elasticsearch一个准实时的搜索引擎，基于lucene构建，它的主要强项还是在全文检索方面。工作中还是使用到了这部分功能，这里做一个简单的总结，可以使初次使用的人很快的配置和使用。
一、全文检索的概念
首先介绍全文检索的概念，就是对一篇文章进行索引，可以根据关键字搜索，类似于mysql里的like语句。
全文索引就是把内容根据词的意义进行分词，然后分别创建索引，例如”你们的激情是因为什么事情来的” 可能会被分词成：“你们“，”激情“，“什么事情“，”来“ 等token
这样当你搜索“你们” 或者 “激情” 都会把这句搜出来。
二、内置分词器
elasticsearch实现全文索引，首先要确定分词器，elasticsearch默认有很多分词器，你可以参考elasticsearch的官方文档。了解分词器主要是怎么实现的。
你可以使用
curl -XPOST http://192.168.0.23:9200/fenci/_analyze?analyzer=standard&pretty=true&text=“我是中国人”
命令来了解各种分词器的分词效果。
{
“token”: “我”,
“start_offset”: 1,
“end_offset”: 2,
“type”: “”,
“position”: 0
}
,
{
“token”: “是”,
“start_offset”: 2,
“end_offset”: 3,
“type”: “”,
“position”: 1
}
,
{
“token”: “中”,
“start_offset”: 3,
“end_offset”: 4,
“type”: “”,
“position”: 2
}
,
{
“token”: “国”,
“start_offset”: 4,
“end_offset”: 5,
“type”: “”,
“position”: 3
}
,
{
“token”: “人”,
“start_offset”: 5,
“end_offset”: 6,
“type”: “”,
“position”: 4
}
三、中文分词器
一般中文分词器一般使用第三方的ik分词器、mmsegf分词器和paoding分词器，他们最初可能构建于lucene，后来移植于elasticsearch。 在最新版的elasticsearch，我主要使用了ik分词器。
我使用的elsaticsearch是2.3.3，elasticsearch和ik分词的对应版本：
ik分词的安装：
去ik分词的github去下载源码用maven编译：
对应目录：
IndicesAdminClient indicesAdminClient = client.admin().indices();
AnalyzeAction analyzeAction = AnalyzeAction.INSTANCE;
System.out.println("ik分词分析："+"中华人民共和国国歌 ");
AnalyzeRequestBuilder request = new AnalyzeRequestBuilder(indicesAdminClient,analyzeAction,"text","中华人民共和国国歌");
request.setAnalyzer("ik_max_word");
// request.setAnalyzer("ik_smart");
request.setTokenizer("ik");
// Analyzer（分析器）、Tokenizer（分词器）
List<AnalyzeResponse.AnalyzeToken> listAnalysis = request.execute().actionGet().getTokens();
for( AnalyzeResponse.AnalyzeToken b : listAnalysis ){
System.out.println( b.getTerm() );
}ik_max_word: 会将文本做最细粒度的拆分，比如会将“中华人民共和国国歌”拆分为“中华人民共和国,中华人民,中华,华人,人民共和国,人民,人,民,共和国,共和,和,国国,国歌”，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“中华人民共和国国歌”拆分为“中华人民共和国,国歌”。
可根据需求去选择所需要的分词器。