wordpress pro版搜索引擎优化的方法

一、什么是分析

Elasticsearch 的分析过程是将文本数据转换成适合搜索的形式的关键步骤。这一过程主要包括四个阶段：字符过滤、分词、词条过滤和词条索引。

1. 字符过滤 (Character Filtering)

字符过滤是分析过程的第一步，它发生在文本被分词之前。字符过滤器的主要作用是对输入文本进行预处理，以去除或替换某些字符。这一步可以帮助改善后续分析的效果，尤其是在处理包含特殊字符或格式化内容（如 HTML 标签）的文本时尤为重要。

• 用途：例如，可以使用字符过滤器来删除文本中的 HTML 标签，或将某些字符转换为其他字符（比如将连字符转换为空格）。
• 实现：Elasticsearch 提供了一些内置的字符过滤器，如 html_strip 用于剥离 HTML 标签。此外，也可以编写自定义的字符过滤器来满足特定的需求。

2. 分词 (Breaking into Tokens)

分词是将文本切分为更小的单位，即词条（tokens）的过程。每个词条代表一个独立的搜索项。分词器的选择对最终的搜索结果影响很大。

• 分词器类型：
  • 标准分词器：适用于多种语言，能够识别并分割大多数常见文本。
  • 语言特定分词器：如中文分词器（如 IK 分词器或结巴分词器），能够更好地处理特定语言的文本。
  • 模式分词器：允许使用正则表达式来自定义分词规则。
• 例子：假设有一个句子 “Elasticsearch is a powerful search engine”，标准分词器会将其分解为 [“Elasticsearch”, “is”, “a”, “powerful”, “search”, “engine”]。

3. 词条过滤 (Token Filtering)

分词后的词条会通过一系列的词条过滤器进行处理，以优化搜索性能和相关性。词条过滤器可以执行多种操作，包括但不限于：

• 小写转换：将所有词条转换为小写，以确保搜索时不区分大小写。
• 停用词移除：移除那些在搜索中通常不提供有用信息的常见词汇，如 “the”、“and” 等。
• 词干提取：将词条还原到其基本形式，例如将 “running” 转换为 “run”。
• 同义词扩展：将词条替换为一组相关的词条，以提高搜索的覆盖范围。
• 词形还原：将词条还原到其词典形式，与词干提取类似，但更精确。

4. 词条索引 (Token Indexing)

经过字符过滤、分词和词条过滤之后，最终的词条将被索引。索引过程涉及将词条及其元数据（如位置信息、频率等）存储在倒排索引中。倒排索引是一种数据结构，它允许快速查找包含特定词条的文档。

• 倒排索引结构：每个词条对应一个文档列表，列表中的每个元素表示该词条出现在哪个文档中以及出现的位置。
• 索引存储：词条和其元数据被高效地存储，以便于快速检索。

二、内置分析器分类

Elasticsearch 提供了多种内置的分析器，每种分析器都针对特定的使用场景进行了优化。这些内置分析器可以处理不同的语言和文本类型，帮助用户更有效地索引和搜索数据。下面详细介绍几种常用的内置分析器及其特点：

1. 标准分析器 (Standard Analyzer)

描述：这是 Elasticsearch 的默认分析器，适用于多种语言的通用文本分析。它使用标准分词器和标准词条过滤器。

分词器：

• 标准分词器：将文本拆分为单词，忽略标点符号和空白字符。

词条过滤器：

• 小写过滤器：将所有词条转换为小写。
• 停止词过滤器：移除常见的停用词（如 “the”、“is” 等）。

示例：

{"analyzer": {"standard": {"type": "standard"}}
}

2. 简单分析器 (Simple Analyzer)

描述：适用于简单的文本分析，主要用于英文。它使用简单分词器，将文本按非字母字符拆分，并将所有词条转换为小写。

分词器：

• 简单分词器：将文本按非字母字符拆分。

词条过滤器：

• 小写过滤器：将所有词条转换为小写。

示例：

{"analyzer": {"simple": {"type": "simple"}}
}

3. 语言分析器 (Language Analyzers)

