Elasticsearch——倒排索引与分词

正排索引

文档ID到文档内容、单词的关联关系。比如书的目录页对应正排索引（指明章节名称，指明页数）用于查看章节。

倒排索引

单词到文档ID的关联关系。比如索引页对应倒排索引(指明关键词、指明页数)用于关键词查找
倒排索引是搜索引擎的核心，主要包含两个部分：
单词词典(Term Dictionary)

  • 记录所有文档的单词，一般都比较大。
  • 记录单词到倒排列表的关联信息。

倒排列表(Posting List)
记录了单词对应的文档集合，由倒排索引项组成。倒排索引项包含如下信息：

  • 文档ID，用于获取原始信息。
  • 单词频率，记录该单词在该文档中的出现次数，用于后续相关性算分。
  • 位置，记录单词在文档中的粉刺位置，用于做词语搜索。
  • 偏移，记录单词在文档的开始和结束位置，用于做高亮显示。

分词

分词是指将文本转换成一系列单词的过程，也可以叫做文本分析，在es里面成为Analysis

分词器是Elasticsearch中专门处理分词的组件，英文为Analyzer，其组成如下：
Character Filters
针对原始文本进行处理，比如去除html特殊标记符。

Tokenizer
将原始文本按照一定规则切分为单词。

Token Filters
针对Tokenizer处理的单词进行在加工，比如转小写，删除或新增等处理。

分词器——调用顺序

Analyze_api

Elasticsearch提供了一个测试分词的api接口，方便验证分词效果，endpoint是_analyze

  • 可以直接指定Analyzer进行测试。

  • 可以直接指定索引中的字段进行测试。

  • 可以自定义分词器进行测试。

  • 直接指定analyze进行测试，接口如下：


  • 直接指定索引中的字段进行测试，接口如下：


  • 自定义分词器进行测试，接口如下：


Elasticsearch自带分词器

中文分词

难点：

  • 中文分词指的是将一个汉字序列切分成一个一个单独的词，在英文中单词之间是以空格作为自然分隔符，但汉语中则没有形式上的分隔符。

  • 上下文不同分词效果迥异，比如交叉歧义问题，比如下面两种分词都合理。

乒乓球拍/卖/完了
乒乓球/拍/买完了

常用分词系统

IK

ieba

基于自然语言处理的分词系统

HanLp

thulac

自定义分词

当自带的分词无法满足需求时，可自定义分词
通过自定义Character Filters、Tokenizer、Token Filters实现

Character Filters

  • 在Tokenizer之前对原始文本进行处理，比如增加、删除或替换字符等。

  • 自带的如下：

    • HTML Strip 去除html标签和转换html实体。
    • Mapping进行字符替换操作。
    • Pattern Replace进行正则匹配替换。

  • 会影响后续Tokenizer解析的postion和offset信息。

Tokenizer

  • 将原始文本按照一定规则切分为单词(term or token)
  • 自带的如下：
    • standard 按照单词进行分割。
    • letter 按照非字符类进行分割。
    • whitespace 按照空格进行分割。
    • UAX URL Email 按照standard 分割，但不会分割邮箱和url。
    • NGram和Edge NGram连词分割。
    • Path Hierarchy 按照文件路径进行分割。

Token Filters

  • 对于Tokenizer输出的单词(term)进行增加、删除、修改等操作。
  • 自带的如下：
    • lowercase 将所有的term转换为小写。
    • stop删除stop words。
    • NGram和Edge NGram连词分割。
    • Synonym添加近义词的term。

自定义分词的api

自定义分词需要在索引的配置中设定，如下所示：

分词会在如下两个时机使用：

  • 创建或更新文档时(Index Time)，会对相应的文档进行分词处理。
  • 查询时(Search Time)，会对查询语句进行分词。

索引时分词是通过配置Index Mapping中每个字段的analyzer属性实现的，如下：

  • 不指定分词时，使用默认分词standard


查询时分词的指定方式有如下几种：

  • 查询的时候通过analyzer指定分词器。

  • 通过index mapping设置search_analyzer实现


ik分词器安装与使用

ik分词器下载与安装

*2、解压，将文件复制到es安装目录/plugins/ik目录下即可


  • 3、重启elasticsearch
ik分词器基础知识

ik_max_word：会将文本做最细粒度的拆分，比如会将"中华人民共和国人民大会堂"拆分为"中华人民共和国、中华人民、中华、华人、人民、人民共和国、人民大会堂、人民大会、大会堂"，会穷尽各种可能的组合。

