Match-only text 필드 타입

match_only_text 필드는 문서 내 용어의 스코어링과 위치 정보가 중요하지 않은 전체 텍스트 검색을 위해 설계된 text 필드의 변형이에요. match_only_text 필드는 text 필드와 다음 방식으로 달라요.

위치(position), 빈도(frequency), 노름(norms) 저장을 생략해 저장 요구 사항을 줄여요.
스코어링을 비활성화해서 모든 매칭 문서가 1.0의 일정한 점수를 받아요.
interval과 span 쿼리를 제외한 모든 쿼리 타입을 지원해요.

복잡한 랭킹과 위치 쿼리보다 효율적인 전체 텍스트 검색을 우선시하면서 저장 비용을 최적화하려면 match_only_text 필드 타입을 선택하세요. match_only_text를 사용하면 인덱스가 훨씬 작아져서, 특히 대규모 데이터셋에서 저장 비용이 낮아져요.

빈도와 위치를 저장하는 오버헤드 없이 특정 용어를 포함한 문서를 빠르게 찾아야 할 때 match_only_text 필드를 사용하세요. match_only_text 필드 타입은 관련성에 기반한 결과 랭킹이나 interval·span 쿼리처럼 용어 근접성이나 순서에 의존하는 쿼리에는 최선의 선택이 아니에요. 이 필드 타입은 구문(phrase) 쿼리를 지원하지만, 그 성능은 text 필드 타입을 사용할 때만큼 효율적이지 않아요. 문서 안에서 정확한 구문이나 그 위치를 식별하는 것이 중요하다면 text 필드 타입을 대신 사용하세요.

출처: 문서

본문

예시

match_only_text 필드가 있는 매핑을 만들어 볼게요.

PUT movies
{
  "mappings" : {
    "properties" : {
      "title" : {
        "type" :  "match_only_text"
      }
    }
  }
}

파라미터 (Parameters)

match_only_text는 text 필드에 사용 가능한 대부분의 파라미터를 지원하지만, 대부분을 수정하는 것은 오히려 역효과를 낼 수 있어요. 이 필드 타입은 단순하고 효율적으로 설계되어, 저장 비용을 최적화하기 위해 인덱스에 저장되는 데이터를 최소화해요. 따라서 기본 설정을 유지하는 것이 일반적으로 가장 좋은 접근 방식이에요. analyzer 설정 외의 수정은 오버헤드를 다시 도입하고 match_only_text의 효율성 이점을 상쇄할 수 있어요.

match_only_text 필드에 사용 가능한 모든 파라미터는 다음 표와 같아요.

파라미터	설명
`analyzer`	필드에 사용될 analyzer예요. 기본적으로 색인 시점과 검색 시점 모두에서 사용돼요. 검색 시점에 재정의하려면 `search_analyzer` 파라미터를 설정해요. 기본값은 문법 기반 토큰화를 사용하고 Unicode Text Segmentation 알고리즘에 기반한 표준 analyzer예요.
`boost`	모든 히트에 1점이 할당되고 boost가 곱해져 쿼리 절의 최종 점수가 만들어져요.
`eager_global_ordinals`	refresh 시 global ordinals를 미리 로드할지 여부를 지정해요. 필드가 집계에 자주 사용된다면 이 파라미터를 `true`로 설정해야 해요. 기본값은 `false`예요.
`fielddata`	정렬, 집계, 스크립팅을 위해 분석된 토큰에 접근할지 여부를 지정하는 불리언 값이에요. 기본값은 `false`예요.
`fielddata_frequency_filter`	문서 빈도가 min과 max 값(절대 수 또는 백분율로 제공) 사이인 분석된 토큰만 메모리에 로드하도록 지정하는 JSON 객체예요. 빈도는 세그먼트별로 계산돼요. 파라미터: `min`, `max`, `min_segment_size`. 기본값은 모든 분석된 토큰을 로드하는 거예요.
`fields`	같은 문자열을 여러 방식으로 색인하려면(예: keyword와 text로 모두) `fields` 파라미터를 제공해요. 검색에 사용할 필드 버전과 정렬·집계에 사용할 필드 버전을 각각 지정할 수 있어요.
`index`	필드를 검색 가능하게 할지 여부를 지정하는 불리언 값이에요. 기본값은 `true`예요.
`index_options`	이 파라미터는 수정할 수 없어요.
`index_phrases`	지원되지 않아요.
`index_prefixes`	지원되지 않아요.
`meta`	이 필드에 대한 메타데이터를 받아요.
`norms`	노름은 비활성화되어 있으며 활성화할 수 없어요.
`position_increment_gap`	위치(position)는 비활성화되어 있지만, `position_increment_gap`은 구문 쿼리에서 사용될 때 text 필드와 유사하게 동작해요. 그런 쿼리는 더 느릴 수 있지만 여전히 기능해요.
`similarity`	`similarity`를 설정해도 영향이 없어요. `match_only_text` 필드 타입은 similarity에 의존하는 more_like_this 같은 쿼리를 지원하지 않아요. similarity에 의존하는 쿼리에는 keyword 또는 text 필드를 사용하세요.
`term_vector`	용어 벡터는 지원되지만, 이 필드의 주요 목적(저장 최적화)과 모순되므로 사용을 권장하지 않아요.

text 필드에서 match_only_text로 마이그레이션

Reindex API를 사용해 대상 인덱스의 올바른 매핑을 업데이트함으로써 text 필드에서 match_only_text로 마이그레이션할 수 있어요.

다음 예시에서 소스 인덱스는 text 타입의 title 필드를 포함해요.

title 필드가 match_only_text로 매핑된 대상 인덱스를 만들어요.

PUT destination
{
  "mappings" : {
    "properties" : {
      "title" : {
        "type" :  "match_only_text"
      }
    }
  }
}

데이터를 재색인해요.

POST _reindex
{
   "source": {
      "index":"source"
   },
   "dest": {
      "index":"destination"
   }
}

더 알아보기 (Learn more)

OpenSearch 공식 문서