1.如何简便使用ikanalyzer
2.Elasticsearch+head+Ik中文分词器的分词分析分词安装以及Go操作Elasticsearch
3.Elasticsearch7.8.0集成IK分词器改源码实现MySql5.7.2实现动态词库实时更新
4.elasticsearch 用什么语言开发

如何简便使用ikanalyzer

       IKAnalyzer 用来对一段文集进行分词

       IKAnalyzer.cfg.xml 文件必须放在classpath的根目录下，可以在源码中修改这个配置文件的位置，但是没有必要去修改。

       <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>

       <!DOCTYPE properties SYSTEM "/dtd/properties.dtd">

       <properties>

        <comment>IK Analyzer 扩展配置</comment>

        <entry key="ext_dict">/ikdic/ext_keyword.dic;</entry>//在classpath根目录下的ikdic包下的ext_keyword.dic,为扩展字典

        <entry key="ext_stopwords">/ikdic/ext_stopword.dic</entry> //在classpath根目录下的ikdic包下的ext_stopword.dic,为停止字典

       </properties>

       è‡³äºŽè°ƒç”¨æ˜¯å¾ˆç®€å•çš„：

       package org.bdp.util;

       import java.io.ByteArrayInputStream;

       import java.io.IOException;

       import java.io.InputStream;

       import java.io.InputStreamReader;

       import java.io.Reader;

       import java.util.ArrayList;

       import java.util.List;

       import org.wltea.analyzer.core.IKSegmenter;

       import org.wltea.analyzer.core.Lexeme;

       public class CZIKAnaUtil {

        public static void main(String[] args) {

        String str = "文嘉(-)";

        IKAnalysis(str);

        }

        public static List<String> IKAnalysis(String str) {

        List<String> keywordList = new ArrayList<String>();

        try {

        byte[] bt = str.getBytes();

        InputStream ip = new ByteArrayInputStream(bt);

        Reader read = new InputStreamReader(ip);

        IKSegmenter iks = new IKSegmenter(read,true);//true开启只能分词模式，如果不设置默认为false，也就是细粒度分割

        Lexeme t;

        while ((t = iks.next()) != null) {

        keywordList.add(t.getLexemeText());

        }

        } catch (IOException e) {

        e.printStackTrace();

        }

        /* for (int i = 0; i < keyWordList.size() - 1; i++) {

        for (int j = keyWordList.size() - 1; j > i; j--) {

        if (keyWordList.get(j).equals(keyWordList.get(i))) {

        keyWordList.remove(j);

        }

        }

        }

        Collections.sort(keyWordList, new Comparator<String>() {

        @Override

        public int compare(String o1, String o2) {

        return o2.length() - o1.length();

        }

        })*/

        System.out.println(keywordList);

        return keywordList;

        }

       }

Elasticsearch+head+Ik中文分词器的安装以及Go操作Elasticsearch

       elasticsearch是一个基于Lucene的搜索服务器，使用Java语言编写，源码作为Apache许可下的器源开发源码发布。elasticsearch在Lucene的分词分析分词基础上进行了改进，提供多种语言的源码接口，使全文搜索变得简单。器源markdown模板源码开发者可以通过简单的分词分析分词restful api实现搜索功能，无需面对Lucene的源码复杂性。elasticsearch的器源目标是让全文搜索变得更简单。

       elasticsearch集群由多个节点组成，分词分析分词其中一个为主节点，源码通过选举产生。器源一个集群由一个唯一的分词分析分词死亡区源码名字标识，一个节点只能通过指定集群名字加入。源码节点作为集群的器源一部分，存储数据，并参与索引和搜索功能。索引是文档的集合，与数据库中的库结构类似，由名字标识，并用于索引、搜索、更新和删除文档。文档是ES中的主要实体，由字段构成。redis源码异步映射定义了文档的规则，包括分词和过滤过程。

       elasticsearch中，每个索引可以分为多个分片，这样可以将大的索引拆分，分布到不同的节点上，实现水平扩展和并发提高性能。副本用于提高系统的容错性，实现高可用（HA）。当某个节点或分片损坏或丢失时，可以从副本中恢复，同时副本也提高了ES的wordpress源码学习查询效率，ES会自动对搜索请求进行负载均衡。

       elasticsearch提供RESTful API进行增删改查操作。使用_search进行查询，query定义查询条件，bool可以组合查询，term不分词匹配，match_all匹配全部，filter用于过滤条件。查询条件可以使用must、should和must_not进行逻辑组合，分别表示必须满足、可选满足和不满足的microbit固件源码条件。

       在elasticsearch7.0之后，不支持type导致的查询问题，可通过include_type_name=true参数解决。查找时可以进行高亮显示，提高搜索结果的可读性。

       对于Go语言操作elasticsearch，可以使用github.com/olivere/elastic/v7包，实现与elasticsearch的交互。具体代码示例可以在github.com/jeffcail/go-...地址找到。

Elasticsearch7.8.0集成IK分词器改源码实现MySql5.7.2实现动态词库实时更新

       本文旨在探讨 Elasticsearch 7.8.0 集成 IK 分词器的改源码实现，配合 MySQl 5.7.2 实现动态词库实时更新的方法。

       IK 分词器源码通过 URL 请求文件或接口实现热更新，无需重启 ES 实例。然而，这种方式并不稳定，因此，采用更为推荐的方案，即修改源码实现轮询查询数据库，以实现实时更新。

       在进行配置时，需下载 IK 分词器源码，并确保 maven 依赖与 ES 版本号相匹配。引入 MySQl 驱动后，开始对源码进行修改。

       首先，创建一个名为 HotDictReloadThread 的新类，用于执行远程词库热更新。接着，修改 Dictionary 类的 initial 方法，以创建并启动 HotDictReloadThread 实例，执行字典热更新操作。

       在 Dictionary 类中，找到 reLoadMainDict 方法，针对扩展词库维护的逻辑，新增代码加载 MySQl 词库。为此，需预先在数据库中创建一张表，用于维护扩展词和停用词。同时，在项目根路径的 config 目录下创建 jdbc-reload.properties 配置文件，用于数据库连接配置。

       通过 jdbc-reload.properties 文件加载数据库连接，执行扩展词 SQL，将结果集添加到扩展词库中。类似地，实现同步 MySQl 停用词的逻辑，确保代码的清晰性和可维护性。

       完成基础配置后，打包插件并将 MySQl 驱动 mysql-connector-java.jar 与插件一同发布。将插件置于 ES 的 plugins 目录下，并确保有相应的目录结构。启动 ES，查看日志输出，以验证词库更新功能的运行状态。

       在此过程中，可能遇到如 Column 'word' not found、Could not create connection to database server、no suitable driver found for jdbc:mysql://...、AccessControlException: access denied 等异常。通过调整 SQL 字段别名、确认驱动版本匹配、确保正确配置环境以及修改 Java 政策文件，这些问题均可得到解决。

       本文通过具体步骤和代码示例，详细介绍了 Elasticsearch 7.8.0 集成 IK 分词器，配合 MySQl 5.7.2 实现动态词库实时更新的完整流程。读者可根据本文指南，完成相关配置和代码修改，以实现高效且稳定的词库管理。

elasticsearch 用什么语言开发

       Elasticsearch也使用Java开发并使用Lucene作为其核心来实现所有索引和搜索的功能，但是它的目的是通过简单的RESTful API来隐藏Lucene的复杂性，从而让全文搜索变得简单。