Нормализаторы Elasticsearch: Использование, примеры и оптимизация

Нормализаторы Elasticsearch - важнейший компонент в процессе анализа текста, особенно при работе с полями ключевых слов. Нормализаторы вступают в игру, когда вы хотите агрегировать, сортировать или получить доступ к значениям в поле ключевого слова, но при этом должны поддерживать определенный уровень обработки текста. Эта статья посвящена тонкостям нормализаторов Elasticsearch, их использованию и тому, как оптимизировать их для улучшения анализа текста.

Понимание нормализаторов Elasticsearch

Нормализаторы похожи на анализаторы, но они используются не с текстовыми полями, а с полями ключевых слов. В то время как анализаторы разбивают текст на лексемы, нормализаторы этого не делают. Они берут строку, обрабатывают ее и возвращают обработанную строку. Это особенно полезно, когда вы хотите выполнить такие операции, как сортировка или агрегирование, для поля с ключевыми словами, но при этом вам необходимо применить некоторую обработку текста, например, убрать строчные буквы или диакритические знаки.

Создание пользовательского нормализатора

Elasticsearch предоставляет встроенные нормализаторы, такие как нормализатор `lowercase`. Однако есть сценарии, в которых вам может понадобиться создать пользовательские нормализаторы для удовлетворения специфических требований. Вот как можно определить пользовательский нормализатор:

В этом примере создается пользовательский нормализатор с именем "my_normalizer". Он использует два встроенных фильтра: "lowercase" и "asciifolding". Фильтр "lowercase" преобразует текст в нижний регистр, а фильтр "asciifolding" удаляет из текста диакритические знаки. Этот нормализатор затем применяется к полю ключевого слова "my_field".

При определении пользовательских нормализаторов можно использовать все следующие фильтры токенов: arabic_normalization, asciifolding, bengali_normalization, cjk_width, decimal_digit, elision, german_normalization, hindi_normalization, indic_normalization, lowercase, pattern_replace, persian_normalization, scandinavian_folding, serbian_normalization, sorani_normalization, trim, uppercase.

Оптимизация нормализаторов для улучшения анализа текста

Хотя нормализаторы являются мощными инструментами, их нужно использовать разумно, чтобы обеспечить оптимальную производительность. Вот несколько советов по оптимизации использования нормализаторов:

1. Используйте встроенные нормализаторы, когда это возможно: Начиная с версии 8.10, Elasticsearch предоставляет только один встроенный нормализатор под названием "lowercase". Он оптимизирован для повышения производительности и должен использоваться всегда, когда это возможно.
2. Ограничьте количество пользовательских нормализаторов: Каждый пользовательский нормализатор увеличивает сложность процесса анализа. Поэтому ограничивайте количество пользовательских нормализаторов только теми, которые абсолютно необходимы.
3. Избегайте использования нормализаторов в полях с высокой кардинальностью: Нормализаторы могут значительно замедлить работу с полями с высокой кардинальностью. Если поле имеет большое количество уникальных значений, рассмотрите возможность использования другого подхода к обработке текста.
4. Тестируйте нормализаторы перед развертыванием: Всегда тестируйте влияние нормализаторов на операции Elasticsearch, прежде чем развертывать их в производственной среде. Это поможет выявить потенциальные проблемы с производительностью на ранних стадиях.

Заключение

В заключение следует отметить, что нормализаторы Elasticsearch - это мощный инструмент для анализа текста по полям ключевых слов. Понимая их функциональность и применяя лучшие практики их использования, вы сможете значительно повысить эффективность и результативность процессов анализа текста.