1. 为什么我们需要自定义分词器

1.1 安装拼音分词器

要实现拼音分词检索，就必须对文档按照拼音分词。在GitHub上恰好有elasticsearch的拼音分词插件。

地址：https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-pinyin

把yinpin分词器拷贝到es的/plugins目录里面

重启es的容器：

docker restart elasticsearch

测试拼音分词器是否起作用：

结果

拼音分词器对我们每一个汉字都解析出对应的中文，但是这个并不是我们所需要的结果，我们需要的结果基于ik分词器的基础上的拼音，比如： 长隆大马戏可以分词出马戏， 那么就应该有对应的拼音——maxi。 如果我们需要实现该效果我们则需要自定义分词器

2. 自定义分词器

默认的拼音分词器会将每个汉字单独分为拼音，而我们希望的是每个词条形成一组拼音，需要对拼音分词器做个性化定制，形成自定义分词器。

elasticsearch中分词器（analyzer）的组成包含三部分：

1、character filters：在tokenizer之前对文本进行处理。例如删除字符、替换字符

2、tokenizer：将文本按照一定的规则切割成词条（term）。例如keyword，就是不分词；还有ik_smart

3、tokenizer filter：将tokenizer输出的词条做进一步处理。例如大小写转换、同义词处理、拼音处理等

文档分词时会依次由这三部分来处理文档：

声明自定义分词器的语法如下： 自定义分词器是属于某一个索引库的，并不是全局的, 代码里面创建的是my_analyzer自定义分词器，该分词器会先经过ik_max_word，然后经过过滤器，过滤器是拼音分词器，拼音分词器设置了一系列的参数：参数说明：

· keep_full_pinyin 启用此选项时，例如： 刘德华> [ liu , de , hua ]，默认值：true

· keep_joined_full_pinyin 启用此选项时，例如： 刘德华> [ liudehua ]，默认值：false

· keep_original 启用此选项时，也将保留原始输入，默认值：false

· limit_first_letter_length 设置 first_letter 结果的最大长度，默认值：16

· remove_duplicated_term 启用此选项时，将删除重复的术语以保存索引，例如： de的> de ，默认：false，注意：位置相关的查询可能会受到影响

· none_chinese_pinyin_tokenize 如果是拼音，则将非中文字母分成单独的拼音词，默认：

· true，例如： liudehuaalibaba13zhuanghan -> liu , de , hua , a , li , ba , ba , 13 , zhuang ,han , 注意： keep_none_chinese 并且keep_none_chinese_together 应该首先启用

结果