略微加速

当Elasticsearch在比较词元(token)的时候，它是进行字节(byte)级别的比较。 换句话说，如果两个词元(token)被判定为相同的话，他们必须是相同的字节(byte)组成的。然而，Unicode允许你用不同的字节来写相同的字符。

例如， é 和 é 的不同是什么？这取决于你问谁。对于Elasticsearch，第一个是由 0xC3 0xA9 这两个字节组成的，第二个是由 0x65 0xCC 0x81 这三个字节组成的。

对于Unicode，他们的差异和他们的怎么组成没有关系，所以他们是相同的。第一个是单个单词 é ，第二个是一个简单 e 和重音符 +´+。

如果你的数据有多个来源，就会有可能发生这种状况：因为相同的单词使用了不同的编码，导致一个形式的 déjà 不能和它的其他形式进行匹配。

幸运的是，这里就有解决办法。这里有4种Unicode 归一化形式 (normalization forms) : nfc, nfd, nfkc, `nfkd`，它们都把Unicode字符转换成对应标准格式，把所有的字符 进行字节(byte)级别的比较。

_组合_ (_composed_) 模式—`nfc` 和 `nfkc`—用尽可能少的字节(byte)来代表字符。 ((("composed forms (Unicode normalization)"))) 所以用 `é` 来代表单个字母 `é` 。  _分解_ （_decomposed_） 模式—`nfd` and `nfkd`—用字符的每一部分来代表字符。所以 `é` 分解为 `e` 和 `´`。 ((("decomposed forms (Unicode normalization)")))

无论你选择哪一个归一化(normalization)模式，只要你的文本只用一种模式，那你的同一个词元(token)就会由相同的字节(byte)组成。例如，兼容 (compatibility) 模式 可以用连词 ffi 的简化形式 `ffi`来进行对比。

你可以使用 icu_normalizer 语汇单元过滤器(token filters) 来保证你的所有词元(token)是相同模式：

PUT /my_index
{
  "settings": {
    "analysis": {
      "filter": {
        "nfkc_normalizer": { 
          "type": "icu_normalizer",
          "name": "nfkc"
        }
      },
      "analyzer": {
        "my_normalizer": {
          "tokenizer": "icu_tokenizer",
          "filter":  [ "nfkc_normalizer" ]
        }
      }
    }
  }
}

包括刚才提到过的 icu_normalizer 语汇单元过滤器(token filters)在内，这里还有 icu_normalizer 字符 过滤器(character filters)。虽然它和语汇单元过滤器做相同的工作，但是会在文本到达过滤器之前做。到底是用standard 过滤器，还是 icu_tokenizer 过滤器，其实并不重要。因为过滤器知道怎么来正确处理所有的模式。

但是，如果你使用不同的分词器，例如： ngram, edge_ngram, 或者 pattern 分词器，那么在语汇单元过滤器(token filters)之前使用 icu_normalizer 字符过滤器就变得有意义了。

通常来说，你不仅仅想要归一化(normalize)词元(token)的字节(byte)规则，还需要把他们转成小写字母。这个可以通过 icu_normalizer 和定制的归一化(normalization)的模式 nfkc_cf 来实现。下一节我们会具体讲这个。