ik_smart：会做最粗粒度的拆分，比如会将"中华人民共和国人民大会堂"拆分为"中华人民共和国、人民大会堂"。

ik分词器的使用

存储时使用ik_max_word，搜索时使用ik_smart

因为后续的keyword和text设计分词问题，这里给出分词最佳实践。即存储时时使用ik_max_word，搜索时分词器用ik_smart，这样索引时最大化的将内容分词，搜索时更精确的搜索到想要的结果。

PUT /index

{
    "mappings": {
        "peoperties":{
            "text":{
                "type": "text",
                "analyzer": "ik_max_word",
                "search_analyzer": "ik_smart"
            }
        }
    }
}
ik分词器配置文件
  • ik配置文件地址/es/plugins/ik/config目录
  • IKAnalyzer.cfg.xml：用来配置自定义词库。
  • main.dic：ik原生内置的中文词库，总共有27万多条，只要是这些单词，都会被分到一起。
  • preposition.dic：介词。
  • quantifier.dic：放了一些单位相关的词，量词。
  • suffix.dic：放了一些后缀。
  • surname.dic：中国的姓氏。
  • stopword.dic：英文停用词。

ik原生最重要的两个配置文件：

  • main.dic：包含了原生的中文词语，会按照这里面的词去进行分词。
  • stopword.dic：包含了英文的停用词。

一般向停用词会在分词的时候，直接被干掉，不会建立在倒排索引中。

自定义词库
  • 1、自己建立词库：每年都会涌现一些特殊的流行词，网红、蓝瘦香菇、喊麦、鬼畜等，一般不会在ik的原生词典里。
    自己补充自己的最新的词语，到ik词库里面。
    在IKAnalyzer.cfg.xml文件中ext_dict标签中，创建mydict.dic。
<?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">mydict.dic</entry>
     <!--用户可以在这里配置自己的扩展停止词字典-->
    <entry key="ext_stopwords">mystopwords.dic</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>
  • 2、自己建立停用词库，比如了、的、啥、么等，可能并不想建立索引让人家搜索。
    custom/ext_stopword.dic，已经有了常用的中文停用词，可以自己补充自己的中文停用词，然后重启es。
<?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">mydict.dic</entry>
     <!--用户可以在这里配置自己的扩展停止词字典-->
    <entry key="ext_stopwords">mystopwords.dic</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>

使用mysql热更新词库

热更新

每次都是在es的扩展词典中，手动添加新词，很坑。

  • 每次添加完，都要重启es才能生效，非常麻烦。
  • es是分布式的可能有数百个节点，你不能每一次都一个一个节点上面去修改。

es不停机，我们直接在外部某个地方添加新的词语，es中立即热加载到这些新词语。

热更新方案

  • 1、基于ik分词器原生支持的热更新方案，部署一个web服务器，提供一个http接口，通过modified和tag两个http响应头，来提供词语的热更新。
  • 2、修改ik分词器源码，然后手动支持从mysql中每隔一段时间，自动加载新的词库。

用第二种方案，第一种方案ik官方和社区都不建议采用，觉得不太稳定。

1、基于ik分词器原生支持的热更新方案
  • 1)、ik官方文档说明
    目前该插件支持热更新 IK 分词，通过上文在 IK 配置文件中提到的如下配置
<!--用户可以在这里配置远程扩展字典 -->
<entry key="remote_ext_dict">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">location</entry>

其中 location 是指一个 url，比如 http://yoursite.com/getCustomDict，该请求只需满足以下两点即可完成分词热更新。

  • A、该 http 请求需要返回两个头部(header)，一个是 Last-Modified，一个是 ETag，这两者都是字符串类型，只要有一个发生变化，该插件就会去抓取新的分词进而更新词库。
  • B、该 http 请求返回的内容格式是一行一个分词，换行符用 \n 即可。

