简介

Analysis在创建索引或搜索时指定，将文本解析成倒排索引，以供搜索。

简单解释下倒排索引：通常书本的目录就是正排索引，根据目录找章节；而倒排索引就是根据内容（例如一个单词）找所在的章节。

Analyzer

analyzer，内置或自定义，是一个包含三个构建块（依次为character filters，tokenizers，token filters）的包。

例如：一个内置的english analyzer在转换句子The QUICK brown foxes jumped over the lazy dog!时：

1. 转为小写。
2. 删除对搜索无意义的词元：the（停止词，stopwords）。
3. 归纳词干，例如：foxes → fox，jumped → jump，lazy → lazi。
4. 最后添加这些条件到倒排索引中：[quick, brown, fox, jump, over, lazi, dog]。
5. 当查询时，可以查询"a query fox"，虽然该字符串不在原文本中，但当使用了同样的analyzer时，该句子中的单词与倒排索引中的词元可以匹配上。

Character filters

• 接收字符流，通过添加、删除、修改字符来转换字符流。
• 例如从流中去掉<b>这样的HTML元素。
• 可以有0或多个，按照设置的顺序调用。

Tokenizer

• 接收一个字符流，分解为词元，然后输出词元流。
• 例如，whitespace tokenizer就会把所有的空白符去掉，"Quick brown fox!"就会被分解成词元：[Quick, brown, fox!]。
• 同时Tokenizer负责记录每个词元的顺序或位置，以及原单词的起始结束字符偏移量。
• 必须而且只能有一个Tokenizer。

Token filters

• 接收词元流，可以添加、删除、修改词元。
• 例如：lowercase token filter将所有的词元转为小写，stop token filter删除掉停止词，synonym toekn filter将引入同义词到词元流中。
• Token filter不可以改变每个词元的位置或字符偏移量。
• 可以有0或多个，按照设置的顺序调用。

测试analyzers

可以在请求体中指定analyzer（或者tokenizer、token filter、Character Filter），

GET _analyze
{
  "analyzer": "whitespace", 
  "text": "The quick brown fox."
}

GET _analyze
{
  "analyzer": "english", 
  "text": "The QUICK brown foxes jumped over the lazy dog!"
}

GET _analyze
{
  "tokenizer": "whitespace", 
  "filter": ["lowercase","stop"], 
  "text": "The QUICK brown foxes jumped over the lazy dog!"
}

从上面第二个的返回结果中可以看到位置和起始结束字符偏移量

{
  "tokens" : [
    {
      "token" : "quick",
      "start_offset" : 4,
      "end_offset" : 9,
      "type" : "<ALPHANUM>",
      "position" : 1
    },
    {
      "token" : "brown",
      "start_offset" : 10,
      "end_offset" : 15,
      "type" : "<ALPHANUM>",
      "position" : 2
    },
    {
      "token" : "fox",
      "start_offset" : 16,
      "end_offset" : 21,
      "type" : "<ALPHANUM>",
      "position" : 3
    },
    {
      "token" : "jump",
      "start_offset" : 22,
      "end_offset" : 28,
      "type" : "<ALPHANUM>",
      "position" : 4
    },
    {
      "token" : "over",
      "start_offset" : 29,
      "end_offset" : 33,
      "type" : "<ALPHANUM>",
      "position" : 5
    },
    {
      "token" : "lazi",
      "start_offset" : 38,
      "end_offset" : 42,
      "type" : "<ALPHANUM>",
      "position" : 7
    },
    {
      "token" : "dog",
      "start_offset" : 43,
      "end_offset" : 46,
      "type" : "<ALPHANUM>",
      "position" : 8
    }
  ]
}