在Elasticsearch中，数据清洗和过滤的关键在于使用合适的分析器和过滤器。分析器用于将文本进行切分、标准化和转换，而过滤器则用于从文本中移除或保留特定的元素。
对于数据清洗，通常需要使用以下分析器和过滤器：
Standard Analyzer 标准分析器：这是Elasticsearch默认的分析器，它会将文本按照空格和标点符号进行切分，并将所有的单词转换为小写形式。
Lowercase Token Filter 小写化过滤器：该过滤器用于将所有的单词转换为小写形式，以便于搜索时进行匹配。
Stop Token Filter 停用词过滤器：该过滤器用于移除常见的停用词，如“a”、“an”、“the”等。这些词通常没有实际意义，而且会占用大量的存储空间。
Synonym Token Filter 同义词过滤器：该过滤器用于将文本中的某些词转换为其同义词。例如，将“car”转换为“automobile”。
对于数据过滤，通常需要使用以下过滤器：
Word Delimiter Token Filter 单词分隔符过滤器：该过滤器用于移除文本中的单词分隔符，如下划线和连字符。这有助于搜索时匹配更多的单词。
ASCII Folding Token Filter ASCII折叠过滤器：该过滤器用于将文本中的非ASCII字符转换为ASCII字符。例如，将Ë转换为E。
Length Token Filter 长度过滤器：该过滤器用于移除或保留指定长度范围内的单词。例如，保留长度在3到5个字符之间的单词。
总之，Elasticsearch提供了丰富的分析器和过滤器，可以帮助用户更好地进行数据清洗和过滤。在实际使用中，需要根据数据的特点和需求来选择合适的分析器和过滤器。