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/_closePUT 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": {}}
}

9 新建完xsj_test索引以后，同步test的数据过来，命令如下

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*"}}]}}
}