分词（Analysis）：将文本切分为一系列单词的过程，比如 "美国留给伊拉克的是个烂摊子吗?"经过分词后的后果为:美国、伊拉克、烂摊子。
分词器（Analyzer）：elasticsearch中执行的分词的主体，官方把分词器分成三个层次：
Character Filters:针对文档的原始文本进行处理，例如将印度语的阿拉伯数字"0 12345678 9"转换成拉丁语的阿拉伯数字"0123456789"，或者去除HTML中的特殊标记符号，Character Filters可以有零或多个，安装顺序应用;
Tokenizer:核心，将文档的原始文本按照一定规则切分为单词，Tokenizer只能有一个;
Token Filter:对经过Tokenizer处理过后的单词进行二次加工，比如转换为小写，Token Filter也可以有多个，按顺序依次调用.
三者的调用顺序：Character Filters--->Tokenizer--->Token Filter
Analyze API
es提供了endpoint为_analyze的语句来测试分词效果，你可以指定索引中的字段或者显式输入文本来测试分词效果
预定义的分词器
es自带的分词器如下，默认是standard，创建索引的mapping（类似于表结构）时候可指定
因为文档中的每个字段都会建立倒排索引，所以你也可以在创建索引的mapping时指定每个字段的分词器
下面简单的测试一下Standard、Simple、whitespace这三个分词器分词效果，其余的就不测试了。
其余的分词器留给大家自己去测试，分词器的选择还是很重要的，按照你想要的切分方式切分文本得到的分词效果，既可以节省空间，又可以较好的解决搜索问题。尤其是中文，如何切分是个难点，比如文本"中国驻洛杉矶领事馆遭亚裔男子枪击 嫌犯已自首"如果经过默认的分词器standard analyzer切分的话，会得到"中、国、驻、洛、杉、矶、领、事、馆、遭、亚、裔、男、子、枪、击、嫌、犯、已、自、首"，这显然不是我们想要的分词效果；再比如，"乒乓球拍卖完了"，是切分为"乒乓球/拍卖/完了"还是切分为"乒乓球拍/卖完了"。这里分享一个常用的中文分词器：ik_smart，它能较好的切分中文及英文文本，支持自定义词库，开源分词器 ik 的github：https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik，安装iksmart分词器如下：
./bin/elasticsearch-plugin install https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases/download/v6.3.0/elasticsearch-analysis-ik-6.3.0.zip
注意: 替换6.3.0为自己安装的elasticsearch版本，安装好后的ik插件在/elasticsearch/plugins/目录下，接着就可以直接指定分词器为ik_smart了，ik里面提供了ik_smart、ik_max_word，大家可以通过如下测试下两种分词器分词效果
分词使用时机
1.创建或更新文档时候，es会对相应的文档数据进行分词处理，比如你某个索引字段类型为text，那么插入一条文档时候就会对该字段进行分词处理，维护该字段文本内容的倒排索引，这种我们成为索引时分词;
2.查询时候，会对你的查询文本进行分词，比如你要查询"苹果手机"，则会分词为"苹果、手机"两个单词;
我们可以在创建索引时候指定该字段的分词器:
也可以在查询时指定分词器:
实际使用时候我们需要明确文档中的某个字段是否要分词，如果没必要分词，请关闭，这能节省一定的空间及提高es的写入效率，同时实际生产中的具体的分词器选择要经过自己的实际测试。
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参考:es官方文档https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/index.html
