Нормализаторы Elasticsearch: Использование, примеры и оптимизация

Нормализаторы Elasticsearch - важнейший компонент в процессе анализа текста, особенно при работе с полями ключевых слов. Нормализаторы вступают в игру, когда вы хотите агрегировать, сортировать или получить доступ к значениям в поле ключевого слова, но при этом должны поддерживать определенный уровень обработки текста. Эта статья посвящена тонкостям нормализаторов Elasticsearch, их использованию и тому, как оптимизировать их для улучшения анализа текста.

Понимание нормализаторов Elasticsearch

Нормализаторы похожи на анализаторы, но они используются не с текстовыми полями, а с полями ключевых слов. В то время как анализаторы разбивают текст на лексемы, нормализаторы этого не делают. Они берут строку, обрабатывают ее и возвращают обработанную строку. Это особенно полезно, когда вы хотите выполнить такие операции, как сортировка или агрегирование, для поля с ключевыми словами, но при этом вам необходимо применить некоторую обработку текста, например, убрать строчные буквы или диакритические знаки.

Создание пользовательского нормализатора

Elasticsearch предоставляет встроенные нормализаторы, такие как нормализатор lowercase. Однако есть сценарии, в которых вам может понадобиться создать пользовательские нормализаторы для удовлетворения специфических требований. Вот как можно определить пользовательский нормализатор:

В этом примере создается пользовательский нормализатор с именем "my_normalizer". Он использует два встроенных фильтра: "lowercase" и "asciifolding". Фильтр "lowercase" преобразует текст в нижний регистр, а фильтр "asciifolding" удаляет из текста диакритические знаки. Этот нормализатор затем применяется к полю ключевого слова "my_field".

При определении пользовательских нормализаторов можно использовать все следующие фильтры токенов: arabic_normalization, asciifolding, bengali_normalization, cjk_width, decimal_digit, elision, german_normalization, hindi_normalization, indic_normalization, lowercase, pattern_replace, persian_normalization, scandinavian_folding, serbian_normalization, sorani_normalization, trim, uppercase.

Оптимизация нормализаторов для улучшения анализа текста

Хотя нормализаторы являются мощными инструментами, их нужно использовать разумно, чтобы обеспечить оптимальную производительность. Вот несколько советов по оптимизации использования нормализаторов:

1. Используйте встроенные нормализаторы, когда это возможно: Начиная с версии 8.10, Elasticsearch предоставляет только один встроенный нормализатор под названием "lowercase". Он оптимизирован для повышения производительности и должен использоваться всегда, когда это возможно.
2. Ограничьте количество пользовательских нормализаторов: Каждый пользовательский нормализатор увеличивает сложность процесса анализа. Поэтому ограничивайте количество пользовательских нормализаторов только теми, которые абсолютно необходимы.
3. Избегайте использования нормализаторов в полях с высокой кардинальностью: Нормализаторы могут значительно замедлить работу с полями с высокой кардинальностью. Если поле имеет большое количество уникальных значений, рассмотрите возможность использования другого подхода к обработке текста.
4. Тестируйте нормализаторы перед развертыванием: Всегда тестируйте влияние нормализаторов на операции Elasticsearch, прежде чем развертывать их в производственной среде. Это поможет выявить потенциальные проблемы с производительностью на ранних стадиях.

Заключение

В заключение следует отметить, что нормализаторы Elasticsearch - это мощный инструмент для анализа текста по полям ключевых слов. Понимая их функциональность и применяя лучшие практики их использования, вы сможете значительно повысить эффективность и результативность процессов анализа текста.