Analysis：文本分析是把全文本转换一系列单词的过程，也叫分词。Analysis是通过Analyzer(分词器)来实现的。
1.Analyzer组成
注意：在ES中默认使用标准分词器：StandardAnalyzer。特点是：中文是单字分词，英文是单词分词。
举例：我是中国人 how are you
"我" "是" "中" "国" "人" "how" "are" "you"
分词器由三种构件组成：character filters，tokenizers，token filters。
character filters：字符过滤器，先对文本进行预处理，过滤掉那些html标签。
tokenizers：分词器，一般英文可以根据空格来分开，而中文比较复杂，可以采用机器学习算法来分词。
token filters：token过滤器，将切分后的单词进行加工，大写转换小写、同义转换等等。
2.ES提供的分词器——内置分词器
standard Analyzer—默认分词器，英文按单词切分，并小写处理、过滤符号，中文按单字分词。
simple Analyzer—英文按照单词切分、过滤符号、小写处理，中文按照空格分词。
stop Analyzer—中文英文一切按照空格切分，英文小写处理，停用词过滤(基本不会当搜索条件的无意义的词a、this、is等等)，会过滤其中的标点符号。
whitespace Analyzer—中文或英文一切按照空格切分，英文不会转小写。
keyword Analyzer—不进行分词，这一段话整体作为一个词。
测试语法： 
举例：stop Analyzer
3.设置内置分词器
在我们创建索引指定映射的时候，可以在设置字段类型的时并指定其要使用的分词器。
4.适合中文的分词器——IK
4.1IK分词器的安装
Release v7.14.0 · medcl/elasticsearch-analysis-ik · GitHub
下载到本地，解压之后通过xftp上传到云服务器中。
停止es和kibana的容器，我们通过数据卷的方式挂载：
docker run -d --name es
-p 9200:9200 -p 9300:9300
-e "ES_JAVA_OPTS=-Xms512m -Xmx512m"
-e "discovery.type=single-node"
-v /opt/ik-7.14.0/:/usr/share/elasticsearch/plugins/ik-7.14.0
elasticsearch:7.14.0
4.2使用
IK有两种颗粒度的拆分：
ik_smart：会做最粗粒度的拆分。
- ik_max_word：会做文本最细粒度的拆分。
4.3IK中的扩展词和停用词配置
扩展词典就是有些词并不是关键词，但是也希望被ES用来作为检索的关键词，可以将这些词加入到扩展词典。
停用词典就是有些词是关键词，但是出于业务场景不想使用这些关键词被检索到，可已将这些词典放入停用词典中。
举例：
分词后可以看到陈冠西本来是个人名，但是并没有将陈冠西分为一个词，而是分为了"陈"，"冠"，"西"。所以我们可以自定义的将"陈冠西"加入到扩展词典中，后续就可以通过"陈冠西"关键词搜索到完整的数据。
停用词典反之即可，就是此词虽然被切分成了关键词，但是并不想通过此词搜索到这条完整数据，那就将这个词加入到停用词典中。
1.进入到ik分词器的config目录，找到IKAnalyzer.cfg.xml文件
2.vim进入这个文件
自定义文件名：
我们在这里可以配置文件，在config下创建相应的文件后，将自定义的词加入文件即可，但是切记一行只能放一个词。
但是ES其实也给我们给了一些它认为比较重要的词，如下两个文件中：
