支持动态加载自定义的 `.dict` 文件,允许对特定词汇进行特殊处理。每行一个词,并可附带词性信息。 4. **分词模式** - 全模式(ik_max_word):尽可能切分句子中的所有可能词语。 - 最细粒度模式(ik_smart):尽量将句子分割成最少的词语,适用于用户输入关键词分析。 5. **使用 IK 分词器** 创建索引或更新映射时可指定使用的 IK 分词器。例如: ```json PUT my_index { settings: { analysis: { analyzer: { my_analyzer: { type: ik_max_word } } } }, mappings: { properties: { content: { type: text, analyzer: my_analyzer } } } } ``` 这样,字段 `content` 的全文检索将使用我们定义的 `my_analyzer` 分词器。 6. **测试和优化** 可利用 Elasticsearch 的 `_analyze` API 测试分词效果,并根据需要调整配置或自定义词汇以满足特定需求。 通过合理的配置与定制,Elasticsearch 7.0.0 版本结合 IK 中文分词器能更高效准确地进行中文数据的全文检索和分析。
  • Elasticsearch IK7.6.2.zip
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    本资源提供Elasticsearch IK中文分词插件版本7.6.2的下载,支持Elasticsearch实现高效精准的中文文本搜索与分析功能。 用于Elasticsearch 7.6.2配套的中文分词器,欢迎大家使用。这是它的描述。
  • MongoDB 位置信息
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    本篇文章详细介绍了如何在 MongoDB 数据库中高效地存储和查询地理位置数据,帮助开发者充分利用地理空间功能。 MongoDB 位置信息存储及查询方法包括批量插入或更新位置信息,并支持查询某个点是否位于指定区域内(如圆形区域、矩形区域或多边形区域)。
  • SQLSERVER各表小及空间过程
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    本存储过程用于查询SQL Server数据库内所有表的大小及其占用的空间情况,帮助管理员优化数据库性能和管理存储资源。 创建一个查询SQLSERVER数据库中各表大小及空间的存储过程,并执行该存储过程以获取相关表格的信息。
  • Spring AOP在Redis缓示例
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    本篇文章主要介绍如何使用Spring AOP技术来增强Redis缓存机制,在执行数据库查询时实现高效的缓存策略和数据访问优化。 Spring AOP(面向方面编程)是一种将分散在各个对象中的逻辑提取并封装成独立模块的技术,使代码易于维护与复用。 在Spring框架中,AOP通过集成AspectJ实现,提供了基于XML配置及注解定义切面的两种方式,并支持aspectj 5语法。本段落探讨了如何利用Spring AOP来实现在Redis缓存中的数据库查询功能。 首先需要解决的是避免脏读问题。为防止此情况发生,在执行更新操作前使相关缓存失效,确保下一次请求时能从原始数据源获取最新信息并存储至Redis中作为新缓存。 其次需考虑如何生成唯一标识符来代表每个查询结果的逻辑:通过组合类名、方法名及参数值形成一个字符串做为Redis中的Key。这样可以保证同一查询对应相同的键,且不同的查询不会混淆。 另外还需处理序列化问题以存储和检索数据。推荐使用JSON格式进行序列化操作,尽管它需要在反序列化时提供具体类型信息(如List及其元素的类型)才能正确解析对象结构。 为实现上述功能,在代码层面通过Spring AOP拦截Mapper接口方法调用,并利用Around通知编写逻辑:首先根据给定规则生成Key;然后尝试从Redis中获取缓存数据,若命中则反序列化并返回结果而不执行原始操作。反之,则直接运行被代理的方法得到查询结果,再将其序列化后以当前的Key保存到Redis。 此外还应配置JDK动态代理而非cglib代理方式:在配置文件内设置即可实现这一需求。 最后,在接口方法上定义了@RedisCache和@RedisEvict两个注解,用于传递类型参数以支持缓存操作中必要的反序列化过程。