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IK分词器的使用
ES相关的文章，不打算给大家分享restful api等操作，百度上已经有很多，如有不懂自行百度，毕竟只是一个熟能生巧的过程。但是对于IK分词器这一块我觉得还是可以简单说一下，但也不做过多深究，对于ES来说只是一个插件工具，会用就行。
因为我最近在做ES容器日志收集平台开发所以会大量学习和ES相关知识，陆续会记录下来，知识落地心里才踏实…
在我们安装了Kibana后，我们使用Kibana的开发工具来进行测试，因为这个工具提供了自动填充功能，相比于postman或者head更加智能。
强烈建议入手Kibana！
可以发现es的默认分词器无法识别中文中
农业
、
银行
这样的词汇，而是简单的将每个字拆完分为一个词，这显然不符合我们的使用要求。
我们这次加入新的参数
"analyzer":"ik_max_word"
- ik_max_word：会将文本做最细粒度（拆到不能再拆）的拆分，例如「中华人民共和国国歌」会被拆分为「中华人民共和国、中华人民、中华、华人、人民共和国、人民、人、民、共和国、共和、和、国国、国歌」，会穷尽各种可能的组合
- ik_smart：会将文本做最粗粒度（能一次拆分就不两次拆分）的拆分，例如「中华人民共和国国歌」会被拆分为「中华人民共和国、国歌」
我们再查询一个字典中可能不存在关键字：
爱唠嗑的阿磊
仅仅可以得到每个字的分词结果，我们需要做的就是使分词器识别到
爱唠嗑的阿磊
也是一个词语。
因为我已经把Docker镜像挂载到宿主机，所以我只需要进入plugins文件夹下的ik文件夹，进入config目录，创建
mycustom.dic
文件，写入
爱唠嗑的阿磊
。同时打开
IKAnalyzer.cfg
文件，将新建的
mycustom.dic
配置其中，重启es。（没有使用Docker部署同学，请自行类比）
修改配置信息
Copy<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<!DOCTYPE properties SYSTEM "http://java.sun.com/dtd/properties.dtd">
<properties>
<comment>IK Analyzer 扩展配置</comment>
<!--用户可以在这里配置自己的扩展字典 -->
<entry key="ext_dict">mycustom.doc</entry>
<!--用户可以在这里配置自己的扩展停止词字典-->
<entry key="ext_stopwords"></entry>
<!--用户可以在这里配置远程扩展字典 -->
<!-- <entry key="remote_ext_dict">words_location</entry> -->
<!--用户可以在这里配置远程扩展停止词字典-->
<!-- <entry key="remote_ext_stopwords">words_location</entry> -->
</properties>
再次查询发现es的分词器可以识别到
爱唠嗑的阿磊
就说这么多了，毕竟只是一个插件！