Text 필드 타입

Text 필드 타입

text 필드 타입은 분석되는 문자열을 담아요. 부분 일치를 허용하므로 전체 텍스트 검색에 사용돼요. 여러 용어에 대한 검색은 일부만 일치할 수 있어요. analyzer에 따라 결과는 대소문자 무시, 형태소 분석(stemming), 불용어 제거, 동의어 적용 등을 거칠 수 있어요.

필드를 정확한 값 검색에 사용해야 한다면 대신 keyword로 매핑하세요.

match_only_text 필드는 text 필드의 공간 최적화 버전이에요. 구문 쿼리나 위치(positional) 쿼리를 사용할 필요가 없다면 필드를 text 대신 match_only_text로 매핑하세요. 위치 쿼리는 구문에서 용어의 위치가 중요한 쿼리로, interval이나 span 쿼리 같은 것을 말해요.

출처: 문서

본문

예시

text 필드가 있는 매핑을 만들어 볼게요.

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

파라미터 (Parameters)

text 필드 타입이 받는 파라미터는 다음 표와 같아요. 모든 파라미터는 선택 사항이에요.

Term vector 파라미터

term vector는 분석 중에 생성돼요. 여기에는 다음이 포함돼요.

• 용어 목록.
• 각 용어의 순서 위치(ordinal position).
• 필드 안 검색 문자열의 시작·끝 문자 오프셋.
• 페이로드(사용 가능한 경우). 각 용어는 용어의 위치와 연관된 사용자 지정 이진 데이터를 가질 수 있어요.

term_vector 필드는 다음 파라미터를 받는 JSON 객체를 포함해요.

위치를 저장하는 것은 근접성 쿼리에 유용해요. 문자 오프셋을 저장하는 것은 하이라이팅에 유용해요.

Term vector 파라미터 예시

term vector에 문자 오프셋을 저장하는 text 필드가 있는 매핑을 만들어 볼게요.

PUT testindex
{
  "mappings" : {
    "properties" : {
      "dob" : {
        "type" :  "text",
        "term_vector": "with_positions_offsets"
      }
    }
  }
}

text 필드가 있는 문서를 색인해요.

PUT testindex/_doc/1
{
    "dob" : "The patient's date of birth."
}

"date of birth"를 쿼리하고 원래 필드에서 하이라이트해요.

GET testindex/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "dob": "date of birth"
    }
  },
  "highlight": {
    "fields": {
      "dob": {} 
    }
  }
}

응답에서 "date of birth" 단어들이 하이라이트돼요.

{
  "took" : 854,
  "timed_out" : false,
  "_shards" : {
    "total" : 1,
    "successful" : 1,
    "skipped" : 0,
    "failed" : 0
  },
  "hits" : {
    "total" : {
      "value" : 1,
      "relation" : "eq"
    },
    "max_score" : 0.8630463,
    "hits" : [
      {
        "_index" : "testindex",
        "_type" : "_doc",
        "_id" : "1",
        "_score" : 0.8630463,
        "_source" : {
          "text" : "The patient's date of birth."
        },
        "highlight" : {
          "text" : [
            "The patient's date of birth."
          ]
        }
      }
    ]
  }
}

더 알아보기 (Learn more)

• OpenSearch 공식 문서