1 在项目中，产品已经上线一段时间，出现新的需求，需要解决查询的时候，忽略大小写的问题。本人用于测试的索引结构如下
PUT test_v1.000
{
"settings": {
"number_of_replicas": 1,
"number_of_shards": 5
},
"mappings": {
"product": {
"properties": {
"name":{
"type": "keyword"
},
"sex":{
"type": "keyword"
},
"content":{
"type": "text",
"fields": {
"keyword":{
"ignore_above": 32766,
"type": "keyword"
}
}
}
}
}
},
"aliases": {
"test": {}
}
}
2 在test索引里面新增几条数据，用于查询使用
PUT test/product/_bulk
{"index":{"_id":5}}
{ "name": "New York5","sex":"男","content":"ES5.X版本以后，keyword支持的最大长度为32766个UTF-8字节数（至于多少个字符数需要根据业务场景定，建议参考最新版本的官方文档说明），text对字符长度没有限制。New York5"}
{"index":{"_id":6}}
{ "name": "new York6","sex":"男","content":"ES5.X版本以后，keyword支持的最大长度为32766个UTF-8字节数（至于多少个字符数需要根据业务场景定，建议参考最新版本的官方文档说明），text对字符长度没有限制。new York6"}
{"index":{"_id":7}}
{ "name": "New york7","sex":"男","content":"ES5.X版本以后，keyword支持的最大长度为32766个UTF-8字节数（至于多少个字符数需要根据业务场景定，建议参考最新版本的官方文档说明），text对字符长度没有限制。New york7"}
{"index":{"_id":8}}
{ "name": "NEW YORK8","sex":"男","content":"ES5.X版本以后，keyword支持的最大长度为32766个UTF-8字节数（至于多少个字符数需要根据业务场景定，建议参考最新版本的官方文档说明），text对字符长度没有限制。NEW YORK8"}
3 想查询name以及content.keyword里面的数据，但是需要忽略大小写的问题，测试如下，由于此时elasticsearch的mapping未做任何处理，是不会自动忽略大小写的，所以此时下面的查询语句，应该只能查询两条数据，id为2和6的数据。截图如下
POST test/_search
{
"query": {
"bool": {
"must": [
{
"query_string": {
"fields": ["content.keyword","name"],
"query": "*new*"
}
}
]
}
}
}
4 对于elasticsearch查询忽略大小写的问题，官方给出了一个解决方案，使用normalizer来解决，normalizer是keyword的一个属性，可以对keyword生成的单一term,query_string做进一步的处理，比如lowercase,小写转换，使用方式和自定义分词器有相似之处，需要自定义，具体步骤如下。
5 此时由于elasticsearch的索引已经建好，由于es的规则，只能新增字段，不能删除或者修改已经存在的字段，可以动态更新原有索引的setting，动态更新setting，需要先关闭索引，执行玩更新操作以后，再开启索引,步骤如下
POST test/_close
PUT test/_settings
{
"index": {
"analysis": {
"normalizer": {
"lowercase_normalizer": {
"type": "custom",
"char_filter": [],
"filter": [
"lowercase"
]
}
}
}
}
}
POST test/_open
6 查看原有test的索引setting，如下图，发现设置已经生效，这个时候，动态添加新的字段（keyword类型），既可使用lowercase_normalizer，实现忽略大小写的操作。
动态添加一个字段 author,如下，然后查看mapping，发现已经生效，并且author比其他keyword字段多一个属性normalizer
PUT test/product/_mapping
{
"properties": {
"author": {
"type": "keyword",
"normalizer": "lowercase_normalizer"
}
}
}
7 新增一条数据，并且测试，看查询author字段的时候，忽略大小写的操作是否已经实现，具体插入数据不再展示，自行插入数据，查询语句以及结果如下。发现查询da也能将包含DA的数据查询出来，说明已经实现了新增字段忽略大小写的操作。但是对老数据老字段，这种方式并不能解决问题，所以只能新增索引，将老数据同步过去，让我们继续往下操作
8 新建一个新索引，设置normalizer属性，命令如下
PUT xsj_test_v1.000
{
"settings": {
"number_of_replicas": 1,
"number_of_shards": 5,
"analysis": {
"normalizer": {
"lowercase_normalizer": {
"type": "custom",
"char_filter": [],
"filter": [
"lowercase"
]
}
}
}
},
"mappings": {
"product": {
"properties": {
"name":{
"type": "keyword",
"normalizer": "lowercase_normalizer"
},
"sex":{
"type": "keyword",
"normalizer": "lowercase_normalizer"
},
"author":{
"type": "keyword",
"normalizer": "lowercase_normalizer"
},
"content":{
"type": "text",
"fields": {
"keyword":{
"ignore_above": 32766,
"type": "keyword",
"normalizer": "lowercase_normalizer"
}
}
}
}
}
},
"aliases": {
"xsj_test": {}
}
}
POST /_reindex
{
"source": {
"index": "test"
},
"dest": {
"index": "xsj_test"
}
}
10 测试name以及content.keyword字段，看是否忽略大小写操作已经生效。查询命令以及结果如下，发现query_string查询的时候，忽略大小写的操作已经生效，并且老数据也可以忽略大小写查询。
POST xsj_test/product/_search
{
"query": {
"bool": {
"must": [
{
"query_string": {
"fields": ["name","author","content.keyword"],
"query": "*new*"
}
}
]
}
}
}
