环境

github下载：https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases

注意，IK分词器插件要与ES版本保持一致；
有的小伙伴在GitHub上下载插件时，没有发现与ES相对应的版本，可以切换到Tags中选择分支版本；
例如Branchs列表中仅可能存在主版本号；

切换到右侧Tags中查找对应的版本即可；小编这里选择的7.8.0的版本；
在这里插入图片描述

安装IK

解压缩后拷贝到ElasticSearch安装目录的plugins文件夹下，默认情况该文件夹中为空，不存在任何插件，将IK插件存入plugins目录并重命名ik，如图：

解压缩目录如下：
重启elasticsearch，观看是否加载插件
通过ES自带的工具查看, 命令行执行 elasticSearch-plugin list

注意，切换到bin目录下执行上面命令；

kibana实操

介绍两种分词用法和区别，主要以努力实现中国梦为例；

ik_smart

ik_smart为最少切分；
如何最少切分呢？？？

GET _analyze
{ 
   
  "analyzer": "ik_smart",
  "text": "努力实现中国梦"
}

分词结果：
{ 
   
  "tokens" : [
    { 
   
      "token" : "努力实现",
      "start_offset" : 0,
      "end_offset" : 4,
      "type" : "CN_WORD",
      "position" : 0
    },
    { 
   
      "token" : "中国",
      "start_offset" : 4,
      "end_offset" : 6,
      "type" : "CN_WORD",
      "position" : 1
    },
    { 
   
      "token" : "梦",
      "start_offset" : 6,
      "end_offset" : 7,
      "type" : "CN_CHAR",
      "position" : 2
    }
  ]
}

ik_max_word

ik_max_word为最细粒度划分；

GET _analyze
{ 
   
  "analyzer": "ik_max_word",
  "text": "努力实现中国梦"
}

分词结果：
{ 
   
  "tokens" : [
    { 
   
      "token" : "努力实现",
      "start_offset" : 0,
      "end_offset" : 4,
      "type" : "CN_WORD",
      "position" : 0
    },
    { 
   
      "token" : "努力",
      "start_offset" : 0,
      "end_offset" : 2,
      "type" : "CN_WORD",
      "position" : 1
    },
    { 
   
      "token" : "实现",
      "start_offset" : 2,
      "end_offset" : 4,
      "type" : "CN_WORD",
      "position" : 2
    },
    { 
   
      "token" : "中国",
      "start_offset" : 4,
      "end_offset" : 6,
      "type" : "CN_WORD",
      "position" : 3
    },
    { 
   
      "token" : "梦",
      "start_offset" : 6,
      "end_offset" : 7,
      "type" : "CN_CHAR",
      "position" : 4
    }
  ]
}

自定义分词格式

比如：超级喜欢溪源博主，用上面两种分词，会把溪源，博主分别作为单个词分开，结果如下：
在这里插入图片描述
需求想把溪源，博主作为两个词，因此需要我们自定义字典；

修改插件配置文件ik/config/IKAnalyzer.cfg.xml，加入自定义字典；

打开配置文件夹目录，可以看到已经存在的默认词库，如下：
自定义xiyuan.dic文件
将溪源、博主作为词存入文件中；

加入扩展自定义文件，如下：
在这里插入图片描述

重启ES服务和kibana

GET _analyze
{ 
   
  "analyzer": "ik_smart",
  "text": "超级喜欢溪源博主"
}

分词结果：
{ 
   
  "tokens" : [
    { 
   
      "token" : "超级",
      "start_offset" : 0,
      "end_offset" : 2,
      "type" : "CN_WORD",
      "position" : 0
    },
    { 
   
      "token" : "喜欢",
      "start_offset" : 2,
      "end_offset" : 4,
      "type" : "CN_WORD",
      "position" : 1
    },
    { 
   
      "token" : "溪源",
      "start_offset" : 4,
      "end_offset" : 6,
      "type" : "CN_WORD",
      "position" : 2
    },
    { 
   
      "token" : "博主",
      "start_offset" : 6,
      "end_offset" : 8,
      "type" : "CN_WORD",
      "position" : 3
    }
  ]
}