https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik
Analyzer: ik_smart , ik_max_word , Tokenizer: ik_smart , ik_max_word
IK Analyzer是一个开源的，基于java语言开发的轻量级的中文分词工具包。从2006年12月推出1.0版开始， IKAnalyzer已经推出了4个大版本。最初，它是以开源项目Luence为应用主体的，结合词典分词和文法分析算法的中文分词组件。从3.0版本开始，IK发展为面向Java的公用分词组件，独立于Lucene项目，同时提供了对Lucene的默认优化实现。在2012版本中，IK实现了简单的分词歧义排除算法，标志着IK分词器从单纯的词典分词向模拟语义分词衍化。 IK Analyzer 2012特性:
采用了特有的“正向迭代最细粒度切分算法“，支持细粒度和智能分词两种切分模式；
在系统环境：Core2 i7 3.4G双核，4G内存，window 7 64位， Sun JDK 1.6_29 64位 普通pc环境测试，IK2012具有160万字/秒（3000KB/S）的高速处理能力。
2012版本的智能分词模式支持简单的分词排歧义处理和数量词合并输出。
采用了多子处理器分析模式，支持：英文字母、数字、中文词汇等分词处理，兼容韩文、日文字符
优化的词典存储，更小的内存占用。支持用户词典扩展定义。特别的，在2012版本，词典支持中文，英文，数字混合词语。
1、IK配置文件
ik配置文件地址：es/plugins/ik/config目录下
IKAnalyzer.cfg.xml：用来配置自定义词库
main.dic：ik原生内置的中文词库，总共有27万多条，只要是这些单词，都会被分在一起
quantifier.dic：放了一些单位相关的词
suffix.dic：放了一些后缀
surname.dic：中国的姓氏
stopword.dic：英文停用词
2、ik原生最重要的两个配置文件
main.dic：包含了原生的中文词语，会按照这个里面的词语去分词
stopword.dic：包含了英文的停用词
一般像停用词，会在分词的时候，直接被干掉，不会建立在倒排索引中
3、自定义词库
（1）自己建立词库：每年都会涌现一些特殊的流行词，网红，蓝瘦香菇，喊麦，鬼畜，一般不会在ik的原生词典里，需要自己补充自己的最新的词语，到ik的词库里面去。
IKAnalyzer.cfg.xml配置内容如下：
<properties>
<comment>IK Analyzer 扩展配置</comment>
<!--用户可以在这里配置自己的扩展字典 -->
<entry key="ext_dict">custom/mydict.dic;custom/single_word_low_freq.dic</entry>
<!--用户可以在这里配置自己的扩展停止词字典-->
<entry key="ext_stopwords">custom/ext_stopword.dic</entry>
<!--用户可以在这里配置远程扩展字典 -->
<!-- <entry key="remote_ext_dict">words_location</entry> -->
<!--用户可以在这里配置远程扩展停止词字典-->
<!-- <entry key="remote_ext_stopwords">words_location</entry> -->
</properties>
可知，我们只需要补充我们的新词语到custom/mydict.dic或custom/single_word_low_freq.dic这两个字典文件其中之一即可。
一般都指定到custom/mydict.dic这里。
将停用词（如：了，的，呢等，但是这些基本的IK已经给我们都写了，如有补充，写到这里即可）指定到custom/ext_stopword.dic里
补充完后，重启ES服务，然后进行如下测试
GET _analyze
{
"text": "蓝瘦香菇",
"analyzer": "ik_max_word"
}