满足上面两点要求就可以实现热更新分词了，不需要重启 ES 实例。

可以将需自动更新的热词放在一个 UTF-8 编码的xxx.txt文件里，放在 nginx 或其他简易 http server下，当xxx.txt文件修改时，http server 会在客户端请求该文件时自动返回相应的 Last-Modified 和 ETag。可以另外做一个工具来从业务系统提取相关词汇，并更新这个xxx.txt文件。

个人体会：nginx方式比较简单容易实现，建议使用；

  • 2)、在服务中实现http请求，并连接数据库实现热词管理实例：
  • A、编写http请求服务接口demo
@RestController
@RequestMapping("/keyWord")
@Slf4j
public class KeyWordDict {

    private String lastModified = new Date().toString();
    private String etag = String.valueOf(System.currentTimeMillis());

    @RequestMapping(value = "/hot", method = {RequestMethod.GET,RequestMethod.HEAD}, produces="text/html;charset=UTF-8")
    public String getHotWordByOracle(HttpServletResponse response,Integer type){
        response.setHeader("Last-Modified",lastModified);
        response.setHeader("ETag",etag);

        Connection conn = null;
        Statement stmt = null;
        ResultSet rs = null;
        String sql = "";
        final ArrayList<String> list = new ArrayList<String>();
        StringBuilder words = new StringBuilder();
        try {
            Class.forName("oracle.jdbc.driver.OracleDriver");
            conn = DriverManager.getConnection(
                    "jdbc:oracle:thin:@192.168.114.13:1521:xe",
                    "test",
                    "test"
            );
            if(ObjectUtils.isEmpty(type)){
                type = 99;
            }
            switch (type){
                case 0:
                    sql = "select word from IK_HOT_WORD where type=0 and status=0";
                    break;
                case 1:
                    sql = "select word from IK_HOT_WORD where type=1 and status=0";
                    break;
                default:
                    sql = "select word from IK_HOT_WORD where type=99";
                    break;
            }
            stmt = conn.createStatement();
            rs = stmt.executeQuery(sql);

            while(rs.next()) {
                String theWord = rs.getString("word");
                System.out.println("hot word from mysql: " + theWord);
                words.append(theWord);
                words.append("\n");
            }
            return words.toString();

        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        } finally {
            if(rs != null) {
                try {
                    rs.close();
                } catch (SQLException e) {
                    log.error("资源关闭异常：",e);
                }
            }
            if(stmt != null) {
                try {
                    stmt.close();
                } catch (SQLException e) {
                    log.error("资源关闭异常：",e);
                }
            }
            if(conn != null) {
                try {
                    conn.close();
                } catch (SQLException e) {
                    log.error("资源关闭异常：",e);
                }
            }
        }
        return null;
    }

    @RequestMapping(value = "/update", method = RequestMethod.GET)
    public void updateModified(){
        lastModified = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd hh:mm:ss").format(new Date());
        etag = String.valueOf(System.currentTimeMillis());
    }

}

注：
updateModified方法为单独更新lastModified与etag，用于判断ik是否需要重新加载远程词库，具体关联数据库操作代码时自行扩展

  • B、ik配置文件修改
    • 文件目录：/data/elasticsearch-7.3.0/plugins/ik/config/IKAnalyzer.cfg.xml
    • 远程调用方法填写在“用户可以在这里配置远程扩展字典”下：
<?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"></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">http://192.168.xx.xx:8080/keyWord/hot?type=0</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>
重写ik源码连接mysql/oracle更新词库

  • 1、下载ik源码(下载对应版本)
    https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases
    ik分词器是一个标准的java maven工程，直接导入idea就可看到源码。

  • 2、修改ik插件源码（以mysql为例）

  • 1）、添加jdbc配置文件
    在项目根目录下的config目录中添加config\jdbc-reload.properties配置文件：

jdbc.driverClass=com.mysql.jdbc.Driver
jdbc.url=jdbc:mysql://localhost:3306/es?serverTimezone=UTC
jdbc.user=root
jdbc.password=yibo
jdbc.reload.sql=select word from hot_words
jdbc.reload.stopword.sql=select stopword as word from hot_stopwords
jdbc.reload.interval=5000
  • 2）、在Dictionary类的同级目录下新建HotDictReloadThread类
/**
 * @Description: 加载字典线程
 */
public class HotDictReloadThread implements Runnable {

    private static final Logger log = ESPluginLoggerFactory.getLogger(HotDictReloadThread.class.getName());

