在 Elasticsearch 的分析词分析中，normalizer 与 analyzer 类似，分析只是分析它们只能发出一个token。 因此，分析它们没有 tokenizer，分析只接受可用 char filters 和 token filters 的分析子集。 只允许使用基于每个字符的分析过滤器。 例如，分析允许使用 lowercase 过滤器，分析但不允许使用 stemming filter（词干过滤器），分析它需要将关键字视为一个整体。分析 当前可以在规范化器中使用的分析过滤器列表如下：arabic_normalization、asciifolding、分析bengali_normalization、分析cjk_width、分析decimal_digit、elision、german_normalization、hindi_normalization、indic_normalization、lowercase、persian_normalization、scandinavian_folding、serbian_normalization、sorani_normalization、uppercase。

Elasticsearch 附带了一个 lowercase 的内置 normalizer。 对于其他形式的规范化，需要自定义配置。在之前的一个中文简体及繁体的示例中有展示。请参阅文章 “Elasticsearch：简体繁体转换分词器 - STConvert analysis”。

定制 normalizers

如上所述，定制的 normalizer 采用一个或多个 char filtes 和一个或多个 token filters。比如，我们定义如下的一个索引：

PUT my_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"      }    }  }}

在上面，我们在 normalizer 的定义中，我们使用了一个 char filter。它把 « 及 » 字符转换为引号 "。同时它也对字母进行小写及 asciifolding。我们现在以如下的一个文档来进行展示：

PUT my_index/_doc/1{   "foo": "«açaí à la Carte»"}

根据我们上面定义的 normalizer，我们可以看出来上面的字段 foo 有且仅有一个 token："acai a la carte”，这是因为  « 及 » 字符转换为引号 "，而 “açaí à la Carte” 经过 asciifolding 过滤器后，变为 acai a la Carte。再经过 lowercase 的过滤器，它就变为 "acai a la carte”。

针对上面的索引，我们可以进行如下的搜索：

GET my_index/_search{   "query": {     "match": {       "foo": "\"acai a la carte\""    }  }}

上面返回的结果是：

{   "took": 0,  "timed_out": false,  "_shards": {     "total": 1,    "successful": 1,    "skipped": 0,    "failed": 0  },  "hits": {     "total": {       "value": 1,      "relation": "eq"    },    "max_score": 0.2876821,    "hits": [      {         "_index": "my_index",        "_id": "1",        "_score": 0.2876821,        "_source": {           "foo": "«açaí à la Carte»"        }      }    ]  }}