大数据 -172 Elasticsearch 索引操作与 IK 分词器落地实战：7.3/8.15 全流程速查
TL;DR
场景：在单机或小集群环境，完成索引 CRUD、健康检查与 IK 远程词典配置。
结论：IK 必须与 ES 版本匹配；重启后用 _analyze 校验；索引观测用 _cat/indices 更稳。
产出：可直接复用的命令清单、远程词典部署要点、常见故障定位与修复表。
版本矩阵
注意事项
代码相关部分（如命令、文件名）使用反引号
`包裹。表格对齐通过调整列宽和文本换行优化可读性。
版本号与命令混合的单元格通过分行或括号注明保持清晰。
索引操作
创建索引库
Elasticsearch 采用 Rest 风格 API，因此其 API 就是一次 HTTP 请求，你可以用任何工具来发起 HTTP 请求。语法：
settings：就是索引库设置，其中可以索引库的各种属性，比如分片数、副本数等。目前我们不设置，先默认即可。示例：
执行结果如下图：
判断索引是否存在
单个索引
语法：
示例：
执行结果如下图所示：
多个索引
语法：
示例：
执行结果如下图所示：（这里有不存在的索引，所以 404 了）
所有索引
方式 1：
执行结果如下图所示：
方式 2：
执行结果如下图所示：
这里的 health 列，表示：
绿色：索引的所有分片都正常分配
黄色：至少有一个副本没有得到正确的分配
红色：至少有一个主分片没有得到正常的分配
打开索引
语法：
示例：
执行结果如下图：
关闭索引
语法：
示例：
执行结果如下图：
删除索引
语法：
示例：
执行结果如下图所示：
IK 分词器
下载项目
官方地址在这里，是 GitHub 开源的项目，安装方式很多，我这里就直接用官方的方式安装了：
页面是这样的：
安装插件
执行结果如下图所示，我们需要重启 ES：
重启 ES
重启过程，启动完毕：
分词测试
IK 分词器两种分词模式：
ik_max_word 模式 （最常用）（会将文本最细粒度的拆分）
ik_smart 模式 （会做最粗粒度的拆分）
暂时不细追究语法，先学习测试，再后续研究。
ik_max_word
我们的到的结果是：
执行的结果如下图所示：
ik_smart
执行的结果是：
执行的结果如下图所示：
提出问题
在实际环境中，有很多时候并不能够准确的理解我们断词断句，有时候有些词我们想要它拆分，有些词我们希望它不拆分。那我们怎么办呢？
词典使用
扩展词
不进行分词，告诉引擎这是一个词。
停用词
有些词在文本中出现的频率非常高，但对本文的语义会产生很大的影响，例如：呢、了、啊等等，英语中也有类似于 a 、the、of 等等。这样的词称为停用词。停用词经常会过滤掉，不会被索引，在检索过程中，如果用户的查询词中含有停用词，系统会自动过滤掉。停用词可以加快索引的速度、减少索引库的大小。
扩展词、停用词应该统一维护，避免集群中多台导致节点各自维护自己的一份。这里我们计划使用 Web 的方式，将 dict 词库共享给分词器等。
分词服务
配置 Web 我这里使用 Nginx，你也可以使用 Tomcat：
安装过程如下图所示：
访问页面：http://h121.wzk.icu，可以看到 Nginx 顺利运行：
编写 dict 内容：
向其中写入的内容如下：
同理，我们写入 ext_dict.dic：
我们访问对应的页面，可以拿到对应的 Web 文件：
配置分词器
写入如下的内容：
对应的截图如下所示：
重启服务
重启 ES 服务，测试效果。
错误速查
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版权声明: 本文为 InfoQ 作者【武子康】的原创文章。
原文链接:【http://xie.infoq.cn/article/e124b8c00e049305618d3937a】。文章转载请联系作者。
永远好奇 无限进步 2019-04-14 加入
Hi, I'm Zikang，好奇心驱动的探索者 | INTJ / INFJ 我热爱探索一切值得深究的事物。对技术、成长、效率、认知、人生有着持续的好奇心和行动力。 坚信「飞轮效应」，相信每一次微小的积累，终将带来深远的改变。
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