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自定义分词

自定义分词（Custom Analyzer）通过组合 字符过滤器（char_filter）、分词器（tokenizer） 和 词元过滤器（token_filter），让用户根据业务需求精细定义文本如何被切分成可搜索的词项。它突破了内置分词的局限，直接影响搜索结果的相关性与数据分析的准确性。

自定义分词示意图

适用场景​

场景推荐组合
多语言混合文本搜索icu 分词器 + icu_normalizer 过滤器
电话号码 / 编码前缀匹配edge_ngram 分词器
复杂英文文本拆分（驼峰、连字符等）standard 分词器 + word_delimiter 过滤器
自动补全 / 输入提示edge_ngram 分词器 + lowercase 过滤器
精确匹配（保留原词）keyword 分词器 + lowercase/asciifolding 过滤器

核心组件​

自定义分词由四类对象组成，按顺序作用于原始文本：

原始文本 ──► [char_filter] ──► [tokenizer] ──► [token_filter] ──► 词项
组件作用数量
char_filter分词前对字符进行预处理（如替换、标准化）0 ~ N
tokenizer将文本切分成词项1
token_filter对切分后的词项做加工（如小写、ASCII 折叠）0 ~ N
analyzer将上述组件组装为完整的分词管道1

创建自定义分词​

1. 字符过滤器（char_filter）​

CREATE INVERTED INDEX CHAR_FILTER IF NOT EXISTS x_char_filter
PROPERTIES (
    "type" = "char_replace"
    -- 其他参数见下文
);

支持的字符过滤器类型：

  • char_replace：在分词前将指定字符替换为目标字符。

    • char_filter_pattern：需要替换的字符列表
    • char_filter_replacement：替换后的字符（默认空格）

  • icu_normalizer：使用 ICU 标准化对文本进行预处理。

    • name：标准化形式（默认 nfkc_cf）。可选：nfc、nfkc、nfkc_cf、nfd、nfkd
    • mode：标准化模式（默认 compose）。可选：compose（组合）、decompose（分解）
    • unicode_set_filter：指定需要标准化的字符集（如 [a-z]）

2. 分词器（tokenizer）​

CREATE INVERTED INDEX TOKENIZER IF NOT EXISTS x_tokenizer
PROPERTIES (
    "type" = "standard"
);

支持的分词器类型：

类型说明主要参数
standard标准分词（遵循 Unicode 文本分割），适用于多数语言无
ngram按 N 元组切分min_gram、max_gram、max_ngram_diff、token_chars
edge_ngram从词首起始位置生成 N 元组min_gram、max_gram、token_chars
keyword整段文本作为一个词项输出，常与 token_filter 组合无
char_group按给定字符切分tokenize_on_chars
basic简单英文 / 数字 / 中文 / Unicode 分词extra_chars
icuICU 国际化分词，支持多语言复杂脚本无
ik_smartIK 中文智能分词，优先输出较完整的词；自 4.1.5 版本起可用于自定义分析器无
ik_max_wordIK 中文细粒度分词，输出更多可能重叠的词；自 4.1.5 版本起可用于自定义分析器无

参数说明：

  • min_gram：最小长度（默认 1）
  • max_gram：最大长度（默认 2）
  • token_chars：保留字符类别（默认保留全部）。可选：letter、digit、whitespace、punctuation、symbol
  • tokenize_on_chars：字符列表或类别，类别支持 whitespace、letter、digit、punctuation、symbol、cjk
  • extra_chars：额外分割的 ASCII 字符（如 []().）

ngram 范围限制（4.1.5 起）​

自 4.1.5 版本起，ngram 分词器支持 max_ngram_diff，可显式放宽原先最大长度与最小长度之差不超过 1 的限制。对于未设置 mode 属性的普通 ngram 分词器，创建时会检查以下条件：

参数默认值约束
min_gram1正整数，不大于 max_gram；新建 ngram 分词器时不大于 1024
max_gram2正整数，不小于 min_gram；新建 ngram 分词器时不大于 1024
max_ngram_diff10 到 255 的整数，必须满足 max_gram - min_gram <= max_ngram_diff；设为 0 时只允许固定长度的 N 元组

例如，min_gram=1、max_gram=8 必须同时设置 max_ngram_diff 至少为 7。省略该参数会导致创建失败，返回 The difference between max_gram and min_gram in NGram Tokenizer must be less than or equal to: [ 1 ] but was [7]。完整用法见示例 5。

