Elasticsearch предлагает широкий спектр функций, которые позволяют пользователям изучать различные способы анализа данных. Одной из таких функций является возможность создания пользовательских анализаторов. Пользовательские анализаторы - это мощный инструмент, который можно использовать для расширения возможностей поиска, адаптируя процесс анализа к конкретным данным и требованиям поиска.
Анализаторы в Elasticsearch играют важнейшую роль в процессе индексирования. Они отвечают за разбиение текста на лексемы или термины, которые затем индексируются. Elasticsearch предоставляет несколько встроенных анализаторов, таких как стандартный анализатор, простой анализатор, анализатор пробельных символов и т. д. Однако могут возникнуть ситуации, когда этих встроенных анализаторов недостаточно. В этом случае на помощь приходят пользовательские анализаторы.
Создание пользовательского анализатора
Пользовательский анализатор определяется путем объединения одного токенизатора с нулем или несколькими фильтрами токенов и фильтрами символов. Процесс создания пользовательского анализатора включает в себя следующие шаги:
1. Определение пользовательского анализатора: Первым шагом является определение пользовательского анализатора в настройках индекса. Это делается с помощью настройки "analysis".
| 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 | PUT /my_index { "settings": { "analysis": { "analyzer": { "my_custom_analyzer": { "type": "custom", "tokenizer": "standard", "char_filter": [ "html_strip" ], "filter": [ "lowercase", "asciifolding" ] } } } } } |
В приведенном выше примере создан пользовательский анализатор с именем "my_custom_analyzer". Он использует "стандартный" токенизатор и применяет два фильтра: "lowercase" и "asciifolding", в таком порядке. Также применяется фильтр символов "html_strip", который удаляет HTML-элементы из текста. С точки зрения порядка выполнения сначала выполняются символьные фильтры, затем токенизатор и, наконец, фильтры токенов.
Помимо "стандартного" токенизатора, существует множество других токенизаторов, которые могут помочь вам нарезать текст на кусочки, не стесняйтесь ознакомиться с ними. Аналогично, фильтры токенов "lowercase" и "asciifolding" - это всего лишь два из многих других фильтров токенов, которые вы можете использовать для преобразования текстовых токенов, получаемых из токенизатора.
2. Примените пользовательский анализатор: После того как пользовательский анализатор определен, его можно применить к полю "text" при создании индекса.
| 1 2 3 4 5 6 7 8 9 | PUT /my_index/_mapping { "properties": { "my_field": { "type": "text", "analyzer": "my_custom_analyzer" } } } |
В приведенном выше примере пользовательский анализатор "my_custom_analyzer" применяется к полю "my_field". Стоит отметить, что маппинг также может быть указан на шаге 1 при создании индекса.
Тестирование пользовательского анализатора
Elasticsearch предоставляет API _analyze для тестирования анализаторов. С помощью этого API можно просмотреть выходные токены анализатора для заданного текста.
| 1 2 3 4 5 | POST /my_index/_analyze { "analyzer": "my_custom_analyzer", "text": "This is a <b>test</b>!" } |
В приведенном выше примере API _analyze используется для проверки анализатора "my_custom_analyzer" на тексте "This is a <b>test</b>!". В выводе будут показаны лексемы, созданные анализатором, а именно `this`, `is`, `a` и `test`.
Заключение
Пользовательские анализаторы обеспечивают большую гибкость при работе с текстовыми данными в Elasticsearch. Они позволяют пользователям определять свой собственный процесс анализа, отвечающий их специфическим потребностям. Понимая и используя пользовательские анализаторы, можно значительно расширить поисковые возможности своих приложений Elasticsearch.