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：

1. Docs写入 Elasticsearch时由于 type是 keyword,分词结果为原始字符串

2. 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

3. 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

1. 文档写入时由于加入了 normalizer,所有的 term都会被做小写处理

2. 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

3. 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！

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