这些新增限制和 max_ngram_diff 参数适用于未设置 mode 属性的普通 ngram。指定 mode 的分词器使用独立校验，不受这些限制约束。edge_ngram 不接受该参数，本文的电话号码和自动补全示例仍按其自身的 min_gram、max_gram 设置执行。长度范围越大，每个输入位置生成的词项越多，应按实际检索需求设置，避免不必要的索引膨胀。

3. 词元过滤器（token_filter）​

CREATE INVERTED INDEX TOKEN_FILTER IF NOT EXISTS x_token_filter
PROPERTIES (
    "type" = "word_delimiter"
);

支持的词元过滤器类型：

类型作用
word_delimiter在非字母数字字符处切分，并可执行标准化
ascii_folding将非 ASCII 字符映射为等效 ASCII
lowercase将 token 文本转为小写
icu_normalizer使用 ICU 标准化对词元进行处理

word_delimiter 详解​

默认行为：

  1. 使用非字母数字字符作为分隔符（例：Super-Duper → Super, Duper）
  2. 清除 token 首尾分隔符（例：XL---42+'Autocoder' → XL, 42, Autocoder）
  3. 在大小写转换处切分（例：PowerShot → Power, Shot）
  4. 在字母与数字交界处切分（例：XL500 → XL, 500）
  5. 移除英文所有格 's（例：Neil's → Neil）

可选参数：

参数默认值说明
generate_number_partstrue是否输出数字部分
generate_word_partstrue是否输出单词部分
protected_words无受保护的词，不参与切分
split_on_case_changetrue是否在大小写变化处切分
split_on_numericstrue是否在字母与数字交界处切分
stem_english_possessivetrue是否移除英文所有格 's
type_table无自定义字符类型映射表

type_table 支持映射类型：

  • ALPHA（字母）
  • ALPHANUM（字母数字）
  • DIGIT（数字）
  • LOWER（小写字母）
  • SUBWORD_DELIM（非字母数字分隔符）
  • UPPER（大写字母）

示例：["+ => ALPHA", "- => ALPHA"] 可将 +、- 视为字母而不被切分。

icu_normalizer 参数​

  • name：标准化形式（默认 nfkc_cf）。可选：nfc、nfkc、nfkc_cf、nfd、nfkd
  • unicode_set_filter：指定需要标准化的字符集

4. 分析器（analyzer）​

将上述组件组装成完整的分词管道：

CREATE INVERTED INDEX ANALYZER IF NOT EXISTS x_analyzer
PROPERTIES (
    "tokenizer" = "x_tokenizer",            -- 单个分词器
    "token_filter" = "x_filter1, x_filter2" -- 一个或多个 token_filter，按顺序执行
);

在表中使用自定义分词​

通过索引 PROPERTIES 中的 analyzer 字段引用已创建的自定义分析器：

CREATE TABLE tbl (
    `a` bigint NOT NULL AUTO_INCREMENT(1),
    `ch` text NULL,
    INDEX idx_ch (`ch`) USING INVERTED PROPERTIES("analyzer" = "x_custom_analyzer", "support_phrase" = "true")
)
table_properties;

注意事项：

  1. 自定义分词在索引 PROPERTIES 中通过 analyzer 设置
  2. 与 analyzer 同时使用的 properties 仅有 support_phrase

一列多分词索引​

Doris 支持在同一列上创建多个使用不同分词器的倒排索引，使同一份数据可用不同分词策略检索。

应用场景​

  • 多语言支持：在同一文本列上使用不同语言的分词器
  • 搜索精度与召回率平衡：关键词分词器用于精确匹配，标准分词器用于模糊搜索
  • 自动补全：edge_ngram 分词器用于前缀匹配，标准分词器用于常规搜索

创建多个索引​

-- 1. 创建不同分词策略的分词器
CREATE INVERTED INDEX ANALYZER IF NOT EXISTS std_analyzer
PROPERTIES ("tokenizer" = "standard", "token_filter" = "lowercase");

CREATE INVERTED INDEX ANALYZER IF NOT EXISTS kw_analyzer
PROPERTIES ("tokenizer" = "keyword", "token_filter" = "lowercase");

CREATE INVERTED INDEX TOKENIZER IF NOT EXISTS edge_ngram_tokenizer
PROPERTIES (
    "type" = "edge_ngram",
    "min_gram" = "1",
    "max_gram" = "20",
    "token_chars" = "letter"
);

CREATE INVERTED INDEX ANALYZER IF NOT EXISTS ngram_analyzer
PROPERTIES ("tokenizer" = "edge_ngram_tokenizer", "token_filter" = "lowercase");

