公司打算落地ES6.0+,所以做一些必要的DEMO作为调研。
使用了2个分词插件:
- IK中文分词:https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik
- 拼音分词:https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-pinyin
基于上述2个插件,可以提高文档召回率。
- create_index:
- 创建索引,默认全文字段采用IK分词。
- 对于有拼音搜索的字段,额外增加拼音分词。
- enable=false字段用于存储任意类型的扩展信息。
- delete_index:删除索引
- index_alias:索引别名,线上环境需要热切换index。
- document_index:创建文档。
- query_score_search:默认查询相关性排序的搜索。
- script_score_search:脚本计算相关性排序的搜索。