使用normalizer优化keyword字段的查询

我们知道elasticsearch提供了很多的字段类型，当我们索引结构化的简单字段的时候可以使用keyword类型，例如id，email、主机名、状态码、标签、邮政编码等；

但是keyword字段类型在索引的时候，并不会对字段的值进行一些预处理，也就是直接保留字段的原值。

当我们使用如下文档进行索引的时候，es到底是怎样进行索引处理的呢？

{
"id":1,
"name":"code"
}

Es字段的索引是通过对应类型的mapper进行处理，通过KeywordFieldMapper的parseCreateField的396行可以看到索引的时候，es直接将name字段的value即”code”作为二进制保存，没有进行任何的处理。

当我使用如下的查询语句进行查询的时候，es是怎么来构建查询语句的呢？

{
    "query":{
        "term":{
            "name":"code"
        }
    }
}

Es首先会获取name字段对应的字段类型，然后调用字段的termQuery来构建查询语句；

这里name字段对应的是KeywordFieldMapper，其并没有覆盖实现父类的的termQuery方法，所以直接执行父类TermBasedFieldType的对应方法，方法中使用indexedValueForSearch对查询关键字进行处理；

我们可以看到KeywordFieldMapper实现了indexedValueForSearch, 由于初始化的时候将search/index的Analyzer都设置为Lucene.KEYWORD_ANALYZER，所以这里会执行305行调用父类TermBasedFieldType的indexedValueForSearch。

我们可以看到父类TermBasedFieldType也未对value进行任何的处理；

这样会带来一个问题，如果字段对应的值并不是枚举类型，而是用户输入的标签等，如果用户输入的单词包含大小写，那么搜索的时候也必须输入一模一样的关键字，否则使用下边的查询语句是命中不了结果的；

{
    "query":{
        "term":{
            "name":"Code"
        }
    }
}

通过查询es的文档，我们可以看到keyword类型提供了一个normalizer的配置参数,可以在index之前进行一些预处理工作；在自定义的normalizer中可以定义character filters和token filters，这样我们可以像下边这样配置一个lowercase的token filters即可以实现忽略大小写。

{
    "settings":{
        "analysis":{
            "normalizer":{
                "lowercase_normalizer":{
                    "type":"custom",
                    "filter":[
                        "lowercase"
                    ]
                }
            }
        }
    },
    "mappings":{
        "_doc":{
            "properties":{
                "id":{
                    "type":"integer"
                },
                "name":{
                    "type":"keyword",
                    "normalizer":"lowercase_normalizer"
                }
            }
        }
    }
}