一、插件简介
elasticsearch-analysis-lc-pinyin是一款elasticsearch拼音分词插件，可以支持按照全拼、首字母，中文混合搜索。
首先举个栗子说明下，我们在淘宝搜索框中输入“jianpan” 可以搜索到关键字包含“键盘”的商品。不仅仅输入全拼，有时候我们输入首字母、拼音和首字母、中文和首字母的混合输入，比如：“键pan”、“j盘”、“jianp”、“jpan”、“jianp”、“jp” 等等，都应该匹配到键盘。通过elasticsearch-analysis-lc-pinyin这个插件就能做到类似的搜索
二、安装插件
elasticsearch-analysis-lc-pinyin一共有两个版本分别是1.4.5和2.2.2，和es的版本对应
1.4.5 这个版本对应ES1.X
2.2.2这个版本对应ES2.X
请根据需要安装对应的版本，下面地址中压缩包已经包含了这两个版本
es2.x的安装请参考：http://blog.csdn.net/chennanymy/article/details/52744154
下载地址：http://download.csdn.net/detail/chennanymy/9614699
当然也可以自己下载elasticsearch-analysis-lc-pinyin的源码自己maven build出来，这样可以避免版本冲突
git 地址：http://git.oschina.net/music_code_m/elasticsearch-analysis-lc-pinyin
如下，我已将下载下来的包放在 /home/chennan/soft 目录下，下面我将以elasticsearch1.4.5为例安装elasticsearch-analysis-lc-pinyin-1.4.5拼音分词器
进入到es的plugins目录，下面是未安装时的样子
接着打开终端命令行执行如下命令安装插件
./../bin/plugin --install analysis-lc-pinyin --url file:/home/chennan/soft/elasticsearch-analysis-lc-pinyin-1.4.5.zip
粗线上面结果就表示安装成功了 ^ ^，安装完成后会在plugins目录下生成一个 analysis-lc-pinyin的目录，如下
接下来配置elasticsearch.yml，在末尾加上如下配置，如下因为我也安装了IK分词器所以配置这样，如果你没有安装IK可以将下面ik的部分删除
index:
analysis:
analyzer:
ik:
alias: [ik_analyzer]
type: org.elasticsearch.index.analysis.IkAnalyzerProvider
ik_max_word:
type: ik
use_smart: false
ik_smart:
type: ik
use_smart: true
lc:
alias: [lc_analyzer]
type: org.elasticsearch.index.analysis.LcPinyinAnalyzerProvider
lc_index:
type: lc
analysisMode: index
lc_search:
type: lc
analysisMode: search
然后启动es，这里我启动两个节点。从启动日志中可以看到es成功加载了拼音插件，如下
到这里，插件就安装完成了。我们可以通过一个简单的curl命令来测试分词器时候正常工作
curl -XGET '192.168.0.107:9200/_analyze?analyzer=lc_search&pretty' -d 'dafeiji'
输入“dafeiji”可以切分出来“da”、“fei”、“ji” 证明一切都OK啦
接下来就来试试借助这个拼音分词器来执行搜索，看看效果
1、首先建立一个索引 ，然后执行putmapping , 这里的索引名叫index，type叫fulltext，其中content这个字段采用拼音分词。注意这里用到两个不同的分词器
索引过程采用：lc_index分词器
搜索过程采用：lc_search分词器
curl -XPUT http://localhost:9200/index
curl -XPOST http://localhost:9200/index/fulltext/_mapping -d'
{
"fulltext": {
"_all": {
"index_analyzer": "lc_index",
"search_analyzer": "lc_search",
"term_vector": "no",
"store": "false"
},
"properties": {
"content": {
"type": "string",
"store": "no",
"term_vector": "with_positions_offsets",
"index_analyzer": "lc_index",
"search_analyzer": "lc_search",
"include_in_all": "true",
"boost": 8
}
}
}
}'
然后索引几条数据，这里索引的4个公司的名称，陆金所、阿里巴巴、腾讯、百度、如下：
接下来执行几个搜索，查询的DSL像这样
{
"query": {
"match": {
"content": {
"query": "bai度",
"analyzer": "lc_search",
"type": "phrase"
}
}
},
"highlight": {
"pre_tags": [
"<tag1>"
],
"post_tags": [
"</tag1>"
],
"fields": {
"content": {}
}
}
}
搜索“bai度”
搜索“阿li巴b”
搜索“ljs”
搜索“alibb”
搜索“lujinsuo”
下面使用es 客户端来做查询
@Test
public void testPinyinSearch() {
final String index = "index";
final String type = "fulltext";
SearchRequestBuilder requestBuilder = elasticIndexOperateHelper.getClient().prepareSearch(index).setTypes(type);
QueryBuilder pinyinSearch = QueryBuilders
.matchQuery("content", "lu金s")
.type(MatchQueryBuilder.Type.PHRASE)
.analyzer("lc_search")
.zeroTermsQuery(MatchQueryBuilder.ZeroTermsQuery.NONE);
SearchResponse response = requestBuilder
.setQuery(pinyinSearch)
.setHighlighterPreTags("</tag1>")
.setHighlighterPostTags("<tag1>")
.addHighlightedField("content")
.execute().actionGet();
System.out.println(response);
}
查询结果如下：
