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上节我们完成了如下的内容：
ES-head 插件配置使用Kibana 插件配置使用
索引操作
创建索引库
Elasticsearch采用Rest风格API，因此其API就是一次HTTP请求，你可以用任何工具来发起HTTP请求。
语法：
PUT /索引名称{ "settings": { "属性名": "属性值" }}settings：就是索引库设置，其中可以索引库的各种属性，比如分片数、副本数等。目前我们不设置，先默认即可。
示例：
PUT /wzkicu-index执行结果如下图：
判断索引是否存在
单个索引
语法：
GET /索引名称示例：
GET /wzkicu-index执行结果如下图所示：
多个索引
语法：
GET /索引名称1,2,3,4,5...示例：
GET /wzkicu-index,wzkicu,wzk执行结果如下图所示：（这里有不存在的索引，所以404了）
所有索引
方式1：
GET _all执行结果如下图所示：
方式2：
GET /_cat/indices?v执行结果如下图所示：
这里的health列，表示：
打开索引
语法：
POST /索引名称/_open示例：
POST /wzkicu-index/_open执行结果如下图：
关闭索引
语法：
POST /索引名称/_close示例：
POST /wzkicu-index/_close执行结果如下图：
删除索引
语法：
DELETE /索引名称1,2,3,4,5...示例：
DELETE /wzkicu-index执行结果如下图所示：
IK分词器
下载项目
官方地址在这里，是GitHub开源的项目，安装方式很多，我这里就直接用官方的方式安装了：
https://github.com/infinilabs/analysis-ik/releases/tag/Latest页面是这样的：
安装插件
cd /opt/servers/elasticsearch-7.3.0/bin/elasticsearch-plugin install https://get.infini.cloud/elasticsearch/analysis-ik/7.3.0执行结果如下图所示，我们需要重启ES：
重启ES
重启过程，启动完毕：
分词测试
IK分词器两种分词模式：
ik_max_word 模式 （最常用）（会将文本最细粒度的拆分）ik_smart 模式 （会做最粗粒度的拆分）暂时不细追究语法，先学习测试，再后续研究。
ik_max_word
POST _analyze{ "analyzer": "ik_max_word", "text": "山东省青岛市黄岛区"}我们的到的结果是：
{ "tokens": [ { "token": "山东省", "start_offset": 0, "end_offset": 3, "type": "CN_WORD", "position": 0 }, { "token": "山东", "start_offset": 0, "end_offset": 2, "type": "CN_WORD", "position": 1 }, { "token": "省", "start_offset": 2, "end_offset": 3, "type": "CN_CHAR", "position": 2 }, { "token": "青岛市", "start_offset": 3, "end_offset": 6, "type": "CN_WORD", "position": 3 }, { "token": "青岛", "start_offset": 3, "end_offset": 5, "type": "CN_WORD", "position": 4 }, { "token": "市", "start_offset": 5, "end_offset": 6, "type": "CN_CHAR", "position": 5 }, { "token": "黄岛区", "start_offset": 6, "end_offset": 9, "type": "CN_WORD", "position": 6 }, { "token": "黄岛", "start_offset": 6, "end_offset": 8, "type": "CN_WORD", "position": 7 }, { "token": "区", "start_offset": 8, "end_offset": 9, "type": "CN_CHAR", "position": 8 } ]}执行的结果如下图所示：
ik_smart
POST _analyze{ "analyzer": "ik_smart", "text": "山东省青岛市黄岛区"}执行的结果是：
{ "tokens": [ { "token": "山东省", "start_offset": 0, "end_offset": 3, "type": "CN_WORD", "position": 0 }, { "token": "青岛市", "start_offset": 3, "end_offset": 6, "type": "CN_WORD", "position": 1 }, { "token": "黄岛区", "start_offset": 6, "end_offset": 9, "type": "CN_WORD", "position": 2 } ]}执行的结果如下图所示：
提出问题
在实际环境中，有很多时候并不能够准确的理解我们断词断句，有时候有些词我们想要它拆分，有些词我们希望它不拆分。
那我们怎么办呢？
词典使用
扩展词
不进行分词，告诉引擎这是一个词。
停用词
有些词在文本中出现的频率非常高，但对本文的语义会产生很大的影响，例如：呢、了、啊等等，英语中也有类似于 a 、the、of 等等。这样的词称为停用词。
停用词经常会过滤掉，不会被索引，在检索过程中，如果用户的查询词中含有停用词，系统会自动过滤掉。
停用词可以加快索引的速度、减少索引库的大小。
扩展词、停用词应该统一维护，避免集群中多台导致节点各自维护自己的一份。这里我们计划使用Web的方式，将dict词库共享给分词器等。
分词服务
配置Web
我这里使用 Nginx，你也可以使用 Tomcat：
apt install nginx安装过程如下图所示：
访问页面：http://h121.wzk.icu，可以看到Nginx顺利运行：
编写dict内容：
vim /var/www/html/stop_dict.dic向其中写入的内容如下：
的了啊呢同理，我们写入 ext_dict.dic：
vim /var/www/html/ext_dict.dic我们访问对应的页面，可以拿到对应的Web文件：
配置分词器
# 这里看自己的版本 我选了好几个cd /opt/servers/elasticsearch-8.15.0/plugins/analysis-ikmkdir configvim IKAnalyzer.cfg.xml写入如下的内容：
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><!DOCTYPE properties SYSTEM "http://java.sun.com/dtd/properties.dtd"><properties> <comment>IK Analyzer 扩展配置</comment> <!--用户可以在这里配置自己的扩展字典 --> <entry key="ext_dict"></entry> <!--用户可以在这里配置自己的扩展停止词字典--> <entry key="ext_stopwords"></entry> <!--用户可以在这里配置远程扩展字典 --> <entry key="remote_ext_dict">http://h121.wzk.icu/ext_dict.dic</entry> <!--用户可以在这里配置远程扩展停止词字典--> <entry key="remote_ext_stopwords">http://h121.wzk.icu/stop_dict.dic</entry></properties>对应的截图如下所示：
重启服务
重启ES服务，测试效果。