1、实战问题

最近有多个关于区分大小写的问题：

问题1：ES查询和聚合怎么设置不区分大小写呢？

问题2：ES7.6 如何实现模糊查询不区分大小写？ 主要是如何进行分词和mapping的一些设置来实现这个效果，

自己也尝试过对setting 和 mapping字段进行设置，都是报错比较着急，

类似的问题，既然有很多同学问到，那么咱们就有必要梳理出完整的思路和方案。

这或许是铭毅天下公众号的使命所在。

这个问题不复杂，所以本文会言简意赅，直击要害！

2、问题拆解

2.1 拆解一：如果默认分词方式，能区分大小写的吗？

是的，默认分词器是Standard 标准分词器，是不区分大小写的。

官方文档原理部分：

如下的两张图很直观的说明了：标准分词器的 Token filters 核心组成是：Lower Case Token Filter。

什么意思呢？大写的英文字符会转换成小写。

2.2 拆解二：实践 Demo 验证

DELETE test_003
PUT test_003
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "title":{
        "type":"text",
        "analyzer": "standard"
      },
      "keyword":{
        "type":"keyword"
      }
    }
  }
}

POST test_003/_bulk
{"index":{"_id":1}}
{ "city": "New York"}
{"index":{"_id":2}}
{ "city": "new York"}
{"index":{"_id":3}}
{ "city": "New york"}
{"index":{"_id":4}}
{ "city": "NEW YORK"}
{"index":{"_id":5}}
{ "city": "Seattle"}


POST test_003/_analyze
{
  "text": "New york",
  "analyzer": "standard"
}

POST test_003/_search
{
  "query": {
    "match_phrase":{
      "city":"new york"
    }
  }
}

match_phrase 检索返回结果非常明确：_id = 1,2,3,4 的数据都被召回。

这里初步结论是：standard 标准默认分词器可以实现区分大小写。

但是，我们再看一下聚合呢？

GET test_003/_search
{
  "size": 0,
  "aggs": {
    "cities": {
      "terms": {
        "field": "city.keyword"
      }
    }
  }
}

返回结果如下：

"aggregations" : {
    "cities" : {
      "doc_count_error_upper_bound" : 0,
      "sum_other_doc_count" : 0,
      "buckets" : [
        {
          "key" : "NEW YORK",
          "doc_count" : 1
        },
        {
          "key" : "New York",
          "doc_count" : 1
        },
        {
          "key" : "New york",
          "doc_count" : 1
        },
        {
          "key" : "Seattle",
          "doc_count" : 1
        },
        {
          "key" : "new York",
          "doc_count" : 1
        }
      ]
    }
  }

这里最核心的是：

• Mapping 设置是：multi-fields。
• 聚合走的是 keyword 类型了，不涉及分词器：standard 了。

既然提到了 keyword， 我们进一步看：

POST test_003/_search
{
  "query": {
    "term":{
      "city.keyword":"new york"
    }
  }
}

执行精准匹配后，召回结果为空。

怎么解释呢？keyword 类型属于精准匹配，也就是说：单纯的keyword 类型没法实现大小写区分。

进一步小结：

我们上面的组合multi-field 方式，并没有解决检索和聚合区分大小写的问题？

multi-field 都搞不定，那还有招吗？别急，我们慢慢来......

这时候得思考：需要在 Mapping 阶段做文章了。

核心原理：把所有都转为小写，写入时候设置 Mapping——设置filter过滤：小写过滤。

这个是一个我们过往文章没有提及的知识点 normalizer，希望你把它看完并掌握。

3、解决方案

先给出实现，后面讲原理。

PUT caseinsensitive
{
  "settings": {
    "analysis": {
      "normalizer": {
        "lowercase_normalizer": {
          "type": "custom",
          "char_filter": [],
          "filter": [
            "lowercase"
          ]
        }
      }
    }
  },
  "mappings": {
    "properties": {
      "city": {
        "type": "keyword",
        "normalizer": "lowercase_normalizer"
      }
    }
  }
}
  
  
POST caseinsensitive/_bulk
{"index":{"_id":1}}
{ "city": "New York"}
{"index":{"_id":2}}
{ "city": "new York"}
{"index":{"_id":3}}
{ "city": "New york"}
{"index":{"_id":4}}
{ "city": "NEW YORK"}
{"index":{"_id":5}}
{ "city": "Seattle"}


GET caseinsensitive/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "filter": {
        "term": {
          "city": "NEW YORK"
        }
      }
    }
  }
}

此时的检索返回结果是：_id = 1,2,3,4 文档都被召回。

注意，我们使用了 terms 检索。

GET caseinsensitive/_search
{
  "size": 0,
  "aggs": {
    "cities": {
      "terms": {
        "field": "city"
      }
    }
  }
}

返回结果是：

"aggregations" : {
    "cities" : {
      "doc_count_error_upper_bound" : 0,
      "sum_other_doc_count" : 0,
      "buckets" : [
        {
          "key" : "new york",
          "doc_count" : 4
        },
        {
          "key" : "seattle",
          "doc_count" : 1
        }
      ]
    }
  }

以上 new york 4种不同大小写的全都聚合到了一起，这是我们期望的结果。

4、解决方案的原理解读

核心的核心是我们使用了：normalizer。

这个概念咱们之前分词的文章都没有提及，这里要普及一下。

官方解读如下：

• The normalizer property of keyword fields is similar to analyzer except that it guarantees that the analysis chain produces a single token.
• The normalizer is applied prior to indexing the keyword, as well as at search-time when the keyword field is searched via a query parser such as the match query or via a term-level query such as the term query.

核心点如下：

• 第一：normalizer是 keyword的一个属性，类似 analyzer分词器的功能，不同的地方在于：可以对 keyword生成的单一 Term再做进一步的处理。
• 第二：normalizer 在 keyword 类型数据索引化之前被使用，同时在 match 或者 term 类型检索阶段也能被使用。

刚才提及的进一步处理，反映到我们的解决方案上：就是可以做小写 lowercase 转换。

由于写入阶段和检索阶段：normalizer 都生效，所以就实现了我们想要的不区分大小写的结果。

5、小结

如果官方文档熟悉，我们的示例，实际就是官方文档：normalizer 的举例。

中间的 filter 我们设置了小写，当然也可以有其他的设置，需要结合业务场景灵活使用。

欢迎大家留言说一下类似问题的其他不同实现方案。

和你一起，死磕 Elasticsearch！