源文档来自es官方文档：https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/analysis-analyzers.html
analyzer可以由不同的character filters，tokenizer，token filters的组成。
es自带了许多内置的Analyzer分析器，无需配置就可以直接在index中使用：
标准分词器（standard）：以单词边界切分字符串为terms，根据Unicode文本分割算法。它会移除大部分的标点符号，小写分词后的term，支持停用词。
简单分词器（simple）：该分词器会在遇到非字母时切分字符串，小写所有的term。
空格分词器（whitespace）：遇到空格字符时切分字符串，
停用词分词器（stop）：类似简单分词器，同时支持移除停用词。
关键词分词器（keyword）：无操作分词器，会输出与输入相同的内容作为一个single term。
模式分词器（pattern）：使用正则表达式讲字符串且分为terms。支持小写字母和停用词。
语言分词器（language）：支持许多基于特定语言的分词器，比如english或french。
签名分词器（fingerprint）：是一个专家分词器，会产生一个签名，可以用于去重检测。
Custom 分词器：如果内置分词器无法满足你的需求，可以自定义custom分词器，根据不同的character filters，tokenizer，token filters的组合 。
分词器（tokenizer）：输入字符流，拆分为单个的tokens（通常是独立的单词），输出字符流。 分词器同样负责记录term的顺序或者位置（用于phrase和word proximity queries）and the start and end character offsets of the original word which the term represents (used for highlighting search snippets)。主要有三类：
1、面向单词的分词器
把文档且分为单个的word。
2、部分单词分词器：把字符串和单词切分为小的分端，用于部分单词匹配。
3、结构文本分词器：通常和结构文本一块使用，比如标识，邮件地址，邮编，路径（比如文件），而不是全文。
