1.5.2，什么是Analyzer--分析器

Analyzer, 翻译成中文是分析器，是一个Lucene索引库中非常重要的组件，负责从文本中提取出有意义的信息，将文本拆分成一个个term，生成倒排索引所需的信息。在Solr和Elasticsearch这些搜索引擎框架中，Analyzer也是非常重要的部分，掌握Analyzer的使用方法，有助于优化搜索结果的质量，提高搜索性能。

Analyzer的作用是将文本拆分成一个一个的term（单词），去掉无意义的尾缀，进行一系列的字符映射操作等。 在传统的搜索引擎中，搜索时用户输入的查询词也需要进行同样的处理，才能匹配索引库中的文本。Analyzer组件在处理用户输入时称之为Query Analyzer，而在处理文本时则称之为Index Analyzer。

Analyzer的工作范围是指定类型的字段及文本的语言。在Solr和Elasticsearch中，多种Analyzer可以同时工作，例如，一份索引库中，某些字段需要使用中文分词，而其他字段需要使用英文单词作为term。这就需要配置不同的Analyzer来处理不同的字段。

常见的Analyzer有如下几种：

1. Standard Analyzer：

该分析器是Lucene中默认的分析器，针对文本进行特定处理，包括分词、去除停用词、小写化单词等，主要适用于不同领域的文本数据；

2. CJK Analyzer：

该分析器是针对中文、日文、韩文等东亚语言开发的分析器，可以有效地对中文进行分词，许多中文网站采用该分析器进行中文搜索

3. Keyword Analyzer：

该分析器仅将文本作为一个term进行索引和搜索，保留原有的值，适用于需要精确匹配查询时使用

4. Stop Analyzer：

该分析器会过滤掉停用词，不会进行单词拆分、过滤数字等操作，适用于对长篇文本进行分析，去掉无效的词汇

5. Snowball Analyzer：

该分析器是一个现有的算法，可以将英文、法文、荷兰文等国家的语言拆分成单词，并去除停用词、数字等，具有语言自适应性

6. Pattern Analyzer：

该分析器是一种自定义分析器，可以通过正则表达式来定义匹配规则，可以对一些特殊字符或嵌入的元标记进行处理，根据不同的正则表达式来匹配不同的文本内容。

以上是常见的Analyzer，各种Analyzer在不同情况下都有其优缺点，需要针对特定的搜索需求进行选取和配置。

在Solr中，可以通过在schema.xml文件定义各个字段的Analyzer，例如：

```

```

其中，type="text_en"表示该字段需要使用text_en类型的Analyzer进行分析。Solr中还可以通过Analyzer调试工具来查看Analyzer的拆分效果，更好地了解Analyzer的工作过程和效果。例如，在Solr中输入如下命令

```

http://localhost:8983/solr/collection_name/analysis/field?analysis.fieldvalue=test&analysis.fieldtype=text_en&analysis.showmatch=true&analysis.query=test

```

就可以查看文本“test”在使用text_en分析器下的分词结果。

在Elasticsearch中，可以通过Mapping文件定义字段使用的Analyzer，例如：

```

PUT /my_index

{

"mappings": {

"_doc": {

"properties": {

"title": {

"type": "text",

"analyzer": "standard"

}

}

}

}

}

```

以上是Analyzer的相关介绍及使用方法，下面介绍一个分析器的使用案例：

假如我们有一个搜索引擎需要对一份博客内容进行检索，这份博客里有很多文本，包括博文的标题、正文、标签等。这些文本需要根据检索词的不同而进行搜索结果的排序。例如，当用户搜索“Elasticsearch”的时候，我们需要将包含该关键字的标题以及正文排在搜索结果的前面。

这时，我们可以通过使用Analyzer来处理博客文本。其中，标题和标签需要使用Keyword Analyzer来进行索引，以确保搜索结果的精确匹配；而正文需要使用Standard Analyzer进行索引，以便能够找到该搜索词的更多相关匹配。

在实现的过程中，需要通过Solr或Elasticsearch的客户端调用API来进行操作，根据文本的类型和语言来选择适当的Analyzer。例如，我们可以使用Java编写一个简单的Solr客户端程序，来实现Analyzer的使用。

```

import org.apache.solr.client.solrj.SolrClient;

import org.apache.solr.client.solrj.impl.HttpSolrClient;

import org.apache.solr.client.solrj.SolrQuery;

import org.apache.solr.client.solrj.SolrQuery.ORDER;

import org.apache.solr.client.solrj.response.QueryResponse;

import org.apache.solr.common.SolrDocumentList;

public class SolrSearch {

// Solr服务器地址

private static final String solrUrl = "http://localhost:8983/solr/collection_name";

public static void main(String[] args) throws Exception {

// 创建一个SolrClient客户端

SolrClient solr = new HttpSolrClient.Builder(solrUrl).build();

// 创建一个SolrQuery对象，设置检索关键字和过滤条件

SolrQuery query = new SolrQuery();

query.setQuery("Elasticsearch");

query.addFilterQuery("category:blog");

// 对标题和标签进行检索

query.set("defType", "edismax");

query.set("qf", "title tags");

query.set("pf", "title tags");

// 根据相关性进行排序

query.addSort("score", ORDER.desc);

// 执行搜索，并返回检索结果

QueryResponse response = solr.query(query);

SolrDocumentList results = response.getResults();

// 对搜索结果进行处理

for (int i = 0; i < results.size(); ++i) {

System.out.println(results.get(i));

}

// 关闭SolrClient客户端

solr.close();

}

}

```

以上程序使用HttpSolrClient客户端来与Solr服务器进行交互，通过设置SolrQuery对象来进行检索，并根据返回结果进行相应的处理。通过适当地配置Analyzer，可以让该程序实现更高效的检索和更正确的结果排序，提高用户的搜索体验。

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