ElasticSearch，Kibana
一个完整的分词器Analyzer由如下3部分组成：1. Character Filters : 对文本信息就行预处理，比如对原始文本删减或替换字符 2. Tokenizer ：分词，即将原始文本按照一定规则切分为词语 (term) 3. Token Filters : 分词后过滤，对分词后的词语列表进行处理，过滤，删除下面将对这3部分的概念进行一一介绍和演示。
Character FiltersES中自带了如下的Character Filters：1. html strip : 去除 html 标签2. mapping : 字符串替换3. pattern replace : 正则匹配替换图1示， html strip 这个 character filter 的使用图2示， mapping 这个 character filter 的使用图3示， pattern replace 这个 character filter 的使用
Token Filters对 Tokenizer 分词后的结果进行再加工，包括字符处理，过滤，删除等操作，ES内置的 Token Filters 包括 : lowercase (转小写), stop (删除停止词) , synonym (添加同义词)图1示， stop 这个 token filter 的使用，注意默认停止词列表全是小写词语，也就是说，单词 “The”虽然是停止词，但因为第一个字符是大写的，单独使用 stop 这个 token filter 无法将其过滤掉。图2示，lowercase 和 stop 两个 token filter 结合使用，可以解决图1示例的问题
在索引中自定义简单的分词器 Analyzer上面各个步骤介绍了Analyzer的构成，以及ElasticSearch为每一部分所提供的默认实现，通过组合这些默认实现，我们可以构建属于自己的 Analyzer。自定义的 Analyzer 必须关联到一个索引上，其语法格式如下：PUT 索引名称{'settings': { 'analysis': { 'analyzer': { '自定义分词器名称':{ 自定义分词器具体内部实现 } } } }}图1示，我们通过组合 html strip (character filter), standard (tokernizer), lowercase stop (token filter) 来实现自己的分词器图示2， 测试我们自己的分词器