    @Override
    public void run() {
        log.info("[--------]reload hot dict from mysql");
        Dictionary.getSingleton().reLoadMainDict();
    }
}
  • 3）、在Dictionary类initial方法中新增代码
public static synchronized void initial(Configuration cfg) {
    if (singleton == null) {
        synchronized (Dictionary.class) {
            if (singleton == null) {

                singleton = new Dictionary(cfg);
                singleton.loadMainDict();
                singleton.loadSurnameDict();
                singleton.loadQuantifierDict();
                singleton.loadSuffixDict();
                singleton.loadPrepDict();
                singleton.loadStopWordDict();

                //!!!!!!!!mysql监控线程  新增代码
                new Thread(new HotDictReloadThread()).start();

                if(cfg.isEnableRemoteDict()){
                    // 建立监控线程
                    for (String location : singleton.getRemoteExtDictionarys()) {
                        // 10 秒是初始延迟可以修改的 60是间隔时间 单位秒
                        pool.scheduleAtFixedRate(new Monitor(location), 10, 60, TimeUnit.SECONDS);
                    }
                    for (String location : singleton.getRemoteExtStopWordDictionarys()) {
                        pool.scheduleAtFixedRate(new Monitor(location), 10, 60, TimeUnit.SECONDS);
                    }
                }

            }
        }
    }
}
  • 4）、在Dictionary类loadMainDict方法中新增代码
/**
 * 加载主词典及扩展词典
 */
private void loadMainDict() {
    // 建立一个主词典实例
    _MainDict = new DictSegment((char) 0);

    // 读取主词典文件
    Path file = PathUtils.get(getDictRoot(), Dictionary.PATH_DIC_MAIN);
    loadDictFile(_MainDict, file, false, "Main Dict");
    // 加载扩展词典
    this.loadExtDict();
    // 加载远程自定义词库
    this.loadRemoteExtDict();
    //从mysql中加载热更新词典 新增代码
    this.loadMySQLExtDict();
}
  • 5）、在Dictionary类loadStopWordDict方法中新增代码
/**
 * 加载用户扩展的停止词词典
 */
private void loadStopWordDict() {
    // 建立主词典实例
    _StopWords = new DictSegment((char) 0);

    // 读取主词典文件
    Path file = PathUtils.get(getDictRoot(), Dictionary.PATH_DIC_STOP);
    loadDictFile(_StopWords, file, false, "Main Stopwords");

    // 加载扩展停止词典
    List<String> extStopWordDictFiles = getExtStopWordDictionarys();
    if (extStopWordDictFiles != null) {
        for (String extStopWordDictName : extStopWordDictFiles) {
            logger.info("[Dict Loading] " + extStopWordDictName);

            // 读取扩展词典文件
            file = PathUtils.get(extStopWordDictName);
            loadDictFile(_StopWords, file, false, "Extra Stopwords");
        }
    }

    // 加载远程停用词典
    List<String> remoteExtStopWordDictFiles = getRemoteExtStopWordDictionarys();
    for (String location : remoteExtStopWordDictFiles) {
        logger.info("[Dict Loading] " + location);
        List<String> lists = getRemoteWords(location);
        // 如果找不到扩展的字典，则忽略
        if (lists == null) {
            logger.error("[Dict Loading] " + location + "加载失败");
            continue;
        }
        for (String theWord : lists) {
            if (theWord != null && !"".equals(theWord.trim())) {
                // 加载远程词典数据到主内存中
                logger.info(theWord);
                _StopWords.fillSegment(theWord.trim().toLowerCase().toCharArray());
            }
        }
    }

