在上一篇《聚合与分析之常用聚合示例》中，我们探讨了Elasticsearch中的常用聚合方法，以及如何通过聚合来总结和提炼数据。在本篇中，我们将深入分析Elasticsearch的分析功能，了解其在数据搜索和分析过程中的作用，并通过实际案例来说明如何有效地使用这些功能。

什么是分析功能？

在Elasticsearch中，分析功能主要用于两个方面：

数据索引（Indexing）：在数据被存储到索引之前，Elasticsearch需要对其进行分析处理，以便更好地支持搜索。分析过程包括将文本拆分成词条、去除停用词、词干提取等。
搜索查询（Search Query）：在查询过程中，用户输入的搜索文本也需要经过相同的分析过程，以保证索引中的文档能够与用户的查询进行匹配。

分析功能的设计使得Elasticsearch能够以高效、灵活的方式处理文本数据。

Elasticsearch的分析流程

在Elasticsearch中，分析通常分为两个阶段：

索引阶段：数据被插入到索引时，通过定义好的分析器（Analyzer）对数据进行处理。
查询阶段：用户发起查询时，查询的文本也会通过相应的分析器进行分析处理。

分析器的组成

Elasticsearch的分析器主要由三个部分组成：

字符过滤器（Character Filter）：对原始文本进行初步过滤，例如去除 HTML 标签。
词条过滤器（Token Filter）：对字符进行分词，以及对词条进行进一步处理，如去除停用词、词干提取等。
分词器（Tokenizer）：负责将文本拆分成一系列词条的基本单元。

示例：自定义分析器

假设我们有一组用户评论数据，我们希望对其中的文本进行特定的分析。我们可以自定义一个分析器来处理这些评论。

PUT /comments
{
  "settings": {
    "analysis": {
      "tokenizer": {
        "my_tokenizer": {
          "type": "standard"
        }
      },
      "filter": {
        "my_stop_filter": {
          "type": "stop",
          "stopwords": ["the", "is", "at", "of", "on"]
        }
      },
      "analyzer": {
        "my_analyzer": {
          "type": "custom",
          "tokenizer": "my_tokenizer",
          "filter": ["lowercase", "my_stop_filter"]
        }
      }
    }
  },
  "mappings": {
    "properties": {
      "comment": {
        "type": "text",
        "analyzer": "my_analyzer"
      }
    }
  }
}

在上面的代码中，我们定义了一个自定义的分析器 my_analyzer，它使用了标准分词器并去除了常见的停用词。

分析结果的查看

使用Elasticsearch的 _analyze API 可以帮助我们检查分析结果，以确认我们的分析器是否按照预期工作。

POST /comments/_analyze
{
  "analyzer": "my_analyzer",
  "text": "The quick brown fox jumps over the lazy dog"
}

执行上述命令后，Elasticsearch将返回经过 my_analyzer 处理后的词条，可以用来验证分析流程是否正确。

数据分析与聚合的结合

分析功能对于进行数据的聚合至关重要。通过分析后的数据，我们可以利用聚合功能进行更高层次的分析。例如，找出用户评论中主题相关的情绪或关键词。

假设我们想分析用户评论的情感分布，可以使用terms聚合对评论中的关键词进行统计：

POST /comments/_search
{
  "size": 0,
  "aggs": {
    "top_words": {
      "terms": {
        "field": "comment",
        "size": 10
      }
    }
  }
}

在这个查询中，我们对用户评论的关键词进行了 terms 聚合，返回出现最频繁的词。

小结

在本篇中，我们深入讲解了Elasticsearch的分析功能，以及如何自定义分析器来优化文本数据的处理。分析功能有效地提升了我们的数据索引和搜索质量，为后续的Logstash数据导入打下了基础。在下一篇《数据导入与导出之使用Logstash导入数据》中，我们将学习如何使用Logstash将数据导入Elasticsearch，继续探索数据处理的完整流程。希望大家能够通过这些内容，更好地利用Elasticsearch进行数据分析和搜索。

Jupyter AI

18 聚合与分析之分析功能