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IK分词器

IK分词器是elasticsearch中最受欢迎的中文插件之一，它专门针对中文文本的处理进行了优化，解决了Elasticsearch默认分词器对中文支持不足的问题。

IK分词器是一款·开源的中文分词工具包，最初是由Luncene设计的，后来被集成到Elasticsearch中成为了插件，它基于java进行开发。

IK分词器的发展史：

• 最初以开源项目Luence为应用主体

• 3.0版本开始发展为面向java的分词组件。

• 2012版本实现了简单的分词歧义排除算法。

• 后被Elasticsearch开发工程师medcl集成到Elasticsearch中。

IK分词器的两种模式：

1. IK_smart模式：智能拆分，最粗粒度拆分。

   • 最少切分，添加了歧义识别功能。

   • 适合Phrase查询

     • Phrase查询（短语查询）是一种精确匹配连续词语顺序的搜索方式，要求文档中的字段必须按指定顺序包含完整的查询短语（包括词语顺序和位置）。

   • 例如："中华人民共和国国歌"会被拆分为"中华人民共和国,国歌‘’

1. IK_max_word模式：最细粒度划分

   • 能切的词都会被切掉。

   • 适合Term查询

     • Term查询是一种用于精确值匹配的基础查询，它直接搜索未经分词的字段原始值（即不经过分析器处理），适用于精确匹配关键字、数值、日期等。

   • 例如："中华人民共和国国歌"会被拆分为"中华人民共和国,中华人民,中华,华人,人民共和国,人民,人,民,共和国,共和,和,国国,国歌"

   维度	最粗粒度拆分	最细粒度划分
   分片大小	大（文档多）	小（文档少）
   分片数量	少	多
   扩展性	差（需重建索引）	好（动态分配）
   查询性能	低（单分片压力大）	高（并行处理）
   适用场景	小数据量、低负载	大数据量、高并发

   其他重要特性：

   • 支持自定义字典

   • 高性能处理能力

   • 多语言支持

   • 拼音分词功能

   在IK分词器的使用

   # ik_smart 分词模式
   GET _analyze
   {"analyzer": "ik_smart","text": "苦海无涯，回头是岸"
   }
   ​
   # ik_max_word 分词模式
   GET _analyze
   {"analyzer": "ik_max_word","text": "苦海无涯，回头是岸"
   }

   总结：IK分词器作为Elasticsearch中最受欢迎的中文分词，凭借其高效的分词算法、灵活的配置方式和良好的性能，成为处理中文搜索场景的首选工具。在面试中，面试官通常会围绕IK分词器的基本概念、两种分词模式的区别、安装配置方法以及实际应用场景等方面提问。