-- 2. 在同一列上创建多个索引
CREATE TABLE articles (
    id INT,
    content TEXT,
    -- 标准分词器用于分词搜索
    INDEX idx_content_std (content) USING INVERTED
        PROPERTIES("analyzer" = "std_analyzer", "support_phrase" = "true"),
    -- 关键词分词器用于精确匹配
    INDEX idx_content_kw (content) USING INVERTED
        PROPERTIES("analyzer" = "kw_analyzer"),
    -- edge n-gram 分词器用于自动补全
    INDEX idx_content_ngram (content) USING INVERTED
        PROPERTIES("analyzer" = "ngram_analyzer")
) ENGINE=OLAP
DUPLICATE KEY(id)
DISTRIBUTED BY HASH(id) BUCKETS 1
PROPERTIES ("replication_allocation" = "tag.location.default: 1");

查询时指定分词器​

使用 USING ANALYZER 子句指定使用哪个索引：

-- 插入测试数据
INSERT INTO articles VALUES
    (1, 'hello world'),
    (2, 'hello'),
    (3, 'world'),
    (4, 'hello world test');

-- 分词搜索：匹配包含 'hello' 词项的行
-- 返回：1, 2, 4
SELECT id FROM articles WHERE content MATCH 'hello' USING ANALYZER std_analyzer ORDER BY id;

-- 精确匹配：仅匹配精确的 'hello' 字符串
-- 返回：2
SELECT id FROM articles WHERE content MATCH 'hello' USING ANALYZER kw_analyzer ORDER BY id;

-- 使用 edge n-gram 进行前缀匹配
-- 返回：1, 2, 4（所有以 'hel' 开头的行）
SELECT id FROM articles WHERE content MATCH 'hel' USING ANALYZER ngram_analyzer ORDER BY id;

也可直接使用内置分词器：

SELECT * FROM articles WHERE content MATCH 'hello' USING ANALYZER standard;
SELECT * FROM articles WHERE content MATCH 'hello' USING ANALYZER none;
SELECT * FROM articles WHERE content MATCH '你好' USING ANALYZER chinese;

为已有表添加索引​

-- 添加使用不同分词器的新索引
ALTER TABLE articles ADD INDEX idx_content_chinese (content)
USING INVERTED PROPERTIES("parser" = "chinese");

-- 等待 schema change 完成
SHOW ALTER TABLE COLUMN WHERE TableName='articles';

构建索引​

添加索引后，需要为已有数据构建索引：

-- 构建指定索引（非云模式）
BUILD INDEX idx_content_chinese ON articles;

-- 构建所有索引（云模式）
BUILD INDEX ON articles;

-- 查看构建进度
SHOW BUILD INDEX WHERE TableName='articles';

关键说明​

  1. 分词器身份识别：两个具有相同 tokenizer 和 token_filter 配置的分词器被视为相同。不能在同一列上创建具有相同分词器身份的多个索引。
  2. 索引选择行为：
    • 使用 USING ANALYZER 时，如果指定分词器的索引存在且已构建，则使用该索引
    • 如果索引未构建，查询会降级到非索引路径（结果正确，但性能较慢）
    • 未使用 USING ANALYZER 时，可能使用任意可用的索引
  3. 性能考虑：
    • 每增加一个索引都会增加存储空间和写入开销
    • 根据实际查询模式选择分词器
    • 如果查询模式可预测，考虑使用较少的索引

管理与维护​

查看​

SHOW INVERTED INDEX TOKENIZER;
SHOW INVERTED INDEX TOKEN_FILTER;
SHOW INVERTED INDEX ANALYZER;

删除​

DROP INVERTED INDEX TOKENIZER IF EXISTS x_tokenizer;
DROP INVERTED INDEX TOKEN_FILTER IF EXISTS x_token_filter;
DROP INVERTED INDEX ANALYZER IF EXISTS x_analyzer;

完整示例​

示例 1：电话号码前缀匹配​

使用 edge_ngram 对电话号码生成所有前缀片段，便于实现「输入即搜」。

CREATE INVERTED INDEX TOKENIZER IF NOT EXISTS edge_ngram_phone_number_tokenizer
PROPERTIES
(
    "type" = "edge_ngram",
    "min_gram" = "3",
    "max_gram" = "10",
    "token_chars" = "digit"
);

CREATE INVERTED INDEX ANALYZER IF NOT EXISTS edge_ngram_phone_number
PROPERTIES
(
    "tokenizer" = "edge_ngram_phone_number_tokenizer"
);

