分析包含下面的过程：

  1. 首先，将一块文本分成适合于倒排索引的独立的词条
  2. 之后，将这些词条统一化为标准格式以提高他们的“可搜索性”，或者recall

分析器执行上面的工作。分析器实际上是将三个功能封装到一个包里：

字符过滤器

首先，字符串按顺序通过每个字符过滤器。他们的任务是在分词前整理字符串。一个字符串过滤器可以用来去掉HTML，或者将& 转化为 and。

分词器

其次，字符串被分词器分为单个的词条。一个简单的分词器遇到空格和标点的时候，可能会将文本拆分成词条。

Token过滤器

最后，词条按顺序通过每个token过滤器。这个过程可能会改变词条（例如，小写化Quick），删除词条（例如，像a，and，the等无用词），或者增加词条（例如，像jump和leap这种同义词）。

Elasticsearch提供了开箱即用的字符过滤器、分词器和token过滤器。这些可以组合起来形成自定义的分析器以用于不同的目的。我们会在 自定义分析器 章节详细讨论。

内置分析器

但是，Elasticsearch还附带了可以直接使用的预包装的分析器。接下来我们会列出最重要的分析器。为了证明他们的差异，我们看看每个分析器会从下面的字符串得到那些词条：

  1. "Set the shape to semi-transparent by calling set_trans(5)"

标准分析器

标准分析器是Elasticsearch默认使用的分析器。他是分析各种语言文本最常用的选择。他是分析各种语言文本最常用的选择。它根据 Unicode 联盟 定义的 单词边界 划分文本。删除绝大部分标点。最后，将词条小写。它会产生

set, the, shape, to, semi, transparent, by, calling, set_trans, 5

简单分析器

简单分析器在任何不是字母的地方分隔文本，将词条小写。他会产生

set, the, shape, to, semi, transparent, by, calling, set, trans

空格分析器

空格分析器在空格的地方划分文本，他会产生

Set, the, shape, to, semi-transparent, by, calling, set_trans(5)

语言分析器

特定语言分析器可用于很多语言。他们可以考虑指定语言的特点。例如，英语 分析器附带了一组英语无用词（常用单词，例如 and 或者 the，他们对于相关性没有多少影响），他们会被删除。由于理解英语语法的规则，这个分词器可以提取英语单词的词干。
英语分词器会产生下面的词条：

set, shape, semi, transpar, call, set_tran, 5

注意看 transparent、 calling 和 set_trans 已经变为词根格式。

什么时候使用分析器

当我们索引一个文档，他的全文域被分析成词条以用来创建倒排索引。但是，当我们在全文域搜索的时候，我们需要将查询字符串通过相同的分析过程，以保证我们搜索的词条格式与索引中的词条格式一致。

全文查询，理解每个域是如何定义的，因此他们可以做正确的事：

  1. 当你查询一个全文域时，会对查询字符串应用相同的分析器，以产生正确的搜索词条列表
  2. 当你查询一个精确值 域时，不会分析查询字符串，而是搜索你指定的精确值。

现在你可以理解在 开始章节 的查询为什么返回那样的结果：

  1. date 域包含一个精确值：单独的词条 2014-09-15
  2. _all 域是一个全文域，所以分词进程将日期转化为三个词条：2014，09和15。

当我们在_all 域查询 2014，他匹配所有的12 条推文，因为他们都含有2014

GET /_search?q=2014              # 12 results

当我们在 _all 域查询 2014-09-15，它首先分析查询字符串，产生匹配 2014， 09， 或 15中 任意 词条的查询。这也会匹配所有12条推文，因为它们都含有 2014 ：

GET /_search?q=2014-09-15        # 12 results !

当我们在 date 域查询 2014-09-15，它寻找 精确 日期，只找到一个推文：

GET /_search?q=date:2014-09-15   # 1  result

当我们在 date 域查询 2014，它找不到任何文档，因为没有文档含有这个精确日志：

GET /_search?q=date:2014         # 0  results !

测试分析器

有些时候很难理解分词的过程和实际被存储到索引中的词条，特别是你刚接触Elasticsearch。为了理解发生了什么，你可以使用analyze API来看文本是如何被分析的。在消息体里，指定分析器和要分析的文本：

GET /_analyze
{
  "analyzer": "standard",
  "text": "Text to analyze"
}

结果中每个元素代表一个单独的词条：

{
   "tokens": [
      {
         "token":        "text",
         "start_offset": 0,
         "end_offset":   4,
         "type":         "<ALPHANUM>",
         "position":     1
      },
      {
         "token":        "to",
         "start_offset": 5,
         "end_offset":   7,
         "type":         "<ALPHANUM>",
         "position":     2
      },
      {
         "token":        "analyze",
         "start_offset": 8,
         "end_offset":   15,
         "type":         "<ALPHANUM>",
         "position":     3
      }
   ]
}

token 是实际存储到索引中的词条。position指明词条在原始文本中出现的位置。start_offset 和 end_offset 指明字符串在原始字符串中的位置。

TIP

每个分析器的 type 值都不一样，可以忽略他们。他们在Elasticsearch中的唯一作用在于keep_types token 过滤器。

analyze API 是一个有用的工具，它有助于我们理解Elasticsearch索引内部发生了什么，随着深入，我们会进一步讨论他。

指定分析器

当Elasticsearch 在你的文档中检测到一个新的字符串域，他会自动设置其为一个全文 字符串 域，使用标准分析器对他进行分析。

你不希望总是这样。可能你想使用一个不同的分析器，适用于你的数据使用的语言。有时候你想要一个字符串域就是一个字符串域——不使用分析，直接索引你传入的精确值，例如用户ID或者一个内部的状态域或标签。

要做到这一点，我们必须手动指定这些域的映射。