基础知识回顾

分析器的组成结构：

分析器（analyzer）
	- Character filters （字符过滤器）0个或多个
	- Tokenizer （分词器）有且只有一个
	- Token filters （token过滤器）0个或多个

内置分析器

1、whitespace 空白符分词

POST _analyze
{
  "analyzer": "whitespace", 
  "text": "你好 世界"
}


{
  "tokens": [
    {
      "token": "你好",
      "start_offset": 0,
      "end_offset": 2,
      "type": "word",
      "position": 0
    },
    {
      "token": "世界",
      "start_offset": 3,
      "end_offset": 5,
      "type": "word",
      "position": 1
    }
  ]
}

2、pattern正则表达式分词，默认表达式是\w+(非单词字符)

配置参数

pattern  ：  一个Java正则表达式，默认 \W+
flags  ：  Java正则表达式flags。比如：CASE_INSENSITIVE 、COMMENTS
lowercase  ：  是否将terms全部转成小写。默认true
stopwords  ：  一个预定义的停止词列表，或者包含停止词的一个列表。默认是 _none_
stopwords_path  ：  停止词文件路径

// 拆分中文不正常
POST _analyze
{
  "analyzer": "pattern", 
  "text": "你好世界"
}

{
  "tokens": []
}

// 拆分英文正常
POST _analyze
{
  "analyzer": "pattern", 
  "text": "hello world"
}

{
  "tokens": [
    {
      "token": "hello",
      "start_offset": 0,
      "end_offset": 5,
      "type": "word",
      "position": 0
    },
    {
      "token": "world",
      "start_offset": 6,
      "end_offset": 11,
      "type": "word",
      "position": 1
    }
  ]
}

// 在索引上自定义分析器-竖线分隔
PUT my-blog
{
  "settings": {
    "analysis": {
      "analyzer": {
        "vertical_line": {
          "type": "pattern",
          "pattern": "\\|"
        }
      }
    }
  },
  "mappings": {
    "doc": {
      "properties": {
        "content": {
          "type": "text",
          "analyzer": "vertical_line"
        }
      }
    }
  }
}
 
// 测试索引分析器 
POST /blog-v4/_analyze
{
  "analyzer": "vertical_line",
  "text": "你好|世界"
}

POST /blog-v4/_analyze
{
  "field": "content",
  "text": "你好|世界"
}

// 两者结果都是
{
  "tokens": [
    {
      "token": "你好",
      "start_offset": 0,
      "end_offset": 2,
      "type": "word",
      "position": 0
    },
    {
      "token": "世界",
      "start_offset": 3,
      "end_offset": 5,
      "type": "word",
      "position": 1
    }
  ]
}

参考
Elasticsearch 分词器