Retrieve specific fields

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특정 필드 조회

OpenSearch에서 기본 검색을 실행하면 기본적으로 인덱싱할 때 사용된 원본 JSON 객체가 각 검색 결과의 _source 객체에 포함되어 응답으로 반환돼요. 이로 인해 네트워크를 통해 많은 양의 데이터가 전송되어 지연 시간과 비용이 증가할 수 있어요. 필요한 정보만 응답으로 받도록 제한하는 방법은 여러 가지가 있어요.

_source 비활성화

검색 요청에서 _source를 false로 설정하면 응답에서 _source 필드를 제외할 수 있어요:

GET /index1/_search
{
    "_source": false,
    "query": {
        "match_all": {}
  }
}

{% include copy-curl.html %}

앞선 검색에서 선택된 필드가 없었기 때문에 검색된 결과에는 _index, _id, _score만 포함돼요:

{
  "hits" : {
    "total" : {
      "value" : 2,
      "relation" : "eq"
    },
    "max_score" : 1.0,
    "hits" : [
      {
        "_index" : "index1",
        "_id" : "41",
        "_score" : 1.0
      },
      {
        "_index" : "index1",
        "_id" : "51",
        "_score" : 1.0
      }
    ]
  }
}

_source는 인덱스 매핑에서 다음 구성을 사용하여 비활성화할 수도 있어요:

"mappings": {
  "_source": {
    "enabled": false
  }
}

인덱스 매핑에서 _source가 비활성화된 경우, docvalue 필드로 검색과 저장된 필드로 검색이 매우 유용해져요.

가져올 필드 지정

fields 매개변수에 가져오려는 필드를 나열할 수 있어요. 와일드카드 패턴도 허용돼요:

GET /index1/_search
{
    "_source": false,
    "fields": ["age", "nam*"],
    "query": {
        "match_all": {}
  }
}

{% include copy-curl.html %}

응답에는 name과 age 필드가 포함돼요:

{
  "hits" : {
    "total" : {
      "value" : 2,
      "relation" : "eq"
    },
    "max_score" : 1.0,
    "hits" : [
      {
        "_index" : "index1",
        "_id" : "41",
        "_score" : 1.0,
        "fields" : {
          "name" : [
            "John Doe"
          ],
          "age" : [
            30
          ]
        }
      },
      {
        "_index" : "index1",
        "_id" : "51",
        "_score" : 1.0,
        "fields" : {
          "name" : [
            "Jane Smith"
          ],
          "age" : [
            25
          ]
        }
      }
    ]
  }
}

사용자 정의 형식으로 필드 추출

객체 표기법을 사용하여 선택한 필드에 사용자 정의 형식을 적용할 수도 있어요.

다음과 같은 문서가 있다면:

{
  "_index": "my_index",
  "_type": "_doc",
  "_id": "1",
  "_source": {
    "title": "Document 1",
    "date": "2023-07-04T12:34:56Z"
  }
}

그런 다음 fields 매개변수와 사용자 정의 형식을 사용하여 쿼리할 수 있어요:

GET /my_index/_search
{
  "query": {
    "match_all": {}
  },
  "fields": [
    {
      "field": "date",
      "format": "yyyy-MM-dd"
    }
  ],
  "_source": false
}

{% include copy-curl.html %}

또한 fields 매개변수는 문서의 _source와 인덱스의 _mappings를 모두 쿼리하기 때문에 대부분의 필드와 필드 별칭을 사용할 수 있어요.

doc value 필드로 검색

인덱스에서 특정 필드를 가져오려면 docvalue_fields 매개변수를 사용할 수도 있어요. 이 매개변수는 fields 매개변수와 약간 다르게 작동해요. _source 필드가 아닌 doc values에서 정보를 가져오는데, 이는 키워드, 날짜, 숫자 필드와 같이 분석되지 않은 필드에 더 효율적이에요. Doc values는 효율적인 정렬과 집계에 최적화된 컬럼형 저장 형식을 가지고 있어요. 디스크에 값을 읽기 쉬운 방식으로 저장해요. docvalue_fields를 사용하면 OpenSearch가 이 최적화된 저장 형식에서 직접 값을 읽어요. 주로 정렬, 집계 및 스크립트에서 사용되는 필드의 값을 가져올 때 유용해요.

다음 예제는 docvalue_fields 매개변수를 사용하는 방법을 보여줘요.

1. 다음 매핑으로 인덱스를 생성하세요:

   PUT /my_index
   {
     "mappings": {
       "properties": {
         "title": { "type": "text" },
         "author": { "type": "keyword" },
         "publication_date": { "type": "date" },
         "price": { "type": "double" }
       }
     }
   }
   

   {% include copy-curl.html %}

2. 새로 생성된 인덱스에 다음 문서를 인덱싱하세요:

   POST /my_index/_doc/1
   {
     "title": "OpenSearch Basics",
     "author": "John Doe",
     "publication_date": "2021-01-01",
     "price": 29.99
   }
   

   {% include copy-curl.html %}

   POST /my_index/_doc/2
   {
     "title": "Advanced OpenSearch",
     "author": "Jane Smith",
     "publication_date": "2022-01-01",
     "price": 39.99
   }
   

   {% include copy-curl.html %}

3. docvalue_fields를 사용하여 author와 publication_date 필드만 가져오세요:

