说明：es默认的分词器对中文的识别不是特别好，一段话的分词是一个一个汉字，这显然没有达到想要的结果。
可以安装IK分词器，兼容中文的分词；
IK分词器
安装
安装IK分词器，例如elasticsearch的容器名为es；
（命令方式，安装速度慢，网络状况不好非常容易失败，而且会丢失文件，不推荐使用）
# 进入容器内部
docker exec -it es /bin/bash# 在线下载并安装
./bin/elasticsearch-plugin install https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases/download/v7.12.1/elasticsearch-analysis-ik-7.12.1.zip#退出
exit#重启容器
docker restart es
（手动拖入）
可以选择在对应网站下载（注意ik版本需要和es版本一致），然后将文件拖入到es容器挂载的数据卷目录下；
# 查看es容器挂载的数据卷路径
docker volume inspect es-plugins
将下载下来的IK分词器文件，解压，复制到此目录下；
使用
IK分词器有以下两种模式：
-
ik_smart：最少切分，最少分词数量；
-
ik_max_word：最细切分，最多可分词数；
使用“ik_smart”模式，可以看右侧，分词是符合中文语境的；
“ik_max_word”模式
扩展词汇&敏感词汇排除
有一些人名、名牌、热词等词汇，在分词时可能会被拆分开，如“王麻子菜刀”，可能被拆分成了“王麻子”、“菜刀”，拆分之后就没有意义了。这些词汇可以添加到IK分词器的扩展字典文件中，使分词时这些词汇被作为一个完整的词划分。
另外，也有一些词汇是敏感词汇（政治、宗教、辱骂等等），我们希望在搜索时，这些分词不参与分词和搜索。同样这类词汇也可以添加到IK分词器的停用词典中，使这类敏感词汇不参与分词和搜索。
第一步：修改配置文件
在IK分词器目录下，切换到config目录，打开文件IKAnalyzer.cfg.xml，设置扩展词汇和排除词汇文件名；
IKAnalyzer.cfg.xml文件内容
第二步：添加词汇
分别在扩展词汇词典、停用词典添加对应的词汇
（扩展词汇文件，ext.dic，该文件不存在，需手动创建）
（停用词典文件，stopword.dic，新增一个词汇月亮）
第三步：重启es
重启es，测试，可以看到分词把“毛源昌眼镜”当做一个词来划分了，达到了想要的结果；
同样，月亮被作停用词典中的词汇，未参与分词；
注意
需要注意的是，如果一个词汇是一个较为特别的词汇，如“独钓寒江雪”；
在分词排除时不会排除掉，因为在分词时，这句词汇不太可能被分为一个完整的词汇，而在停用词典中，是根据完整的词汇来排除的；
所以，做到万无一失，应该把需要排除分词的词汇，先在扩展词典里添加，然后再在停用词典里添加，这样就绝对会被排除掉了；
重启es，测试，“独钓寒江雪”被完全排除
总结
es分词对中文兼容不太好，可以选择IK分词器来使用，IK分词器有两种模式，分别是“ik_smart”、“ik_max_word”。
另外，IK分词器支持对词汇进行扩展，可以把一些需要绑定在一起的词汇，不希望被分开的词汇写入到扩展词典中，这些词汇会被当做一个整体参与分词；同样如果需要排除一些词汇，不希望这些词汇参与分词，也可以将这些词汇写入到停用词典中。
