Java ES 不分词
Java ES（Elasticsearch）是一个开源的分布式搜索和分析引擎，可用于实现全文搜索、日志分析和数据可视化等功能。在使用 Java ES 进行搜索和分析时，一个重要的问题是如何对文本进行分词。通常情况下，我们会选择使用分词器（Tokenizer）将文本切分成单词，然后对这些单词进行索引或者分析。然而，在某些场景下，我们可能需要对文本进行不分词处理，即将整个文本看作一个单词进行处理。本文将介绍如何在 Java ES 中实现不分词处理，并给出相应的代码示例。
不分词处理原理
在 Java ES 中，文本的分词工作由分词器（Tokenizer）负责。分词器可以根据一定的规则将文本切分成一个个单词，然后将这些单词用于索引或者分析。对于不分词处理来说，我们需要自定义一个分词器，使其将整个文本看作一个单词进行处理。具体来说，我们需要自定义一个分词器类，并重写其 tokenize 方法，使其在处理文本时直接返回整个文本。
自定义分词器示例
下面是一个示例代码，展示了如何自定义一个不分词处理的分词器：
import org.apache.lucene.analysis.Tokenizer;
import org.apache.lucene.analysis.tokenattributes.CharTermAttribute;
import java.io.IOException;
public class NonTokenizer extends Tokenizer {
private CharTermAttribute termAttribute = addAttribute(CharTermAttribute.class);
@Override
public boolean incrementToken() throws IOException {
if (input.read() == -1) {
return false;
}
clearAttributes();
termAttribute.append(toString());
termAttribute.setLength(length());
return true;
}
}
在上述代码中，我们自定义了一个名为 NonTokenizer 的分词器类，继承自 Tokenizer。在 incrementToken 方法中，我们首先判断输入是否已经读取完毕，如果是，则返回 false。然后，我们清空之前的属性，并将整个文本添加到 termAttribute 中，并设置其长度为文本的长度。最后，返回 true，表示还有更多的文本需要处理。
使用不分词处理器
使用不分词处理器与使用其他分词器类似。我们需要先创建一个索引，并将文本添加到索引中。下面是一个示例代码，展示了如何使用不分词处理器进行索引：
import org.apache.lucene.analysis.Analyzer;
import org.apache.lucene.analysis.core.KeywordAnalyzer;
import org.apache.lucene.document.Document;
import org.apache.lucene.document.TextField;
import org.apache.lucene.index.IndexWriter;
import org.apache.lucene.store.Directory;
import org.apache.lucene.store.RAMDirectory;
import java.io.IOException;
public class IndexExample {
public static void main(String[] args) throws IOException {
Directory directory = new RAMDirectory();
Analyzer analyzer = new KeywordAnalyzer();
IndexWriterConfig config = new IndexWriterConfig(analyzer);
IndexWriter writer = new IndexWriter(directory, config);
Document document = new Document();
document.add(new TextField("content", "Java ES 不分词处理示例", Field.Store.YES));
writer.addDocument(document);
writer.close();
directory.close();
}
}
在上述代码中，我们首先创建一个 RAMDirectory 对象，用于存储索引。然后，我们使用 KeywordAnalyzer 作为分析器，将其设置为 IndexWriterConfig 对象的分析器。接下来，我们创建一个 IndexWriter 对象，并将文档添加到索引中。在文档中，我们使用名为 content 的字段，并设置字段值为 "Java ES 不分词处理示例"。最后，我们关闭 IndexWriter 和 RAMDirectory。
流程图
下面是本文所述的不分词处理的流程图：
flowchart TD
A(开始)
B(定义分词器类)
C(自定义分词器类)
D(重写 tokenize 方法)
E(返回整个文本)
F(使用分词器进行索引)
G(创建索引)
H(定义分析器)
I(设置分析器)
J(创建 IndexWriter 对象)
K(添加文档到索引)