描述：Elasticsearch 提供了多种语言特定的分析器，每种语言分析器都针对特定语言的语法和词汇进行了优化。

示例：

• 英语分析器 (english):
  • 分词器：标准分词器
  • 词条过滤器：小写过滤器、英语停用词过滤器、英语词干提取过滤器
• 中文分析器 (smartcn):
  • 分词器：智能中文分词器
  • 词条过滤器：小写过滤器

示例：

{"analyzer": {"english": {"type": "english"},"smartcn": {"type": "smartcn"}}
}

4. 关键字分析器 (Keyword Analyzer)

描述：不进行任何分析，直接将整个输入文本作为一个单一的词条。适用于不需要分词的字段，如 ID、标签等。

分词器：

• 关键字分词器：将整个输入文本作为一个单一的词条。

示例：

{"analyzer": {"keyword": {"type": "keyword"}}
}

5. 模式分析器 (Pattern Analyzer)

描述：使用正则表达式来分词。适用于需要自定义分词规则的场景。

分词器：

• 模式分词器：根据提供的正则表达式将文本拆分为词条。

示例：

{"analyzer": {"pattern_analyzer": {"type": "pattern","pattern": "\\W+","lowercase": true}}
}

6. 音译分析器 (Phonetic Analyzer)

描述：将词条转换为其音译形式，适用于模糊匹配和拼写纠正。常用算法包括 Soundex 和 Metaphone。

分词器：

• 标准分词器

词条过滤器：

• 音译过滤器：将词条转换为其音译形式。

示例：

{"analyzer": {"phonetic_analyzer": {"tokenizer": "standard","filter": ["soundex"]}}
}

7. 自定义分析器 (Custom Analyzer)

描述：用户可以根据需要组合不同的分词器、字符过滤器和词条过滤器来创建自定义分析器。

示例：

{"settings": {"analysis": {"analyzer": {"my_custom_analyzer": {"type": "custom","char_filter": ["html_strip"],"tokenizer": "standard","filter": ["lowercase", "stop", "snowball"]}}}}
}

三、如何使用分析器

我们可以在创建索引时使用分析器，也可以在ES配置文件中指定全局的analyzer；以及结合以上两种方法使用。

1. 在创建索引时使用分析器

在创建索引时，可以指定特定字段使用的分析器。这种方式提供了细粒度的控制，可以根据每个字段的具体需求选择不同的分析器。

示例

假设我们有一个博客文章的索引，其中包含标题和内容字段，我们可以分别为这两个字段指定不同的分析器。

PUT /blog
{"settings": {"analysis": {"analyzer": {"default_title_analyzer": {"type": "standard"},"default_content_analyzer": {"type": "english"}}}},"mappings": {"properties": {"title": {"type": "text","analyzer": "default_title_analyzer"},"content": {"type": "text","analyzer": "default_content_analyzer"}}}
}

在这个示例中：

• default_title_analyzer 使用标准分析器。
• default_content_analyzer 使用英语分析器。
• title 字段使用 default_title_analyzer。
• content 字段使用 default_content_analyzer。

2. 在 ES 配置文件中指定全局的分析器

在 Elasticsearch 的配置文件（通常是 elasticsearch.yml）中，可以设置全局的分析器。这种方式适用于希望在整个集群中统一使用某个分析器的情况。

示例

假设我们希望在集群中统一使用标准分析器作为默认分析器。

index.analysis.analyzer.default.type: standard

这样配置后，所有新创建的索引如果没有指定特定的分析器，都会使用标准分析器。

3. 结合以上两种方法使用

在实际应用中，可以结合以上两种方法，既在配置文件中设置全局的分析器，又在创建索引时为特定字段指定不同的分析器。这样可以灵活地满足不同场景的需求。

示例

假设我们在配置文件中设置全局的默认分析器为标准分析器，但在创建索引时为特定字段指定不同的分析器。

配置文件 elasticsearch.yml:

index.analysis.analyzer.default.type: standard

创建索引时的配置:

PUT /blog
{"settings": {"analysis": {"analyzer": {"default_content_analyzer": {"type": "english"}}}},"mappings": {"properties": {"title": {"type": "text"},"content": {"type": "text","analyzer": "default_content_analyzer"}}}
}

在这个示例中：

• 全局默认分析器是标准分析器。
• title 字段没有指定分析器，因此会使用全局的默认分析器（标准分析器）。
• content 字段指定了 default_content_analyzer，使用英语分析器。