同义词也叫近义词或相近词，用来处理用户不同搜索关键词但表述相同的场景；如当用户输入“邀请函免费“与“邀请函免费版”，其实都在找免费的邀请函，那么在不考虑个性化的前提下返回的商品结果集不应该是不一样的。

那么基于以上假设，我们可尝试通过ES自带同义词功能来解决。

创建同义词文件

第一步在elasticsearch的config目录下创建analysis文件夹创建自己的同义词文件synonym.txt并编辑synonym.txt文件(切记文档编码格式一定要是UTF-8,)，内容比如如下：

双十一,双11=>购物节
中秋,中秋节=>中秋节
免费,免费版
iPhone,苹果手机 
耐克,Nike

一行一个同义词，其中 AA,BB=>CC 这种写法会将AA与BB都映射到CC，然后只对CC进行索引；而 AA,BB 这种当文档中存在AA时，不仅仅会索引AA还会索引BB；这里需要注意的是如果文件中一个词存在于多行，那么对应的近义词会累计，如：

小米,小米手机
小米,小米电脑

此时“小米”对应的近义词是“小米手机”,“小米电脑”，但如果是输入“小米手机”，那么近义词只有“小米”.

加载词库

需要重启ES进行词库加载

创建索引库

创建索引库时使用自定义分词器

{
    "settings": {
        "index" : {
            "analysis" : {
                "analyzer" : {
                    "my_analyzer" : {
                        "tokenizer" : "ik_max_word",
                        "filter" : ["my_synonym"]
                    }
                },
                "filter" : {
                    "my_synonym" : {
                        "type" : "synonym",
                        "synonyms_path" : "analysis/synonym.txt"
                    }
                }
            }
        }
    },
    "mappings": {
        
            "properties": {
                "title": {
                    "type": "text",
                    "analyzer": "my_analyzer"
                }
            }
      
    }
}

其中synonyms_path指定第一步配置的索引文件路径。

验证效果

{  "analyzer": "my_analyzer",  "text": ["iphone"]}

{
    "tokens": [{
        "token": "iphone",
        "start_offset": 0,
        "end_offset": 6,
        "type": "ENGLISH",
        "position": 0
    }, {
        "token": "苹果",
        "start_offset": 0,
        "end_offset": 6,
        "type": "SYNONYM",
        "position": 0
    }, {
        "token": "手机",
        "start_offset": 0,
        "end_offset": 6,
        "type": "SYNONYM",
        "position": 1
    }]
}

通过结果可以看出，输入词“iPhone”经过filter被映射到同义词文件中配置的“iPhone”和“苹果手机”，之后经过token analyzer处理后“苹果手机”又被拆分成“苹果”和“手机”。