起因
需要在ES中使用聚合进行统计分析，但是聚合字段值为中文，ES的默认分词器对于中文支持非常不友好：会把完整的中文词语拆分为一系列独立的汉字进行聚合，显然这并不是我的初衷。我们来看个实例：
POST http://192.168.80.133:9200/my_index_name/my_type_name/_search{ "size": 0, "query" : { "range" : { "time": { "gte": 1513778040000, "lte": 1513848720000 } } }, "aggs": { "keywords": { "terms": {"field": "keywords"}, "aggs": { "emotions": { "terms": {"field": "emotion"} } } } }} 输出结果：
{ "took": 22, "timed_out": false, "_shards": { "total": 5, "successful": 5, "failed": 0 }, "hits": { "total": 32, "max_score": 0.0, "hits": [] }, "aggregations": { "keywords": { "doc_count_error_upper_bound": 0, "sum_other_doc_count": 0, "buckets": [ { "key": "力", # 完整的词被拆分为独立的汉字 "doc_count": 2, "emotions": { "doc_count_error_upper_bound": 0, "sum_other_doc_count": 0, "buckets": [ { "key": -1, "doc_count": 1 }, { "key": 0, "doc_count": 1 } ] } }, { "key": "动", "doc_count": 2, "emotions": { "doc_count_error_upper_bound": 0, "sum_other_doc_count": 0, "buckets": [ { "key": -1, "doc_count": 1 }, { "key": 0, "doc_count": 1 } ] } } ] } }} 既然ES的默认分词器对于中文支持非常不友好，那么有没有可以支持中文的分词器呢？如果有，该如何使用呢？
第一个问题，万能的谷歌告诉了我结果，已经有了支持中文的分词器，而且是开源实现：IK Analysis for Elasticsearch，详见：。 秉着“拿来主义”不重复造轮子的指导思想，直接先拿过来使用一下，看看效果怎么样。那么，如何使用IK分词器呢？其实这是一个ES插件，直接安装并对ES进行相应的配置即可。安装IK分词器
我的ES版本为2.4.1，需要下载的IK版本为：1.10.1（注意：必须下载与ES版本对应的IK，否则不能使用）。
1.下载，编译IK
wget https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases/download/v1.10.1/elasticsearch-analysis-ik-1.10.1.zipunzip elasticsearch-analysis-ik-1.10.1.zipcd elasticsearch-analysis-ik-1.10.1mvn clean package
在elasticsearch-analysis-ik-1.10.1\target\releases目录下生成打包文件：elasticsearch-analysis-ik-1.10.1.zip。
2.在ES中安装IK插件
将上述打包好的IK插件：elasticsearch-analysis-ik-1.10.1.zip拷贝到ES/plugins目录下，执行解压。
unzip elasticsearch-analysis-ik-1.10.1.ziprm -rf elasticsearch-analysis-ik-1.10.1.zip # 解压完之后一定要删除这个zip包，否则在启动ES时报错
重启ES。
使用IK分词器
安装IK分词器完毕之后，就可以在ES使用了。
第一步：新建index
PUT http://192.168.80.133:9200/my_index_name
第二步：给将来要使用的doc字段添加mapping
在这里我在ES中存储的doc格式如下：{ "nagtive_kw": [] "is_all": false, "emotion": 0, "focuce": false, "keywords": ["动力","外观","油耗"], // 在keywords字段上进行聚合分析 "source": "汽车之家", "time": -1, "machine_emotion": 0, "title": "no title", "spider": "qczj_index", "content": {}, "url": "http://xxx", "brand": "宝马", "series": "宝马1系", "model": "2017款"} 需要在keywords字段上进行聚合分析，所以给keywords字段添加mapping设置：
POST http://192.168.80.133:9200/my_index_name/my_type_name/_mapping{ "properties": { "keywords": { # 设置keywords字段使用ik分词器 "type": "string", "store": "no", "analyzer": "ik_smart", "search_analyzer": "ik_smart", "boost": 8 } }} 注意： 在设置mapping时有一个小插曲，我根据IK的官网设置“keywords”的type为“text”时报错：
POST http://192.168.80.133:9200/my_index_name/my_type_name/_mapping{ "properties": { "keywords": { "type": "text", # text类型在2.4.1版本中不支持 "store": "no", "analyzer": "ik_smart", "search_analyzer": "ik_smart", "boost": 8 } }} 报错：
{ "error": { "root_cause": [ { "type": "mapper_parsing_exception", "reason": "No handler for type [text] declared on field [keywords]" } ], "type": "mapper_parsing_exception", "reason": "No handler for type [text] declared on field [keywords]" }, "status": 400} 这是因为我使用的ES版本比较低：2.4.1，而text类型是ES5.0之后才添加的类型，所以不支持。在ES2.4.1版本中需要使用string类型。
第三步：添加doc对象
POST http://192.168.80.133:9200/my_index_name/my_type_name/{ "nagtive_kw": ["动力","外观","油耗"] "is_all": false, "emotion": 0, "focuce": false, "keywords": ["动力","外观","油耗"], // 在keywords字段上进行聚合分析 "source": "汽车之家", "time": -1, "machine_emotion": 0, "title": "从动次打次吃大餐", "spider": "qczj_index", "content": {}, "url": "http://xxx", "brand": "宝马", "series": "宝马1系", "model": "2017款"} 第四步：聚合分析
POST http://192.168.80.133:9200/my_index_name/my_type_name/_search{ "size": 0, "query" : { "range" : { "time": { "gte": 1513778040000, "lte": 1513848720000 } } }, "aggs": { "keywords": { "terms": {"field": "keywords"}, "aggs": { "emotions": { "terms": {"field": "emotion"} } } } }} 输出结果：
{ "took": 22, "timed_out": false, "_shards": { "total": 5, "successful": 5, "failed": 0 }, "hits": { "total": 32, "max_score": 0.0, "hits": [] }, "aggregations": { "keywords": { "doc_count_error_upper_bound": 0, "sum_other_doc_count": 0, "buckets": [ { "key": "动力", # 完整的词没有被拆分为独立的汉字 "doc_count": 2, "emotions": { "doc_count_error_upper_bound": 0, "sum_other_doc_count": 0, "buckets": [ { "key": -1, "doc_count": 1 }, { "key": 0, "doc_count": 1 } ] } } ] } }} 【参考】
如何在Elasticsearch中安装中文分词器(IK+pinyin) 关于聚合（aggs）的问题 create map时出现No handler for type [text] declared on field [content] #276 Elasticsearch2.4学习（三）------Elasticsearch2.4插件安装详解