OpenDistro Kibana：搜索体验升级指南

高效、精准的搜索体验对用户至关重要。OpenDistro Kibana作为Elasticsearch的重要前端，如何优化其搜索功能，提升用户体验呢？

一、中文分词器的选择与配置

中文搜索的核心在于分词，OpenDistro Kibana默认不支持中文分词。我们可以通过安装并配置elasticsearch-analysis-ik插件来实现。

cd elasticsearch-version/bin/elasticsearch-plugin install https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases/download/v7./elasticsearch-analysis-ik-..zip

配置分词器，提高搜索准确度。

PUT /data/_search
{  
  "size": 0,
  "aggs": {
    "group_by_color": {
      "terms": {
        "field": "color.keyword",
        "size": 10,
        "order": {
          "avg_price": "desc"
        }
      },
      "aggs": {
        "avg_price": {
          "avg": {
            "field": "price"
          }
        }
      }
    }
  }
}

二、中文数据可视化

数据可视化可以帮助用户更直观地理解搜索结果。我们可以使用ECharts提供的词云图组件，对搜索结果中的高频词进行可视化展示。

i18n.locale: "zh-CN"
console.format: "pretty"
timezone: Asia/Shanghai

三、中文插件的使用

安装elasticsearch-analysis-ik插件，支持中文分词，提升搜索效率。

tar -xzvf opendistroforelasticsearch-kibana-version.tar.gz
cd opendistroforelasticsearch-kibana-version./bin/kibana

配置opendistroforelasticsearch-kibana的中文环境，确保搜索结果正确显示。

四、实现中文分组聚合

使用terms aggregation进行分组聚合，方便用户快速定位所需信息。

PUT _settings
{
  "index": {
    "analysis": {
      "analyzer": {
        "ik_max_word": {
          "tokenizer": "ik_max_word"
        },
        "ik_smart": {
          "tokenizer": "ik_smart"
        }
      }
    }
  }
}

五、 字符过滤器

针对特殊字符，我们可以通过 字符过滤器来提高搜索效率。

PUT _settings
{
  "analysis": {
    "char_filter": {
      "my_mapping": {
        "type": "mapping",
        "mappings": 
      }
    },
    "tokenizer": {
      "my_tokenizer": {
        "type": "whitespace"
      }
    },
    "analyzer": {
      "my_analyzer": {
        "char_filter": ,
        "tokenizer": "my_tokenizer",
        "filter": 
      }
    }
  }
}

六、

通过以上方法，我们可以有效提升OpenDistro Kibana的搜索体验。当然，搜索优化是一个持续的过程，我们需要不断探索和尝试，以适应不断变化的需求。

欢迎您用实际体验验证这些观点，让我们一起打造更优质的搜索体验。