이 글은 인프런의 지식 공유자 박재성님의 강의를 듣고 개인적으로 정리하는 글임을 알립니다.Multi Field하나의 필드에 text와 keyword 타입을 동시에 사용하고 싶을 때 사용데이터 타입에서 text는 유연한 검색이 필요할 때 사용하고, keyword는 정확한 검색이 필요할 때 사용한다.그런데 유연한 검색과 정확한 검색 둘 다 하고 싶은 경우가 있을 수 있다.예를 들어, 상품 카테고리와 이름 필드에 저장된 필드 값에 대해 검색할 때는 유연하게 검색되게 하고 싶고, 정확한 비교를 통해 특정 카테고리를 기준으로 필터링을 하고 싶을 수 있다.즉, text 타입과 keyword 타입을 동시에 사용하고 싶은 경우이다. 인덱스 생성PUT /products{ "mappings": { "propert..

이 글은 인프런의 지식 공유자 박재성님의 강의를 듣고 개인적으로 정리하는 글임을 알립니다.fuzziness(오타 허용 검색)오타를 어느 정도 허용해서 검색하고 싶을 때 fuzziness를 활용하면 된다. 인덱스 생성 및 데이터 삽입// 인덱스 생성PUT /boards{ "mappings": { "properties": { "title": { "type": "text" } } }}// 데이터 삽입POST /boards/_doc{ "title": "elasticsearch 사용법" } 오타 허용 검색GET /boards/_search{ "query": { "match": { "title": { "query": "elastiksearc..

이 글은 인프런의 지식 공유자 박재성님의 강의를 듣고 개인적으로 정리하는 글임을 알립니다.matchmatch검색어가 포함된 유연한 데이터를 조회하고 싶을 때match 쿼리는 검색 키워드가 포함된 모든 도큐먼트를 조회한다.match 쿼리는 text 타입의 필드에서만 사용하는 쿼리이다.keyword를 포함한 long, integer와 같은 타입의 필드에서는 사용하지 않는다.text 타입의 필드는 match 쿼리를 활용해 검색을 자주 하는 편이다. 하지만 text 타입이 아닌 필드에서는 match 쿼리를 활용하면 안 된다. text를 제외한 모든 타입에선 term을 써야 한다. 인덱스 생성 및 매핑 정의PUT /boards{ "mappings": { "properties": { "title"..

이 글은 인프런의 지식 공유자 박재성님의 강의를 듣고 개인적으로 정리하는 글임을 알립니다.스탠다드 애널라이저는 영어에 최적화된 유연한 검색 기능을 제공하지만, 한글에 적합하지는 않다.따라서 한글에 맞는 애널라이저인 Nori Analyzer를 써야 한다. 노리 애널라이저가 설치된 도커 컨테이너DockerfileFROM docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch:8.17.4 # Nori Analyzer 플러그인 설치RUN bin/elasticsearch-plugin install analysis-nori compose.ymlservices: elastic: build: context: . dockerfile: Dockerfile po..

이 글은 인프런의 지식 공유자 박재성님의 강의를 듣고 개인적으로 정리하는 글임을 알립니다.데이터 타입Elasticsearch에서 데이터 타입의 종류는 아주 많다.그 중 이 글은 자주 사용하는 데이터 타입에 대해서만 정리한다. 숫자integer : 10억 이하의 정수만 저장하면 되는 경우long : 10억이 넘어가는 정수를 저장해야 될 수도 있는 경우double : 실수(소숫점을 가진 숫자 포함)를 저장해야 될 수도 있는 경우 문자text- 문자열을 토큰으로 쪼개서 저장하고 싶은 경우- 유연한 검색이 필요할 때 (완전히 일치하지 않아도 비슷한 데이터를 조회해오는 방식)keyword- 정확한 검색이 필요할 때 (정확하게 일치할 때만 데이터를 조회해오는 방식)- ex) 휴대폰 번호(010-1234-5678)..

이 글은 인프런의 지식 공유자 박재성님의 강의를 듣고 개인적으로 정리하는 글임을 알립니다.애널라이저(Analyzer)이론역인덱스(Inverted Index)로 저장하는 과정에서 문자열(text)을 토큰으로 변환시켜주는 장치를 보고 애널라이저(Analyzer)라고 부른다. 애널라이저(Analyzer)는 내부적으로 캐릭터 필터(character filter), 토크나이저(tokenizer), 토큰 필터(token filter)라는 걸 활용해 문자열을 토큰으로 변환시킨다. standard analyzerElasticsearch에서 제공하는 애널라이저로는 standard, simple, whitespace 등 다양한 종류가 있다.그 중 기본값으로 설정되어 있는 애널라이저는 standard analyzer이다...

이 글은 인프런의 지식 공유자 박재성님의 강의를 듣고 개인적으로 정리하는 글임을 알립니다.유연한 검색 기능RDBMS의 검색 한계MySQL의 products 테이블의 name 컬럼에 맥북 에어 13 M4라고 저장해놓고, 특정 키워드로 데이터를 검색하려면 아래와 같이 SQL문을 작성해야한다. SELECT * FROM products WHERE name = “%맥북 에어 13%”; 만약 MySQL에서 맥북 13 에어라고 검색하면 데이터가 검색되지 않는다. SELECT * FROM products WHERE name = “%맥북 13 에어%”; 하지만 실제로 우리가 쿠팡 등에서 물건을 검색할 때 단어의 순서를 정확하게 기억하고 검색하진 않는다. 위 제품을 쿠팡에 검색해서 구매하고 싶다고 할 때, 우린 쿠팡에 ..

이 글은 인프런의 지식 공유자 박재성님의 강의를 듣고 개인적으로 정리하는 글임을 알립니다.Elasticsearch의 기본 용어 정리MySQL과 Elasticsearch를 비교하면서 학습하면 Elasticsearch를 훨씬 빠르게 배울 수 있다. MySQLMySQL은 데이터베이스이다.데이터를 저장/조회/수정/삭제할 수 있다.데이터를 저장하기 위해 가장 먼저 테이블(table)을 만든다.테이블을 만들 때 어떤 유형의 데이터를 넣을 지 스키마(schema)를 정의한다.테이블의 컬럼(column)에 맞게 데이터를 저장한다. ElasticsearchElasticsearch도 데이터베이스다.Elasticsearch에 데이터를 저장/조회/수정/삭제할 수 있다.데이터를 저장하기 위해 가장 먼저 인덱스(index)를..