课件及 Demo 下载地址

去官网看了一下，自定义分析器标准格式是： PUT /my_index { "settings": { "analysis": { "char_filter": { ... custom character filters ... },//字符过滤器 "tokenizer": { ... custom tokenizers ... },//分词器 "filter": { ... custom token filters ... }, //词单元过滤器 "analyzer": { ... custom analyzers ... } } } } ============================实例=========================== PUT /my_index { "settings": { "analysis": { "char_filter": { "&_to_and": { "type": "mapping", "mappings": [ "&=> and "] }}, "filter": { "my_stopwords": { "type": "stop", "stopwords": [ "the", "a" ] }}, "analyzer": { "my_analyzer": { "type": "custom", "char_filter": [ "html_strip", "&_to_and" ], "tokenizer": "standard", "filter": [ "lowercase", "my_stopwords" ] }} }}} ============================实例=========================== 比如自定义好的analyzer名字是my_analyzer,在此索引下的某个新增字段应用此分析器 PUT /my_index/_mapping { "properties":{ "username":{ "type":"text", "analyzer" : "my_analyzer" }, "password" : { "type" : "text" } } } =================插入数据==================== PUT /my_index/_doc/1 { "username":"The quick & brown fox ", "password":"The quick & brown fox " } ====username采用自定义分析器my_analyzer,password采用默认的standard分析器== ===验证 GET /index_v1/_analyze { "field":"username", "text":"The quick & brown fox" } GET /index_v1/_analyze { "field":"password", "text":"The quick & brown fox" } //官网权威指南是真的讲得好，虽然版本太老，Elasticsearch 2.x 版本，一些api已经不适用了，自定义分析器地址：https://www.elastic.co/guide/cn/elasticsearch/guide/cn/custom-analyzers.html

少看一个空格，执行结果就不一致咯 PUT my_index { "settings": { "analysis": { "analyzer": { "my_custom_analyzer" : { "type": "custom", "char_filter":[ "emoticons" ], "tokenizer":"punctuation", "filter":[ "lowercase", "english_stop" ] } }, "tokenizer": { "punctuation": { "type" : "pattern", "pattern" : "[ .,!?]"//有个空格 } }, "char_filter": { "emoticons": { "type" : "mapping", "mappings" : [ ":) => _happy_", ":( => _sad_"] } }, "filter": { "english_stop" : { "type" : "stop", "stopwords" : "_english_" } } } } }

请问老师，课程中提到的这些es的用法，在哪里可以找到具体的文档说明？麻烦分享下地址，谢谢

多字段的意思就是可以根据不同版本的定义来搜索同一个文档 例如： "name": { "type" : "text", "fields" : { "keyword" : { "type" : "keyword", "ignore_above" : 256 } } } 我们在搜索的时候可以根据name的关键字搜索到该文档，跟正常的一样，但是我们也可以使用name.keyword精确指定name的值来搜索到该文档。看Elasticsearch in action 这本书上是这样解释多字段的，分享给大家

term和token这两个单词该怎么理解呢，都是分词的意思吗

我使用的widows&linux你用个苹果电脑来操作。不同系统还是有很大差异的，有些命令区分你课程没有讲到的，应该在文档中注释一下，大家都是赚钱，不是天上掉下来的。你稍微注意点，我们也方便点。

每节课都把demo手敲一遍，收获很大，谢谢老师。

按我的理解，分词是在搜索返回数据前做的，原先的数据是不会动的。分词是不是会影响搜索性能？

挺喜欢老师的，每节课的时间虽然很短，但是内容很多，很清晰，我需要花很长的时间去消化理解，可能我是个小白吧，反正觉得很值当。谢谢老师。

老师我想问下分词器，字符过滤器，词单元过滤器执行顺序是什么呢。