给定包含具有 品牌 属性的文档的索引，我们需要创建不区分大小写的术语聚合。

索引定义

请注意，使用 fielddata

PUT demo_products
{
  "settings": {
    "analysis": {
      "analyzer": {
        "my_custom_analyzer": {
          "type": "custom",
          "tokenizer": "keyword",
          "filter": [
            "lowercase"
          ]
        }
      }
    }
  },
  "mappings": {
    "product": {
      "properties": {
        "brand": {
          "type": "text",
          "analyzer": "my_custom_analyzer",
          "fielddata": true,
        }
      }
    }
  }
}

数据

POST demo_products/product
{
  "brand": "New York Jets"
}

POST demo_products/product
{
  "brand": "new york jets"
}

POST demo_products/product
{
  "brand": "Washington Redskins"
}

询问

GET demo_products/product/_search
{
  "size": 0,
  "aggs": {
    "brand_facet": {
      "terms": {
        "field": "brand"
      }
    }
  }
}

结果

"aggregations": {
    "brand_facet": {
      "doc_count_error_upper_bound": 0,
      "sum_other_doc_count": 0,
      "buckets": [
        {
          "key": "new york jets",
          "doc_count": 2
        },
        {
          "key": "washington redskins",
          "doc_count": 1
        }
      ]
    }
  }

如果使用keyword而不是，text由于机壳的差异，我们最终要为纽约喷气机找到2个水桶。

我们担心使用字段数据会影响性能。但是，如果禁用了fielddata，我们将得到可怕的 “默认情况下在文本字段上禁用Fielddata”。

还有其他解决此问题的技巧-还是我们不应该太在意fielddate？