ElasticSearch实现忽略空格与大小写的姓氏排序需求

方案1：使用Runtime Field（无需重新索引现有数据） #

直接在查询中定义临时标准化字段，处理姓氏的空格与大小写，基于该字段排序：

{
  "size": 10,
  "query": {
    "bool": {
      "adjust_pure_negative": true,
      "boost": 1.0
    }
  },
  "runtime_mappings": {
    "last_name_normalized": {
      "type": "keyword",
      "script": """
        String normalized = doc['last_name'].value.replaceAll("\\s+", "").toLowerCase();
        emit(normalized);
      """
    }
  },
  "sort": [{ "last_name_normalized": { "order": "desc" } }]
}

该方法会将last_name的值去掉所有空格、转为小写，用标准化后的值排序，确保Z开头的条目在降序结果中排首位。

方案2：修改索引Mapping（需重新索引数据，性能更优） #

如果允许重新索引数据，建议给last_name设置多字段，用自定义分析器预处理排序字段：

第一步：创建带自定义分析器的索引 #

PUT /users
{
  "settings": {
    "analysis": {
      "analyzer": {
        "last_name_sort_analyzer": {
          "tokenizer": "keyword",
          "filter": [
            "lowercase",
            "trim",
            "remove_spaces_filter"
          ]
        }
      },
      "filter": {
        "remove_spaces_filter": {
          "type": "pattern_replace",
          "pattern": "\\s+",
          "replacement": ""
        }
      }
    }
  },
  "mappings": {
    "properties": {
      "last_name": {
        "type": "text",
        "fields": {
          "sort": {
            "type": "text",
            "analyzer": "last_name_sort_analyzer",
            "fielddata": true
          }
        }
      },
      "first_name": {
        "type": "text"
      }
    }
  }
}

第二步：使用标准化字段排序 #

{
  "size": 10,
  "query": {
    "bool": {
      "adjust_pure_negative": true,
      "boost": 1.0
    }
  },
  "sort": [{ "last_name.sort": { "order": "desc" } }]
}

自定义分析器会自动去掉姓氏中的所有空格、转为小写，排序时直接使用预处理后的last_name.sort字段，性能比Runtime Field更适合长期使用。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Nane Petrosyan