kibana error
elasticsearch match-query
match query
Match Query는 텍스트, 숫자, 날짜 등이 포함된 문장을 형태소 분석을 통해 텀으로 분리한 후 이 텀들을 이용해 검색 질의를 수행
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형태소 분석기는 nori를 사용하도록 한다.
1] nori 설치
$ ./elasticsearch-plugin install analysis-nori
설치가 잘 됬는지 확인해보자
2] index mapping 설정
( 왜 인지 모르겠지만 mapping 설정이 자꾸 에러나서 elasticsearch service 내렸다가 다시 올렸다. )
3] 데이터 insert
( 대충 요런 document를 insert 하였다. )
4] MatchQuery 작성
GET sample_2/_search
{
"query": {
"match": {
"col": "LG"
}
}
}
[ 내용 추가 중 ]
결론] match query를 유사도 검색으로 사용하기 위해서는 적절한 형태소 분석기를 동반해서 사용해야 될 것으로 보여진다. 그렇지 않으면 해당 value값과 동일하게 일치되는 형태로 dsl 질의문을 날려야 한다.
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elasticsearch term query
term query
-> 제공된 필드에 정확한 용어가 포함 된 문서를 반환합니다.
-> 검색어라는 용어를 사용하여 가격, 제품 ID 또는 사용자 이름과 같은 정확한 값을 기반으로 문서를 찾을 수 있습니다.
핵심은 정확하게 해당 field의 value값과 일치하여야 hit될 수 있다로 결론 지을 수 있다.
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그럼 간단한 예제로 확인해보자
++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++
sample 데이터
POST sample_index/_doc
{
"col1": "삼성전자"
}
POST sample_index/_doc
{
"col1": "LG전자"
}
++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++
다음과 같이 쿼리를 날려보자
GET sample_index/_search
{
"query": {
"term": {
"col1.keyword": {
"value": "LG"
}
}
}
}
결과는 일치하는 document가 없다고 나온다.
다음과 같이 쿼리를 날리면
GET sample_index/_search
{
"query": {
"term": {
"col1.keyword": {
"value": "LG전자"
}
}
}
}
hti된 document가 결과로 나온다.
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참고 Elasticsearch에서 인덱스 매핑없이 데이터를 insert하여 인덱스를 생성할 경우 string에 해당하는 column은 자동적으로 text와 keyword 타입으로 동시 매핑이 잡히게 된다.
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