CREATE TABLE tbl (
    `a` bigint NOT NULL AUTO_INCREMENT(1),
    `ch` text NULL,
    INDEX idx_ch (`ch`) USING INVERTED PROPERTIES("support_phrase" = "true", "analyzer" = "edge_ngram_phone_number")
) ENGINE=OLAP
DUPLICATE KEY(`a`)
DISTRIBUTED BY RANDOM BUCKETS 1
PROPERTIES (
    "replication_allocation" = "tag.location.default: 1"
);

SELECT tokenize('13891972631', '"analyzer"="edge_ngram_phone_number"');

返回结果：

[
    {"token":"138"},
    {"token":"1389"},
    {"token":"13891"},
    {"token":"138919"},
    {"token":"1389197"},
    {"token":"13891972"},
    {"token":"138919726"},
    {"token":"1389197263"}
]

示例 2：复杂英文文本精细分词​

使用 standard 分词器配合 word_delimiter 实现更精细的分词，并叠加大小写归一化与 ASCII 折叠。

CREATE INVERTED INDEX TOKEN_FILTER IF NOT EXISTS word_splitter
PROPERTIES
(
    "type" = "word_delimiter",
    "split_on_numerics" = "false",
    "split_on_case_change" = "false"
);

CREATE INVERTED INDEX ANALYZER IF NOT EXISTS lowercase_delimited
PROPERTIES
(
    "tokenizer" = "standard",
    "token_filter" = "asciifolding, word_splitter, lowercase"
);

CREATE TABLE tbl (
    `a` bigint NOT NULL AUTO_INCREMENT(1),
    `ch` text NULL,
    INDEX idx_ch (`ch`) USING INVERTED PROPERTIES("support_phrase" = "true", "analyzer" = "lowercase_delimited")
) ENGINE=OLAP
DUPLICATE KEY(`a`)
DISTRIBUTED BY RANDOM BUCKETS 1
PROPERTIES (
    "replication_allocation" = "tag.location.default: 1"
);

SELECT tokenize('The server at IP 192.168.1.15 sent a confirmation to user_123@example.com, requiring a quickResponse before the deadline.', '"analyzer"="lowercase_delimited"');

返回结果：

[
    {"token":"the"},
    {"token":"server"},
    {"token":"at"},
    {"token":"ip"},
    {"token":"192"},
    {"token":"168"},
    {"token":"1"},
    {"token":"15"},
    {"token":"sent"},
    {"token":"a"},
    {"token":"confirmation"},
    {"token":"to"},
    {"token":"user"},
    {"token":"123"},
    {"token":"example"},
    {"token":"com"},
    {"token":"requiring"},
    {"token":"a"},
    {"token":"quickresponse"},
    {"token":"before"},
    {"token":"the"},
    {"token":"deadline"}
]

示例 3：保留原词的精确匹配​

使用 keyword 分词器保留整段文本，再通过 lowercase、asciifolding 做归一化，常用于精确匹配大小写不敏感的字符串。

CREATE INVERTED INDEX ANALYZER IF NOT EXISTS keyword_lowercase
PROPERTIES
(
    "tokenizer" = "keyword",
    "token_filter" = "asciifolding, lowercase"
);

CREATE TABLE tbl (
    `a` bigint NOT NULL AUTO_INCREMENT(1),
    `ch` text NULL,
    INDEX idx_ch (`ch`) USING INVERTED PROPERTIES("support_phrase" = "true", "analyzer" = "keyword_lowercase")
) ENGINE=OLAP
DUPLICATE KEY(`a`)
DISTRIBUTED BY RANDOM BUCKETS 1
PROPERTIES (
    "replication_allocation" = "tag.location.default: 1"
);

SELECT tokenize('hÉllo World', '"analyzer"="keyword_lowercase"');

返回结果：

[
    {"token":"hello world"}
]

示例 4：IK 中文智能与细粒度分词（4.1.5 起）​

自 4.1.5 版本起，可以在自定义分析器中直接引用内置 ik_smart 或 ik_max_word 分词器，也可以先创建一个指定该 type 的命名分词器，再组合字符过滤器和词元过滤器。两种 IK 分词器没有额外的分词器参数，均使用 BE 配置 inverted_index_dict_path 下 ik 目录中的词典；参与分词和索引构建的 BE 需要支持这些组件并可读取词典。

下面分别演示直接引用和创建命名分词器。创建这些分词组件需要全局 ADMIN 权限；后续建表、导入和查询还需要目标库表的相应权限。

CREATE INVERTED INDEX ANALYZER IF NOT EXISTS cn_ik_smart
PROPERTIES ("tokenizer" = "ik_smart");

