일 | 월 | 화 | 수 | 목 | 금 | 토 |
---|---|---|---|---|---|---|
1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 |
8 | 9 | 10 | 11 | 12 | 13 | 14 |
15 | 16 | 17 | 18 | 19 | 20 | 21 |
22 | 23 | 24 | 25 | 26 | 27 | 28 |
29 | 30 | 31 |
Tags
- license delete
- 차트
- sort
- query
- licence delete curl
- aggs
- Elasticsearch
- plugin
- Kafka
- token filter test
- MySQL
- Mac
- License
- ELASTIC
- Python
- 900gle
- zip 암호화
- matplotlib
- Test
- aggregation
- TensorFlow
- 파이썬
- analyzer test
- flask
- springboot
- high level client
- zip 파일 암호화
- Java
- docker
- API
Archives
- Today
- Total
개발잡부
[es] multi_match 쿼리와 Lucene 쿼리 구조 본문
반응형
빠른 요약
multi_match 쿼리 구조는 analyzer 의 영향을 받는다
쿼리 유형 multi_match
쿼리가 내부적으로 실행되는 방식은 다음과 같이 설정할 수 있는 매개변수에 multi_match따라 다릅니다
best_fields | ( 기본값 ) 모든 필드와 일치하지만 _score가장 적합한 필드의 문서를 사용하는 문서를 찾습니다. |
most_fields | 모든 필드와 일치하는 문서를 찾아 _score각 필드의 문서를 결합합니다. |
cross_fields | analyzer필드를 하나의 큰 필드인 것처럼 동일하게 처리합니다 . 모든 필드 에서 각 단어를 찾습니다 |
phrase | match_phrase각 필드에 대해 쿼리를 실행 하고 _score 가장 적합한 필드를 사용합니다 |
phrase_prefix | match_phrase_prefix각 필드에 대해 쿼리를 실행 하고 _score가장 적합한 필드를 사용합니다 |
bool_prefix | match_bool_prefix각 필드에 대한 쿼리를 만들고 _score각 필드의 쿼리를 결합합니다. |
이슈가 있었는데 무엇이냐 하면
recall_analyzer 가 생성/맵핑 되면서 Lucene 쿼리의 그룹핑이 달라짐
즉, analyzer 로 그룹핑 되던 쿼리구조가 달라져서 검색결과가 다르게 나옴
AS-IS | TO-BE |
+function score ( ( category.categorySearchKeyword:팔도컵라면 | ( +(brandNmEng:paldo | brandNmEng:팔도 | itemOptionNms:paldo | itemOptionNms:팔도 | promoKeyword:paldo | promoKeyword:팔도 | itemStoreInfo.eventInfo.eventKeyword:paldo | itemStoreInfo.eventInfo.eventKeyword:팔도 | searchItemNm:paldo | searchItemNm:팔도 | brandNmKor:paldo | brandNmKor:팔도) +( ( +(brandNmEng:사발 | itemOptionNms:사발 | promoKeyword:사발 | itemStoreInfo.eventInfo.eventKeyword:사발 | searchItemNm:사발 | brandNmKor:사발) +(brandNmEng:면 | itemOptionNms:면 | promoKeyword:면 | itemStoreInfo.eventInfo.eventKeyword:면 | searchItemNm:면 | brandNmKor:면) ) ( +(brandNmEng:컵 | itemOptionNms:컵 | promoKeyword:컵 | itemStoreInfo.eventInfo.eventKeyword:컵 | searchItemNm:컵 | brandNmKor:컵) +(brandNmEng:라면 | itemOptionNms:라면 | promoKeyword:라면 | itemStoreInfo.eventInfo.eventKeyword:라면 | searchItemNm:라면 | brandNmKor:라면) ) ) ) | (isbn:팔도 컵라면 | itemNo:팔도 컵라면 | searchKeywordPromo:팔도 컵라면 | searchKeywordRecomMsg:팔도 컵라면) | ( +(searchKeyword:paldo | searchKeyword:팔도 | category.dcateNm:paldo | category.dcateNm:팔도) +( (+(searchKeyword:사발 | category.dcateNm:사발) +(searchKeyword:면 | category.dcateNm:면)) (+(searchKeyword:컵 | category.dcateNm:컵) +(searchKeyword:라면 | category.dcateNm:라면)) ) ) ), functions: [] ) |
+function score ( ( category.categorySearchKeyword:팔도컵라면 | ( +(brandNmEng:paldo | brandNmEng:팔도 | itemOptionNms:paldo | itemOptionNms:팔도 | promoKeyword:paldo | promoKeyword:팔도 | itemStoreInfo.eventInfo.eventKeyword:paldo | itemStoreInfo.eventInfo.eventKeyword:팔도 | searchKeyword:paldo | searchKeyword:팔도 | category.dcateNm:paldo | category.dcateNm:팔도 | searchItemNm:paldo | searchItemNm:팔도 | brandNmKor:paldo | brandNmKor:팔도) +( ( +(brandNmEng:사발 | itemOptionNms:사발 | promoKeyword:사발 | itemStoreInfo.eventInfo.eventKeyword:사발 | searchKeyword:사발 | category.dcateNm:사발 | searchItemNm:사발 | brandNmKor:사발) +(brandNmEng:면 | itemOptionNms:면 | promoKeyword:면 | itemStoreInfo.eventInfo.eventKeyword:면 | searchKeyword:면 | category.dcateNm:면 | searchItemNm:면 | brandNmKor:면) ) ( +(brandNmEng:컵 | itemOptionNms:컵 | promoKeyword:컵 | itemStoreInfo.eventInfo.eventKeyword:컵 | searchKeyword:컵 | category.dcateNm:컵 | searchItemNm:컵 | brandNmKor:컵) +(brandNmEng:라면 | itemOptionNms:라면 | promoKeyword:라면 | itemStoreInfo.eventInfo.eventKeyword:라면 | searchKeyword:라면 | category.dcateNm:라면 | searchItemNm:라면 | brandNmKor:라면) ) ) ) | (isbn:팔도 컵라면 | itemNo:팔도 컵라면 | searchKeywordPromo:팔도 컵라면 | searchKeywordRecomMsg:팔도 컵라면) ) , functions: [] ) |
동일한 분석기가 있는 필드에서 동작
반응형
'ElasticStack > Elasticsearch' 카테고리의 다른 글
[es] Full-cluster restart and rolling restart (0) | 2024.02.06 |
---|---|
[es] normalizer (1) | 2024.01.10 |
[es] Elasticsearch Cache (2) | 2023.11.24 |
[es] aggs sort & cadinality (0) | 2023.11.17 |
Aggs cardinality (0) | 2023.11.13 |
Comments