Elasticsearch:normalizer

一、概述

‌Elastic normalizer‌是Elasticsearch中用于处理keyword类型字段的一种工具,主要用于对字段进行规范化处理,确保在索引和查询时保持一致性。

Normalizer与analyzer类似,都是对字段进行处理,但normalizer不会对字段进行分词,即没有tokenizer。它主要用于keyword类型的字段(不能再其他字段设置normalizer),可以在索引和查询时对字段值进行额外的处理,如转换为小写。例如,可以使用normalizer将字段值转换为小写,这在处理大小写不敏感的查询时非常有用‌。

二、normalizer的属性

normalizer仅仅有 char filters和token filters,具有的filter为:arabic_normalization, asciifolding, bengali_normalization, cjk_width, decimal_digit, elision, german_normalization, hindi_normalization, indic_normalization, lowercase, pattern_replace, persian_normalization, scandinavian_folding, serbian_normalization, sorani_normalization, trim, uppercase.

其中lowercase为Elasticsearch内置filter,其他的filter需要自定义配置。

自定义的chat filter和filter:

复制代码
PUT index
{
  "settings": {
    "analysis": {
      "char_filter": {
        "quote": {
          "type": "mapping",
          "mappings": [
            "<< => \"",
            ">> => \""
          ]
        }
      },
      "normalizer": {
        "my_normalizer": {
          "type": "custom",
          "char_filter": ["quote"],
          "filter": ["lowercase", "asciifolding"]
        }
      }
    }
  },
  "mappings": {
    "properties": {
      "foo": {
        "type": "keyword",
        "normalizer": "my_normalizer"
      }
    }
  }
}

三、验证只有keyword类型可以设置normalizer

创建如下mapping,并将类型为text的name字段设置上normalizer

复制代码
PUT test_index
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "name": {
        "type": "text",
        "analyzer": "my_analyzer", 
        "fields": {
          "keyword": {
            "type": "keyword",
            "normalizer": "my_normalizer"
          }
        }
      },
      "title": {
        "type": "text",
        "analyzer": "standard",
        "fields": {
          "keyword": {
            "type": "keyword"
          }
        }
      }
    }
  },
  "settings": {
    "analysis": {
      "normalizer": {
        "my_normalizer": {
          "filter": ["lowercase"],
          "char_filter": []
        }
      },
      "analyzer": {
        "my_analyzer": {
          "filter":  ["lowercase"],
          "tokenizer": "standard"
        }
      }
    }
  }
}

提示如下错误信息:

相关推荐
2601_960906729 分钟前
全球AI产业正加速迈入全域渗透
elasticsearch·百度·database·时序数据库·memcache
IanSkunk12 分钟前
眼视光设备全周期台账:从验收入库到使用效果数据化的管理闭环
大数据·网络·人工智能
拓人间精准客15 分钟前
2025–2026 ToB 精准拓客实战手册:用“企业数据画像 + 动态筛选“击穿七大行业获客内卷
大数据·数据库·人工智能
天涯明月199324 分钟前
Ray 架构解析——以动态任务图统一 AI 计算的分布式框架
大数据·人工智能·分布式·架构·ray
浩腾数字多媒体1 小时前
如何判断专业电子留言厂家适配条件?
大数据·人工智能·python
@insist1231 小时前
系统集成项目管理工程师-变更管理
大数据·软考·系统集成项目管理工程师·软考中项·软件水平考试
千里码aicood1 小时前
基于深度学习的中文命名实体识别技术研究
大数据·深度学习·机器学习
北京晶数信息科技2 小时前
加油机数据采集设备原厂 · OEM 定制 · 五位一体数据采集 · 成品油交易即开票全方案(一)
大数据·人工智能·物联网
TMT星球2 小时前
爱奇艺发布2026Q2财报:总收入62.9亿元 全力推进战略转型
大数据
Elasticsearch2 小时前
打通 AI Agent 落地生产的“最后一步”:Elastic Stack 中的 Human-in-the-Loop (HITL) 审批工作流实战
elasticsearch