• 首先，标记化一个文本块为适用于倒排索引单独的词(term)
    • 然后标准化这些词为标准形式，提高它们的“可搜索性”或“查全率”

    这个工作是分析器(analyzer)完成的。一个分析器(analyzer)只是一个包装用于将三个功能放到一个包里：

    首先字符串经过字符过滤器(character filter)，它们的工作是在标记化前处理字符串。字符过滤器能够去除HTML标记，或者转换为"and"。

    分词器

    下一步，分词器(tokenizer)被标记化成独立的词。一个简单的分词器(tokenizer)可以根据空格或逗号将单词分开（译者注：这个在中文中不适用）。

    标记过滤

    最后，每个词都通过所有标记过滤(token filters)，它可以修改词（例如将"Quick"转为小写），去掉词（例如停用词像"a"、"and"、"the"等等），或者增加词（例如同义词像"jump"和"leap"）

    Elasticsearch提供很多开箱即用的字符过滤器，分词器和标记过滤器。这些可以组合来创建自定义的分析器以应对不同的需求。我们将在《自定义分析器》章节详细讨论。

    不过，Elasticsearch还附带了一些预装的分析器，你可以直接使用它们。下面我们列出了最重要的几个分析器，来演示这个字符串分词后的表现差异：

    标准分析器

    标准分析器是Elasticsearch默认使用的分析器。对于文本分析，它对于任何语言都是最佳选择（译者注：就是没啥特殊需求，对于任何一个国家的语言，这个分析器就够用了）。它根据Unicode Consortium的定义的单词边界(word boundaries)来切分文本，然后去掉大部分标点符号。最后，把所有词转为小写。产生的结果为：

    1. set, the, shape, to, semi, transparent, by, calling, set_trans, 5

    简单分析器

    简单分析器将非单个字母的文本切分，然后把每个词转为小写。产生的结果为：

    1. set, the, shape, to, semi, transparent, by, calling, set, trans

    语言分析器

    特定语言分析器适用于很多语言。它们能够考虑到特定语言的特性。例如，english分析器自带一套英语停用词库——像and或the这些与语义无关的通用词。这些词被移除后，因为语法规则的存在，英语单词的主体含义依旧能被理解（译者注：stem English words这句不知道该如何翻译，查了字典，我理解的大概意思应该是将英语语句比作一株植物，去掉无用的枝叶，主干依旧存在，停用词好比枝叶，存在与否并不影响对这句话的理解。）。

    english分析器将会产生以下结果：

      注意"transparent"、"calling"和"set_trans"是如何转为词干的。

      当分析器被使用

      当我们索引(index)一个文档，全文字段会被分析为单独的词来创建倒排索引。不过，当我们在全文字段搜索(search)时，我们要让查询字符串经过同样的分析流程处理，以确保这些词在索引中存在。

      全文查询我们将在稍后讨论，理解每个字段是如何定义的，这样才可以让它们做正确的事：

      • 当你查询全文(full text)字段，查询将使用相同的分析器来分析查询字符串，以产生正确的词列表。
      • 当你查询一个确切值(exact value)字段，查询将不分析查询字符串，但是你可以自己指定。

      现在你可以明白为什么《映射和分析》的开头会产生那种结果：

      • date字段包含一个确切值：单独的一个词"2014-09-15"。
      • _all字段是一个全文字段，所以分析过程将日期转为三个词："2014"、"09"和。

      当我们在_all字段查询2014，它一个匹配到12条推文，因为这些推文都包含词2014：

      1. GET /_search?q=2014              # 12 results

      当我们在_all字段中查询2014-09-15，首先分析查询字符串，产生匹配任一词2014、09或15的查询语句，它依旧匹配12个推文，因为它们都包含词2014。

      1. GET /_search?q=date:2014-09-15   # 1  result

      当我们在date字段中查询2014，没有找到文档，因为没有文档包含那个确切的日期：

      1. GET /_search?q=date:2014         # 0  results !

      尤其当你是Elasticsearch新手时，对于如何分词以及存储到索引中理解起来比较困难。为了更好的理解如何进行，你可以使用analyze API来查看文本是如何被分析的。在查询字符串参数中指定要使用的分析器，被分析的文本做为请求体：

      结果中每个节点在代表一个词：

      1. {
      2.    "tokens": [
      3.       {
      4.          "token":        "text",
      5.          "start_offset": 0,
      6.          "end_offset":   4,
      8.          "position":     1
      9.       {
      10.          "token":        "to",
      11.          "start_offset": 5,
      12.          "end_offset":   7,
      13.          "type":         "<ALPHANUM>",
      14.          "position":     2
      15.       },
      16.       {
      17.          "token":        "analyze",
      18.          "start_offset": 8,
      19.          "end_offset":   15,
      20.          "type":         "<ALPHANUM>",
      21.          "position":     3
      22.       }
      23.    ]

      token是一个实际被存储在索引中的词。position指明词在原文本中是第几个出现的。start_offset和end_offset表示词在原文本中占据的位置。

      analyze API 对于理解Elasticsearch索引的内在细节是个非常有用的工具，随着内容的推进，我们将继续讨论它。

      指定分析器

      当Elasticsearch在你的文档中探测到一个新的字符串字段，它将自动设置它为全文字段并用standard分析器分析。

      你不可能总是想要这样做。也许你想使用一个更适合这个数据的语言分析器。或者，你只想把字符串字段当作一个普通的字段——不做任何分析，只存储确切值，就像字符串类型的用户ID或者内部状态字段或者标签。

      为了达到这种效果，我们必须通过映射(mapping)人工设置这些字段。