IK分詞器是es的一個插件。我們知道只有通過適當的分詞，才能查詢到有意義的內容。例如：搜索“你好寒冰之光”，我們希望包含“你好”、“寒冰之光”的內容被搜索出來，而不是把所有包含“你”、“好”、“寒”、“冰”、“之”、“光”的內容都搜素出來，因為只有搜索所有意義的詞，才是正確的。分詞器就是來做分詞的，而IK是咱們中國人開發的分詞器，也是目前最流行的分詞器。
1、到github上下載最新的IK分詞器：https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik
2、將zip文件解壓縮到es的plugins目錄即可，改個名叫ik：
3、config目錄下保存的就是全部的分詞配置，隨便打開一個.dic文件看看，你會發現里面保存的內容其實就是我們認為有意義的詞，得有好幾十萬個：
4、重啟一下es，讓它加載ik。訪問http://localhost:9100/，我們通過elasticsearch-head來搜索一下試試。我們來搜索“你好寒冰之光”這句話，看看它會怎么分詞。在查詢框里輸入http://localhost:9200/_analyze/，表示我們要做一下分析；post內容輸入{"analyzer":"ik_smart","text":"你好寒冰之光"}，表示分析使用ik_smart（聰明分詞方式，還有一種是ik_max_word，表示最大化分詞，即盡可能把詞語分拆得很細）。要分析的內容是“你好寒冰之光”。提交請求：
我們發現ik返回的分詞結果是“你好”、“寒冰”、“之光”。這說明它沒有把“寒冰之光”當成是一個有意義的詞。我想大家都想到了，因為我們就沒有把“寒冰之光”這個詞定義出來，所以ik當然就不知道了。那么，我們來試着自定義一下：
5、在config目錄下，新建一個文件custom.dic（名字可以自己指定）。我們把“寒冰之光”幾個字放進去，保存。
6、修改配置文件IKAnalyzer.cfg.xml，把我們自定義的文件配置上：
7、重啟es，我們再試試：
這次發現ik返回的詞條是“你好”、“寒冰之光”。說明它已經知道“寒冰之光”是一個詞了。
8、我們再來看看ik_max_word模式下，ik會怎樣分詞：
可以看到分成了4個詞語。這兩種模式下，分詞的策略是不同的，具體用哪種，取決於我們自己的需要。