聽說你還沒掌握Normalizer的使用方法？
在 Elasticsearch 中處理字串型別的資料時，如果我們想把整個字串作為一個完整的 term 儲存，我們通常會將其型別 type 設定為 keyword。但有時這種設定又會給我們帶來麻煩，比如同一個數據再寫入時由於沒有做好清洗，導致大小寫不一致，比如 apple、Apple兩個實際都是 apple，但當我們去搜索 apple時卻無法返回 Apple的文件。要解決這個問題，就需要 Normalizer出場了。廢話不多說，直接上手看！
1. 上手
我們先來重現一下開篇的問題：
PUT test_normalizer
{
"mappings": {
"doc":{
"properties": {
"type":{
"type":"keyword"
}
}
}
}
}
PUT test_normalizer/doc/1
{
"type":"apple"
}
PUT test_normalizer/doc/2
{
"type":"Apple"
}
# 查詢一
GET test_normalizer/_search
{
"query": {
"match":{
"type":"apple"
}
}
}
# 查詢二
GET test_normalizer/_search
{
"query": {
"match":{
"type":"aPple"
}
}
}
大家執行後會發現查詢一返回了文件1，而查詢二沒有文件返回，原因如下圖所示：
1、Docs寫入Elasticsearch時由於 type是 keyword,分詞結果為原始字串；
2、查詢 Query 時分詞預設是採用和欄位寫時相同的配置，因此這裡也是keyword，因此分詞結果也是原始字元；
3、兩邊的分詞進行匹對，便得出了我們上面的結果。
2、 Normalizer
normalizer是 keyword的一個屬性，可以對 keyword生成的單一 Term再做進一步的處理，比如 lowercase，即做小寫變換。使用方法和自定義分詞器有些類似，需要自定義，如下所示：
DELETE test_normalizer
# 自定義 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"
}
# 查詢三
GET test_normalizer/_search
{
"query": {
"term":{
"type":"aPple"
}
}
}
# 查詢四
GET test_normalizer/_search
{
"query": {
"term":{
"type_normalizer":"aPple"
}
}
}
我們第一步是自定義了名為 lowercase的 normalizer，其中filter 類似自定義分詞器中的 filter ，但是可用的種類很少，詳情大家可以檢視官方文件。然後通過 normalizer屬性設定到欄位type_normalizer中，然後插入相同的2條文件。執行發現，查詢三無結果返回，查詢四返回2條文件。
問題解決了！我們來看下是如何解決的：
文件寫入時由於加入了 normalizer,所有的 term都會被做小寫處理
查詢時搜尋詞同樣採用有 normalizer的配置，因此處理後的 term也是小寫的
兩邊分詞匹對，就得到了我們上面的結果
3. 總結
本文通過一個例項來給大家講解了 Normalizer的實際使用場景，希望對大家有所幫助！
原文釋出時間為：2018-09-10
本文作者： 我的小碗湯
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