IK分词器是es的一个插件。我们知道只有通过适当的分词，才能查询到有意义的内容。例如：搜索“你好寒冰之光”，我们希望包含“你好”、“寒冰之光”的内容被搜索出来，而不是把所有包含“你”、“好”、“寒”、“冰”、“之”、“光”的内容都搜素出来，因为只有搜索所有意义的词，才是正确的。分词器就是来做分词的，而IK是咱们中国人开发的分词器，也是目前最流行的分词器。
1、到github上下载最新的IK分词器：https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik
2、将zip文件解压缩到es的plugins目录即可，改个名叫ik：
3、config目录下保存的就是全部的分词配置，随便打开一个.dic文件看看，你会发现里面保存的内容其实就是我们认为有意义的词，得有好几十万个：
4、重启一下es，让它加载ik。访问http://localhost:9100/，我们通过elasticsearch-head来搜索一下试试。我们来搜索“你好寒冰之光”这句话，看看它会怎么分词。在查询框里输入http://localhost:9200/_analyze/，表示我们要做一下分析；post内容输入{"analyzer":"ik_smart","text":"你好寒冰之光"}，表示分析使用ik_smart（聪明分词方式，还有一种是ik_max_word，表示最大化分词，即尽可能把词语分拆得很细）。要分析的内容是“你好寒冰之光”。提交请求：
我们发现ik返回的分词结果是“你好”、“寒冰”、“之光”。这说明它没有把“寒冰之光”当成是一个有意义的词。我想大家都想到了，因为我们就没有把“寒冰之光”这个词定义出来，所以ik当然就不知道了。那么，我们来试着自定义一下：
5、在config目录下，新建一个文件custom.dic（名字可以自己指定）。我们把“寒冰之光”几个字放进去，保存。
6、修改配置文件IKAnalyzer.cfg.xml，把我们自定义的文件配置上：
7、重启es，我们再试试：
这次发现ik返回的词条是“你好”、“寒冰之光”。说明它已经知道“寒冰之光”是一个词了。
8、我们再来看看ik_max_word模式下，ik会怎样分词：
可以看到分成了4个词语。这两种模式下，分词的策略是不同的，具体用哪种，取决于我们自己的需要。