本文分为简介、安装、使用三个角度进行讲解。
众所周知，ES是一个及其强大的搜索引擎，那么它为什么搜索效率极高呢，当然和他的存储方式脱离不了关系，ES采取的是倒排索引，就是反向索引；常见索引结构几乎都是通过key找value，例如Map；倒排索引的优势就是有效利用Value，将多个含有相同Value的值存储至同一位置。
为了配合倒排索引，分词器也就诞生了，只有合理的利用Value，才会让倒排索引更加高效，如果一整个Value不进行任何操作直接进行存储，那么Value和key毫无区别。分词器Analyzer 通常会对Value进行操作：一、字符过滤，过滤掉html标签；二、分词，英文安装空格将单词分开，中文通常采取高级算法进行分词，显然IK在这方面是做的最好的中文分词；三、单词加工，将大小写全部转换为小写。
IK分词器，提供两种颗粒度拆分（ik_smart ，ik_max_word）
使用kinana发送请求
POST /_analyze
{
"analyzer": "ik_smart",
"text":"我们一起吃饭"
}
//分词结果 我们 一起 吃饭
POST /_analyze
{
"analyzer": "ik_max_word",
"text":"我们一起吃饭"
}
//分词结果 我们 一起 一 起 吃饭
总结：明显最细粒度划分的切割力度更大
官网下载即可，要和ES版本对应，放到ES 的plugins文件夹下
IK支持自定义扩展词典和停用词典，扩展词典的意思就是，将一些非关键词，设置为关键词；停用词典就是将一些默认的关键词，设置为非关键词
打开ik目录下config/IKAnalyzer.cfg.xml
这里需要写入两个文件名 随便起，后缀要dic。
在config目录下 创建这两个文件 文档一行只可以写入一个值，具体格式如下
最后要重启ES服务 才可以生效
POST /_analyze
{
"analyzer": "ik_max_word",
"text":"李小八"
}
//此时的分词结果是 李 小 八
//我们把李小八这个词添加到扩展词典dict.dic后 分词结果只有李小八
POST /_analyze
{
"analyzer": "ik_smart",
"text":"我们一起吃饭"
}
//此时分词结果为 “我们” “一起” ”吃饭“
//但当我们配置到stopwords.dic 添加吃饭，分词结果就会变成 ”我们“ ”一起“
// 停用词典是不会作为关键字被显示的
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