CREATE INVERTED INDEX TOKENIZER IF NOT EXISTS cn_ik_max_tokenizer
PROPERTIES ("type" = "ik_max_word");

CREATE INVERTED INDEX ANALYZER IF NOT EXISTS cn_ik_max
PROPERTIES ("tokenizer" = "cn_ik_max_tokenizer");

创建成功返回 Query OK。等待分词组件同步到 BE 后，可以用 TOKENIZE 对比效果。以下结果使用内置词典；调整词典后切分结果可能不同。

SELECT TOKENIZE('中华人民共和国', '"analyzer"="cn_ik_smart"');
[{"token":"中华人民共和国"}]
SELECT TOKENIZE('中华人民共和国', '"analyzer"="cn_ik_max"');
[
    {"token":"中华人民共和国"},
    {"token":"中华人民"},
    {"token":"中华"},
    {"token":"华人"},
    {"token":"人民共和国"},
    {"token":"人民"},
    {"token":"共和国"},
    {"token":"共和"},
    {"token":"国"}
]

将分析器用于表的倒排索引：

CREATE TABLE ik_articles (
    id INT,
    content STRING,
    INDEX idx_content(content) USING INVERTED
        PROPERTIES("analyzer" = "cn_ik_smart")
)
DUPLICATE KEY(id)
DISTRIBUTED BY HASH(id) BUCKETS 1
PROPERTIES ("replication_allocation" = "tag.location.default: 1");

INSERT INTO ik_articles VALUES (1, '中华人民共和国');

SELECT id FROM ik_articles
WHERE content MATCH '中华人民共和国' USING ANALYZER cn_ik_smart
ORDER BY id;
+----+
| id |
+----+
|  1 |
+----+

ik_smart 更适合保留完整中文词的检索，ik_max_word 更适合需要更多子词召回的场景。需要进一步处理词项时，可通过分析器的 token_filter 组合词元过滤器。

示例 5：扩大 ngram 长度范围（4.1.5 起）​

以下分词器生成长度为 1 到 8 的 N 元组，显式设置 max_ngram_diff=7：

CREATE INVERTED INDEX TOKENIZER IF NOT EXISTS ngram_1_8_tokenizer
PROPERTIES (
    "type" = "ngram",
    "min_gram" = "1",
    "max_gram" = "8",
    "max_ngram_diff" = "7"
);

CREATE INVERTED INDEX ANALYZER IF NOT EXISTS ngram_1_8_analyzer
PROPERTIES ("tokenizer" = "ngram_1_8_tokenizer");

创建成功并同步到 BE 后执行：

SELECT TOKENIZE('abcdefgh', '"analyzer"="ngram_1_8_analyzer"');
[
    {"token":"a"}, {"token":"ab"}, {"token":"abc"}, {"token":"abcd"},
    {"token":"abcde"}, {"token":"abcdef"}, {"token":"abcdefg"}, {"token":"abcdefgh"},
    {"token":"b"}, {"token":"bc"}, {"token":"bcd"}, {"token":"bcde"},
    {"token":"bcdef"}, {"token":"bcdefg"}, {"token":"bcdefgh"},
    {"token":"c"}, {"token":"cd"}, {"token":"cde"}, {"token":"cdef"},
    {"token":"cdefg"}, {"token":"cdefgh"},
    {"token":"d"}, {"token":"de"}, {"token":"def"}, {"token":"defg"}, {"token":"defgh"},
    {"token":"e"}, {"token":"ef"}, {"token":"efg"}, {"token":"efgh"},
    {"token":"f"}, {"token":"fg"}, {"token":"fgh"},
    {"token":"g"}, {"token":"gh"}, {"token":"h"}
]

使用限制​

  1. tokenizer 和 token_filter 中的 type 与参数只能填写当前支持的分词器和词元过滤器，否则建表失败。
  2. 只有在没有任何表使用某个 analyzer 时，才能删除该 analyzer。
  3. 只有在没有任何 analyzer 使用某个 tokenizer 或 token_filter 时，才能删除它们。
  4. 自定义分词语法在执行 10 秒后同步到 BE，之后导入不会报错。

注意事项​

  1. 自定义分词 analyzer 嵌套多个组件可能导致分词性能降低。
  2. select tokenize 分词函数支持自定义分词，可用于调试切分效果。
  3. 预定义分词 built_in_analyzer 与自定义分词 analyzer 在同一索引上只能存在一个。
反馈问题