    //!!!!!!!!从mysql中加载停用词 新增代码
    this.loadMySQLStopWordDict();
}
  • 6）、在Dictionary类新增静态代码块，加载db驱动
private static Properties prop = new Properties();

static {
    try {
        Class.forName("com.mysql.cj.jdbc.Driver");
    } catch (ClassNotFoundException e) {
        logger.error("error",e);
    }
}
  • 7）、在Dictionary类新增loadMySQLExtDict方法，从mysql中加载热更新词典
/**
 * 从mysql中加载热更新词典
 */
private void loadMySQLExtDict(){
    Connection conn = null;
    Statement state = null;
    ResultSet rs = null;
    try{
        Path file = PathUtils.get(getDictRoot(),"jdbc-reload.properties");
        prop.load(new FileInputStream(file.toFile()));
        for (Object key : prop.keySet()) {
            logger.info("[--------]" + key +"=" + prop.getProperty(String.valueOf(key)));
        }
        logger.info("[--------]query hot dict from mysql," + prop.getProperty("jdbc.reload.sql") + "......");

        // 创建数据连接
        conn = DriverManager.getConnection(
                prop.getProperty("jdbc.url"),
                prop.getProperty("jdbc.user"),
                prop.getProperty("jdbc.password")
        );

        state = conn.createStatement();
        rs = state.executeQuery(prop.getProperty("jdbc.reload.sql"));

        while(rs.next()){
            String theWord = rs.getString("word");
            logger.info("[--------]hot word from mysql: " + theWord);
            _MainDict.fillSegment(theWord.trim().toCharArray());
        }

        Thread.sleep(Integer.valueOf(String.valueOf(prop.get("jdbc.reload.interval"))));
    }catch (Exception e){
        logger.error("error",e);
    }finally {
        if(rs != null){
            try {
                rs.close();
            } catch (SQLException e) {
                logger.error("error",e);
            }
        }
        if(state != null){
            try {
                state.close();
            } catch (SQLException e) {
                logger.error("error",e);
            }
        }
        if(conn != null){
            try {
                conn.close();
            } catch (SQLException e) {
                logger.error("error",e);
            }
        }
    }
}
  • 8）、在Dictionary类新增loadMySQLStopWordDict方法，从mysql中加载停用词
/**
 * 从mysql中加载停用词
 */
private void loadMySQLStopWordDict(){
    Connection conn = null;
    Statement state = null;
    ResultSet rs = null;
    try{
        Path file = PathUtils.get(getDictRoot(),"jdbc-reload.properties");
        prop.load(new FileInputStream(file.toFile()));
        for (Object key : prop.keySet()) {
            logger.info("[--------]" + key +"=" + prop.getProperty(String.valueOf(key)));
        }
        logger.info("[--------]query hot stopword from mysql," + prop.getProperty("jdbc.reload.stopword.sql") + "......");

        // 创建数据连接
        conn = DriverManager.getConnection(
                prop.getProperty("jdbc.url"),
                prop.getProperty("jdbc.user"),
                prop.getProperty("jdbc.password")
        );

        state = conn.createStatement();
        rs = state.executeQuery(prop.getProperty("jdbc.reload.stopword.sql"));

        while(rs.next()){
            String theWord = rs.getString("word");
            logger.info("[--------]hot stopword from mysql: " + theWord);
            _MainDict.fillSegment(theWord.trim().toCharArray());
        }

        Thread.sleep(Integer.valueOf(String.valueOf(prop.get("jdbc.reload.interval"))));
    }catch (Exception e){
        logger.error("error",e);
    }finally {
        if(rs != null){
            try {
                rs.close();
            } catch (SQLException e) {
                logger.error("error",e);
            }
        }
        if(state != null){
            try {
                state.close();
            } catch (SQLException e) {
                logger.error("error",e);
            }
        }
        if(conn != null){
            try {
                conn.close();
            } catch (SQLException e) {
                logger.error("error",e);
            }
        }
    }
}

  • 3、mvn package打包代码

  • 4、解压ik压缩包
    将mysql驱动jar，放入ik目录下。

  • 5、修改jdbc相关配置

  • 6、重启es
    观察日志，日志中会显示打印那些东西，比如加载了什么配置，加载了什么词语，加载了什么停用词。

  • 7、在MySQL中添加词库与停用词

  • 8、分词验证，验证热更新

总结：

  • 一般不需要特别指定查询时分词器，直接使用索引时分词器即可，否则会出现无法匹配的情况。
  • 明确字段是否需要分词，不需要分词的字段就将type设置为keyword，可以节省空间和提高写性能。
  • 善用_analyze API，查看文档的具体分词结果。

参考：
https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik

https://blog.csdn.net/qq_40592041/article/details/107856588

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