Elasticsearch提供了丰富的文本处理功能，包括以下几个方面：
分词器（Tokenizer）
分词器用于将文本分解成适当大小的单元，例如单词或者词组。常见的分词器有：
- Standard Tokenizer：按照标准的Unicode规范进行分词；
- Whitespace Tokenizer：按照空格进行分词；
- Keyword Tokenizer：将整个文本作为一个单元进行处理；
- Pattern Tokenizer：按照正则表达式进行分词。
词条过滤器（Token Filter）
词条过滤器用于对分词器处理后的单元进行过滤或者转换。常见的词条过滤器有：
- Lowercase Filter：将单词转换为小写；
- Stop Filter：去除常见的停用词，例如“a”、“an”、“the”等；
- Stemmer Filter：将单词还原为其原始的词根形式，例如“running”还原为“run”；
- Synonym Filter：将单词替换为其同义词。
字段映射（Field Mapping）
字段映射用于定义文本字段的类型和属性，例如是否可以被搜索、是否可以被聚合等。常见的字段类型有：
- Text Field：用于存储长文本，可以被分词器处理；
- Keyword Field：用于存储短文本，不会被分词器处理；
- Date Field：用于存储日期和时间；
- Numeric Field：用于存储数字。
搜索（Search）
Elasticsearch提供了丰富的搜索功能，包括以下几个方面：
- 匹配查询（Match Query）：用于根据文本内容进行查询；
- 短语查询（Phrase Query）：用于查询包含指定短语的文档；
- 范围查询（Range Query）：用于查询指定范围内的文档；
- 前缀查询（Prefix Query）：用于查询以指定前缀开头的文档；
- 正则表达式查询（Regexp Query）：用于查询满足指定正则表达式的文档；
- 模糊查询（Fuzzy Query）：用于查询与指定文本相似的文档。
以上是Elasticsearch的一些常见的文本处理功能，它们可以帮助我们更方便地对文本数据进行处理和搜索。
2023-05-21 01:19:03 更新