Elasticsearch全文搜索是一種強大的搜索技術，它基于Lucene構建，能夠處理大規模數據集，提供快速、準確的搜索結果。要充分利用Elasticsearch的全文搜索能力，關鍵在于理解和應用其核心組件：分詞（Tokenization）和分析器（Analyzer），以及如何根據具體需求選擇和使用它們。

分詞（Tokenization）

分詞是將文本拆解為一系列獨立關鍵字的過程，是全文搜索的基礎。例如，文本"The quick brown fox"通過分詞過程，可以被拆分為"The"、"quick"、"brown"和"fox"。分詞的質量直接影響搜索結果的相關性和準確性。

分析器（Analyzer）

分析器負責將文本轉換成一系列詞（tokens），以便于搜索。它由以下三部分組成：

• 字符過濾器（Character Filters）：對原始文本進行預處理（如去除HTML標簽）。
• 分詞器（Tokenizer）：將文本拆分成詞，是分析器的核心。
• 詞過濾器（Token Filters）：對分詞后的結果進行進一步處理（如小寫化、刪除停用詞、添加同義詞）。

Elasticsearch提供多種內置分析器，如標準分析器（Standard Analyzer）、簡單分析器（Simple Analyzer）、語言分析器（如English Analyzer），同時也支持自定義分析器。

選擇和使用分析器

• 標準分析器：適合大多數語言的文本，提供通用的處理策略。
• 語言特定分析器：優化特定語言的文本處理，如詞干提取、同義詞處理。
• 自定義分析器：通過組合不同的字符過濾器、分詞器和詞過濾器，滿足特殊需求。

示例：自定義分析器

PUT /my_index
{"settings": {"analysis": {"filter": {"my_stopwords": {"type": "stop","stopwords": ["and", "the"]}},"analyzer": {"my_custom_analyzer": {"type": "custom","tokenizer": "standard","filter": ["lowercase", "my_stopwords"]}}}}
}

這個自定義分析器使用標準分詞器和小寫化過濾器，并添加了一個自定義停用詞過濾器。

全文搜索的工作原理

1. 索引構建：利用倒排索引將文檔內容轉換為易于搜索的數據結構。
2. 文本處理：通過分詞、詞干提取、停用詞去除等步驟歸一化文本數據。
3. 查詢處理：對用戶查詢進行處理，然后在倒排索引中查找匹配的文檔。
4. 相關性打分和排序：計算查詢詞匯與文檔的匹配程度，進行排序。
5. 結果返回：向用戶返回排序后的搜索結果。

相關性打分機制

• TF-IDF：衡量詞在文檔中的重要性。
• BM25：在處理長文檔和短查詢時表現更好的算法。
• 向量空間模型：通過計算文檔和查詢向量的余弦相似度評估相關性。
• 語義搜索和深度學習：采用神經網絡模型理解查詢和文檔的語義信息。

通過選擇合適的分析器并適當地自定義，可以顯著提升Elasticsearch搜索體驗的質量。理解和合理應用分詞和分析器是提高搜索效率和結果相關性的關鍵。