在 Elasticsearch 中处理字符串类型的数据时，如果我们想把整个字符串作为一个完整的 term 存储，我们通常会将其类型 type 设定为 keyword。但有时这种设定又会给我们带来麻烦，比如同一个数据再写入时由于没有做好清洗，导致大小写不一致，比如 apple、Apple两个实际都是 apple，但当我们去搜索 apple时却无法返回 Apple的文档。要解决这个问题，就需要 Normalizer出场了。废话不多说，直接上手看！
1. 上手
我们先来重现一下开篇的问题
PUT test_normalizer
{
"mappings": {
"doc":{
"properties": {
"type":{
"type":"keyword"
}
}
}
}
}
PUT test_normalizer/doc/1
{
"type":"apple"
}
PUT test_normalizer/doc/2
{
"type":"Apple"
}
# 查询一
GET test_normalizer/_search
{
"query": {
"match":{
"type":"apple"
}
}
}
# 查询二
GET test_normalizer/_search
{
"query": {
"match":{
"type":"aPple"
}
}
}
大家执行后会发现查询一返回了文档1，而查询二没有文档返回，原因如下图所示：
img
-
Docs写入Elasticsearch时由于type是keyword,分词结果为原始字符串 - 查询 Query 时分词默认是采用和字段写时相同的配置，因此这里也是
keyword，因此分词结果也是原始字符 - 两边的分词进行匹对，便得出了我们上面的结果
2. Normalizer
normalizer是 keyword的一个属性，可以对 keyword生成的单一 Term再做进一步的处理，比如 lowercase，即做小写变换。使用方法和自定义分词器有些类似，需要自定义，如下所示：
DELETE test_normalizer
# 自定义 normalizer
PUT test_normalizer
{
"settings": {
"analysis": {
"normalizer": {
"lowercase": {
"type": "custom",
"filter": [
"lowercase"
]
}
}
}
},
"mappings": {
"doc": {
"properties": {
"type": {
"type": "keyword"
},
"type_normalizer": {
"type": "keyword",
"normalizer": "lowercase"
}
}
}
}
}
PUT test_normalizer/doc/1
{
"type": "apple",
"type_normalizer": "apple"
}
PUT test_normalizer/doc/2
{
"type": "Apple",
"type_normalizer": "Apple"
}
# 查询三
GET test_normalizer/_search
{
"query": {
"term":{
"type":"aPple"
}
}
}
# 查询四
GET test_normalizer/_search
{
"query": {
"term":{
"type_normalizer":"aPple"
}
}
}
我们第一步是自定义了名为 lowercase的 normalizer，其中filter 类似自定义分词器中的 filter ，但是可用的种类很少，详情大家可以查看官方文档。然后通过 normalizer属性设定到字段type_normalizer中，然后插入相同的2条文档。执行发现，查询三无结果返回，查询四返回2条文档。
问题解决了！我们来看下是如何解决的
img
- 文档写入时由于加入了
normalizer,所有的term都会被做小写处理 - 查询时搜索词同样采用有
normalizer的配置，因此处理后的term也是小写的 - 两边分词匹对，就得到了我们上面的结果
3. 总结
本文通过一个实例来给大家讲解了 Normalizer的实际使用场景，希望对大家有所帮助！
