在现代应用开发中，将强大的搜索引擎集成到 Spring Boot 应用中已成为标配。本文将深入探讨如何使用 Spring Data Elasticsearch 简化集成过程，提升开发效率。

在掌握了基础查询和全文搜索后，我们将探索 Elasticsearch 最强大的数据分析功能——聚合分析。本文将带你深入理解聚合的核心概念、三种聚合类型及实战应用，让你从数据中提取有价值的商业洞察。

在上一篇中，我们学习了基础查询和复合查询。本篇将深入探讨 Elasticsearch 最核心的能力——全文搜索，以及如何通过高亮显示提升搜索体验。

对于任何想要掌握 Elasticsearch 的开发者来说，Query DSL（Domain Specific Language）都是必须征服的核心领域。本文作为系列第一篇，将深入解析基础查询和复合查询，帮助你构建精准的搜索条件。

上文我们深入理解了 Elasticsearch 的架构与实现原理，通过倒排索引实现了搜索，你是否考虑过关键词的搜索中，其中关键词是如何从文档中拆分的呢？这实际上是通过分词器实现的，然而，在处理中文文本时，Elasticsearch 内置的标准分词器往往表现不佳，它会将句子逐字分割，无法理解词汇的边界，导致搜索准确率低下。

例如，句子 "我是中国人" 会被拆分为 "我"，"是"，"中"，"国"，"人" 这五个独立的字。当用户搜索 "中国" 时，可能无法精准匹配到这条文档。

IK 分词器 正是为了解决这一问题而生的。它是 Elasticsearch 的一款开源中文分词插件，提供了智能、细粒度的中文分词能力，并支持丰富的自定义词典，从而极大地提升了中文搜索的准确性和用户体验。接下来本文将手把手带你完成从 Elasticsearch 环境搭建到 IK 分词器集成的全过程。