ES分词器种类

1. 常见的分词器，如Standard分词器、Simple分词器、Whitespace分词器、IK分词等，还支持自定义分词器(比如一些小国家的语言需要自定义分词器)
2. ES默认就是Standard分词器

分词器在分词时的过程

1. 标记化：分词器第一步是将文本拆分成单个标记(tokens), 就是单个的单词或中文词组，这个标记可以是单词，数组，特殊字符，中文词语等。 此时会包含一些分隔符，标点，停用词等，并非最终形态的分词。
2. 过滤：对第一步分出来的所有标记进行过滤操作，比如大小写转换，去除停用词，去掉分隔符标点等操作，形成最终形态的分词集
3. 倒排索引：分词完成后，ES会创建倒排索引来存储这些分词， 倒排索引是一种数据结构，通过倒排索引，把分词和文档document(即原始文本)建立起映射关系，当搜索某个分词的时候，就会将映射到的文档进行返回。
4. 查询匹配：查询时我们输入的文本内容，也会在ES进行分词处理，将搜索内容分词后，拿着分词去倒排索引中进行查询，把匹配到的分词对应的映射document进行返回。

Standard分词器的规则

1. 标点符号切分：如果文本中含有标点符号，那么会根据标点符号进行拆分，比如apple,peach,food。那么拆分结果就是[apple 和 peach 和 food]这3个，会根据逗号拆分
2. 词分割： 即按照空格进行拆分， 比如: my name is hbz, 拆分结果就是[my 和 name 和 is 和 hbz]这4个词拆成独立的分词
3. 小写转换：即会将文本中的大小写全部转成小写， 比如Hellow World, 则拆分结果就是[hellow 和 world], 首字母的H，W都会转成小写的h, w
4. 停用词过滤： 过滤掉无效的单词，比如a, an, the这种连接词，这些词本身没啥意义，做分词的时候Standard分词器会将这些排除
5. 词干提取：将单词还原成原始形态， 比如 running–>run， swimming–>swid, going–>go, jumped–>jump
6. ==注意：以上这5个特点是同时生效的，即一段文本会按照这5中规则进行分词，最终结果一定是符合这5中规则的。 ==

如何查看ES分词存储效果？

GET /索引名称/_analyze
GET /_index/_analyze
{"analyzer": "分词器名称","field": "字段名称""text": "待分析的文本"
}

案例：

#字段是text类型
POST /my_index/_analyze
{"field": "title","text": "This is some text to analyze"
}#字段是text类型
POST /my_index/_analyze
{"field": "title","text": "今天学习了编程知识"
}#字段是keyword类型（keyword是精确匹配，所以不会进行分词，This is some text to analyze作为一个完整体）
POST /my_index/_analyze
{"field": "tags","text": "This is some text to analyze"
}#字段是keyword类型(这是数组的keyword，会将数组的每个元素进行分离出来，但每个元素不会再进行分词了，即结果就是This is, java, Spring Boot。大小写也不会转换，因为根本没走分词器) 
POST /my_index/_analyze
{"field": "tags","text": ["This is","java","Spring Boot" ]
}