这部分文档主要包含：

倒排索引

Analyzer分词

倒排索引

举例类比

做个类比，看书时，我们看到了哪个章节，根据章节标题去目录中检索具体的内容。但是当我们回忆起一些只言片语，一些句子，一些情节时，去定位它出现的章节和页码，就便类似于倒排索引了。

在es中，正排索引就是文档id和文档内容的关联，而倒排索引就是文档内容和文档id的关联。

下面是三个文档

文档id	内容
1	study elasticsearch
2	learn elasticsearch
3	elasticsearch method

经过倒排索引后

Term（单词）	Count	DocumentID:Position
elasticsearch	3	1:1，2:4，3:0
study	1	1:0
learn	1	2:0
method	1	3:1

（Term，一段文本经过分析后会输出一串单词，一个一个的叫做Term)

以上就是一个简单的正排索引和倒排索引的例子

核心组成

倒排索引包含两个部分
- 单词词典（Term Dictionary），记录所有文档的单词，记录单词到倒排列表的关联关系
  - 单词词典一般较大，可以通过B+树或哈希链法实现，以满足高性能的插入与查询
- 倒排列表（Posting List）-记录了单词对应的文档结合，由倒排索引项组成
  - 倒排索引项（Posting）
    - 文档ID
    - 词频TF - 该单词在文档中出现的次数，用于相关性评分
    - 位置（Position) - 单词在文档中分词的位置。用于语句搜索（phrase query）
    - 偏移（Offset） - 记录单词的开始结束位置，实现高亮显示

一个例子-以单词 elasticsearch 为例

文档id	内容
1	study elasticsearch
2	learn elasticsearch
3	elasticsearch method

elasticsearch的Posting List如下

Doc Id	TF	Position	Offset
1	1	1	<6,19>
2	1	1	<6,19>
3	1	0	<0,13>

elasticsearch的倒排索引特点

Elasticsearch的json文档中的每个字段，都有自己的倒排索引
可以指定对某些字段不做索引
- 优点：节省存储空间
- 缺点：字段无法被搜索

Analyzer分词

Analysis和Analyzer

Analysis （文本分析） - 是把全文的转换为一系列单词（term/token)的过程，也叫分词
Analysis 是通过 Analyzer 来实现的
- 可使用elasticsearch内置的分析器或者按需定制分析器
除了在数据写入时转换词条，匹配Query语句时候也需要用相同的分析器对查询语句进行分析

input:
Elasticsearch Server
output:
elasticsearch
server

# 仔细看会发现，经过分词器处理后，Elasticsearch被转换成了elasticsearch,大写字母自动转换成了小写

Analyzer的组成

分词器是专门处理分词的组件，Analyzer由三部分组成
- Character Filters(针对原始文本处理，例如去除html)
- Tokenizer(按照规则切分为单词)
- Token Filter(将切分的单词进行加工，小写，删除stopwords，增加同义词)

使用_analyzer API

直接指定Analyzer进行测试

GET /_analyze
{
  "analyzer": "standard",
  "text":"Mastering Elasticsearch，elasticsearch in Action"
}

指定索引的字段进行测试

POST my_index/_analyze
{
  "field": "title",
  "text": "Mastering Elasticsearch"
}

自定义分词器进行测试

POST /_analyze
{
  "tokenizer": "standard",
  "filter": ["lowercase"],
  "text": "Mastering Elastricsearch"
}

elasticsearch的内置分词器

名称	作用
Standard Analyzer	默认分词器，按词切分，小写处理
Simple Analyzer	按照非字母切分(符号被过滤)，小写处理
Stop Analyzer	小写处理，停用词过滤(a/the/is)
Whitespace Analyzer	按照空格切分，不转小写
Keyword Analyzer	部分词，直接将输入当做输出
Patter Analyzer	正则表达式，默认\W+（非字符分割）
Language	提供了30多种常见语言的分词器
Customer Analyzer	自定义分词器

standard analyzer

是es默认分词器
按词切分
小写处理

simple analyzer

按照非字母切分，非字母的都被去除
小写处理

whitespace Analyzer

按空格切分

stop analyzer

相比simple analyzer多了stop filter
- 会把the，a，is等修饰性词语去除

Keyword Analyzer

不分词，直接将输入当一个term输出

Pattern Analyzer

使用正则表达式进行分词（不懂正则的小伙伴可查看正则表达式30分钟入门教程）
默认是 \W+，非字符的符号进行分隔

Language Analyzer

一组分析特定语言文本的分析器，支持以下类型: arabic, armenian, basque, bengali, brazilian, bulgarian, catalan, cjk, czech, danish, dutch, english, finnish, french, galician, german, greek, hindi, hungarian, indonesian, irish, italian, latvian, lithuanian, norwegian, persian, portuguese, romanian, russian, sorani, spanish, swedish, turkish, thai.

中文分词的难点

中文句子，切分成一个个词（不是一个个字）
英文中，单词由自然的空格作为分隔
一句中文，在不同的上下文，有不同的含义
例子
- 这事的确确定不下来

ICU Analyzer

需要安装plugin
- ELasticsearch-plugin install analysis-icu(参考我之前的安装文档：Elasticsearch 的安装与简单配置)
- 提供了Unicode的支持，更好的支持亚洲语言

GET _analyze
{
  "analyzer": "icu_analyzer",
  "text": "这事的确确定不下来"
}

分词结果

{
  "tokens" : [
    {
      "token" : "这",
      "start_offset" : 0,
      "end_offset" : 1,
      "type" : "<IDEOGRAPHIC>",
      "position" : 0
    },
    {
      "token" : "事",
      "start_offset" : 1,
      "end_offset" : 2,
      "type" : "<IDEOGRAPHIC>",
      "position" : 1
    },
    {
      "token" : "的确",
      "start_offset" : 2,
      "end_offset" : 4,
      "type" : "<IDEOGRAPHIC>",
      "position" : 2
    },
    {
      "token" : "确定",
      "start_offset" : 4,
      "end_offset" : 6,
      "type" : "<IDEOGRAPHIC>",
      "position" : 3
    },
    {
      "token" : "不下来",
      "start_offset" : 6,
      "end_offset" : 9,
      "type" : "<IDEOGRAPHIC>",
      "position" : 4
    }
  ]
}

小结

本篇中接触了es的倒排索引结构和各种analyzer分词器，并基本介绍了各分词器的基本使用，较为简单。

参考文档

1.Elasticsearch倒排索引结构

2.Elasticsearch Analysis

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