1、介绍
elasticseach默认所有分词解析器对中文都不友好，开发建议使用Ik分词；
IK Analyzer是一个开源的，基于java语言开发的轻量级的中文分词工具包。从2006年12月推出1.0版开始， IKAnalyzer已经推出了3个大版本。最初，它是以开源项目Luence为应用主体的，结合词典分词和文法分析算法的中文分词组件。新版本的IK Analyzer 3.0则发展为面向Java的公用分词组件，独立于Lucene项目，同时提供了对Lucene的默认优化实现。
2、安装
安装ik分词插件之前，前提是已经安装了es（安装步骤可参考：https://blog.csdn.net/zhanyu1/article/details/88079626），安装的ik版本和es版本也要对应， 版本对应关系详见ik主页：https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik
ik主页中有两种安装方式
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optional 1 - download pre-build package from here: https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases
create plugin folder cd your-es-root/plugins/ && mkdir ik
unzip plugin to folder your-es-root/plugins/ik
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optional 2 - use elasticsearch-plugin to install ( supported from version v5.5.1 ):
./bin/elasticsearch-plugin install https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases/download/v6.3.0/elasticsearch-analysis-ik-6.3.0.zip
我们使用第一种，按照上述说明的步骤，直接下载解压即可。
安装后，plugins下，会有一个analysis-ik目录，目录下有jar包和配置文件，然后我们重启es；
接着再安装下head插件，用来测试ik分词的效果，安装步骤可参考：https://blog.csdn.net/zhanyu1/article/details/88083290
3、测试
ik分词有两种ik_smart , ik_max_word，强烈建议用后者ik_max_word，分词结果很多，提高命中率；
创建index索引 put http://localhost:9200/index
创建映射
post http://localhost:9200/index/fulltext/_mapping
{
"properties": {
"content": {
"type": "text",
"analyzer": "ik_max_word",
"search_analyzer": "ik_max_word"
}
}
}
索引几个文档
post http://localhost:9200/index/fulltext/1
{"content":"美国留给伊拉克的是个烂摊子吗"}
post http://localhost:9200/index/fulltext/2
{"content":"公安部：各地校车将享最高路权"}
post http://localhost:9200/index/fulltext/3
{"content":"中韩渔警冲突调查：韩警平均每天扣1艘中国渔船"}
post http://localhost:9200/index/fulltext/4
{"content":"中国驻洛杉矶领事馆遭亚裔男子枪击 嫌犯已自首"}
然后我们来搜索测试：
post http://localhost:9200/index/fulltext/_search/
{
"query" : { "match" : { "content" : "中国嫌犯" }},
"highlight" : {
"pre_tags" : ["<tag1>", "<tag2>"],
"post_tags" : ["</tag1>", "</tag2>"],
"fields" : {
"content" : {}
}
}
}