大佬们有没试过在索引文档的时候连同分词结果一起存起来的？

为什么要存储分词结果呢？
如果想获取分词结果，调用 _analyze 接口即可

1，分词结果是可以存储的吧。参考一下 term_vector，docs-termvectors。你在定义索引的时候可以指定term_vector这个属性为yes，参考：mapping fields_term-vector：
比如：

PUT my_index

{

  "mappings": {

    "_doc": {

      "properties": {

        "text": {

          "type":        "text",

          "term_vector": "yes"

        }

      }

    }

  }

}

 然后，再通过就能拿到分词结果。

GET /my_index/_doc/1/_termvectors

{

"fields" : ["text"],

"offsets" : true,

"payloads" : true,

"positions" : true,

"term_statistics" : true,

"field_statistics" : true

}

我一般用这个来测试，生产环境不会开启它。
 
2，分词结果的去重，是与你配置的Analyzer分词器（Analyzer流程）有关的。
想看下某个字段 存储的 分词结果 还是可以的。。。。how-to-get-tokens-for-a-document
 
我自己测试了一下：
PUT了一篇文档：
PUT user/profile/1
{
  "nick":"人生 如梦"
}
 
Term情况：

{

  "_index": "user",

  "_type": "profile",

  "_id": "1",

  "_version": 1,

  "found": true,

  "took": 2,

  "term_vectors": {

    "nick": {

      "field_statistics": {

        "sum_doc_freq": 4,

        "doc_count": 1,

        "sum_ttf": 4

      },

      "terms": {

        " ": {

          "doc_freq": 1,

          "ttf": 1,

          "term_freq": 1

        },

        "人生": {

          "doc_freq": 1,

          "ttf": 1,

          "term_freq": 1

        },

        "如": {

          "doc_freq": 1,

          "ttf": 1,

          "term_freq": 1

        },

        "梦": {

          "doc_freq": 1,

          "ttf": 1,

          "term_freq": 1

        }

      }

    }

  }

}