序言

Elasticsearch默认提供的分词器，会把每个汉字分开，而不是我们想要的根据关键词来分词。例如：

curl -XPOST  "http://localhost:9200/test/_analyze?analyzer=standard&pretty=true&text=我是中国人"

我们会得到这样的结果：

{ tokens: [ { token: text start_offset: 2 end_offset: 6 type: <ALPHANUM> position: 1 },
        { token: 我 start_offset: 9 end_offset: 10 type: <IDEOGRAPHIC> position: 2 },
        { token: 是 start_offset: 10 end_offset: 11 type: <IDEOGRAPHIC> position: 3 },
        { token: 中 start_offset: 11 end_offset: 12 type: <IDEOGRAPHIC> position: 4 },
        { token: 国 start_offset: 12 end_offset: 13 type: <IDEOGRAPHIC> position: 5 },
        { token: 人 start_offset: 13 end_offset: 14 type: <IDEOGRAPHIC> position: 6 }  
    ]  
}

正常情况下，这不是我们想要的结果，比如我们更希望 “中国人”，“中国”，“我”这样的分词，这样我们就需要安装中文分词插件，ik就是实现这个功能的。

安装

elasticsearch-analysis-ik 是一款中文的分词插件，支持自定义词库。
安装步骤：

到github网站下载源代码，网站地址为：https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik
master为最新版本，tag可以选择已经release的版本。
右侧下方有一个按钮“Download ZIP”，点击下载源代码elasticsearch-analysis-ik-master.zip。
解压文件elasticsearch-analysis-ik-master.zip，进入下载目录，执行命令：
unzip elasticsearch-analysis-ik-master.zip
将解压目录文件中config/ik文件夹复制到ES安装目录config文件夹下。
因为是源代码，此处需要使用maven打包，进入解压文件夹中，执行命令：
mvn clean package
将打包得到的jar文件elasticsearch-analysis-ik-1.2.8-sources.jar复制到ES安装目录的lib目录下。
在ES的配置文件config/elasticsearch.yml中增加ik的配置，在最后增加：

index:
analysis:
analyzer:
ik:
alias: [ik_analyzer] type: org.elasticsearch.index.analysis.IkAnalyzerProvider ik_max_word:
type: ik use_smart: false ik_smart:
type: ik use_smart: true

或

index.analysis.analyzer.ik.type : "ik"
7. 重新启动elasticsearch服务，这样就完成配置了，收入命令：
curl -XPOST "http://localhost:9200/test/_analyze?analyzer=ik&pretty=true&text=我是中国人"
测试结果如下：

{ tokens: [ { token: text start_offset: 2 end_offset: 6 type: ENGLISH position: 1 },
        { token: 我 start_offset: 9 end_offset: 10 type: CN_CHAR position: 2 },
        { token: 中国人 start_offset: 11 end_offset: 14 type: CN_WORD position: 3 },
        { token: 中国 start_offset: 11 end_offset: 13 type: CN_WORD position: 4 },
        { token: 国人 start_offset: 12 end_offset: 14 type: CN_WORD position: 5 }  
    ]  
}