   POST /my_index/_search
   {
     "_source": false,
     "docvalue_fields": ["author", "publication_date"],
     "query": {
       "match_all": {}
     }
   }
   

   {% include copy-curl.html %}

응답에는 author와 publication_date 필드가 포함돼요:

{
  "hits": {
    "total": {
      "value": 2,
      "relation": "eq"
    },
    "max_score": 1.0,
    "hits": [
      {
        "_index": "my_index",
        "_id": "1",
        "_score": 1.0,
        "fields": {
          "author": ["John Doe"],
          "publication_date": ["2021-01-01T00:00:00.000Z"]
        }
      },
      {
        "_index": "my_index",
        "_id": "2",
        "_score": 1.0,
        "fields": {
          "author": ["Jane Smith"],
          "publication_date": ["2022-01-01T00:00:00.000Z"]
        }
      }
    ]
  }
}

docvalue_fields를 사용한 벡터 필드 검색

Introduced 3.7 {: .label .label-purple }

_source 대신 docvalue_fields를 사용하여 knn_vector 필드를 검색할 수 있어요. OpenSearch가 전체 _source 문서를 파싱하는 대신 doc_values에서 직접 벡터를 읽기 때문에 더 빨라요.

doc_values에서 knn_vector 필드를 검색하면 모든 벡터 데이터 타입(float, byte, binary), 모든 압축 수준, 모든 k-NN 엔진(Lucene, Faiss, NMSLIB)을 지원해요. 재인덱싱 없이 기존 인덱스에서 사용할 수 있어요.

성능 튜닝 지침은 doc values를 사용한 벡터 검색을 참조하세요.

다음 출력 형식이 지원돼요.

형식	설명
binary (기본값)	벡터를 Base64로 인코딩된 리틀 엔디언 바이트 문자열로 반환해요. JSON 전송 시 array 형식보다 약 2배의 처리량 향상을 제공하고 응답 페이로드 크기를 30-40% 줄여요.
array	벡터를 JSON 숫자 배열로 반환해요.

docvalue_fields를 사용하여 벡터 필드를 검색하려면 다음 단계를 따르세요:

1. knn_vector 필드가 있는 인덱스를 생성하세요:

   PUT /my_vector_index
   {
     "settings": {
       "index.knn": true
     },
     "mappings": {
       "properties": {
         "my_vector": {
           "type": "knn_vector",
           "dimension": 4
         },
         "title": {
           "type": "text"
         }
       }
     }
   }
   

   {% include copy-curl.html %}

2. 문서를 인덱싱하세요:

   POST /my_vector_index/_doc/1
   {
     "my_vector": [1.0, 2.0, 3.0, 4.0],
     "title": "Sample document"
   }
   

   {% include copy-curl.html %}

3. 기본 binary 형식을 사용하여 docvalue_fields로 벡터를 검색하세요:

   POST /my_vector_index/_search
   {
     "_source": false,
     "docvalue_fields": ["my_vector"],
     "query": {
       "knn": {
         "my_vector": {
           "vector": [1.0, 2.0, 3.0, 4.0],
           "k": 5
         }
       }
     }
   }
   

   {% include copy-curl.html %}

   응답은 벡터를 Base64로 인코딩된 문자열로 반환해요:

   {
     "hits": {
       "hits": [
         {
           "_id": "1",
           "_score": 1.0,
           "fields": {
             "my_vector": ["AACAPwAAAEAAAEBAAACAQA=="]
           }
         }
       ]
     }
   }
   

4. 벡터를 JSON 숫자 배열로 검색하려면 array 형식을 지정하세요:

   POST /my_vector_index/_search
   {
     "_source": false,
     "docvalue_fields": [{"field": "my_vector", "format": "array"}],
     "query": {
       "knn": {
         "my_vector": {
           "vector": [1.0, 2.0, 3.0, 4.0],
           "k": 5
         }
       }
     }
   }
   

   {% include copy-curl.html %}

   응답은 벡터를 숫자 배열로 반환해요:

   {
     "hits": {
       "hits": [
         {
           "_id": "1",
           "_score": 1.0,
           "fields": {
             "my_vector": [[1.0, 2.0, 3.0, 4.0]]
           }
         }
       ]
     }
   }
   

doc_values를 사용하여 벡터를 검색하면서 _source에서 다른 문서 필드를 검색하려면 _source에서 벡터 필드를 제외하세요:

POST /my_vector_index/_search
{
  "_source": {
    "excludes": ["my_vector"]
  },
  "docvalue_fields": [{"field": "my_vector", "format": "array"}],
  "query": {
    "knn": {
      "my_vector": {
        "vector": [1.0, 2.0, 3.0, 4.0],
        "k": 5
      }
    }
  }
}

{% include copy-curl.html %}

중첩 객체와 docvalue_fields 사용

OpenSearch에서 중첩 객체의 doc values를 검색하려면 docvalue_fields 매개변수를 직접 사용할 수 없어요. 빈 배열을 반환하기 때문이에요. 대신 다음 예제와 같이 inner_hits 매개변수와 자체 docvalue_fields 속성을 사용해야 해요.

1. 인덱스 매핑을 정의하세요:

   PUT /my_index
   {
     "mappings": {
       "properties": {
         "title": { "type": "text" },
         "author": { "type": "keyword" },
         "comments": {
           "type": "nested",
           "properties": {
             "username": { "type": "keyword" },
             "content": { "type": "text" },
             "created_at": { "type": "date" }
           }
         }
       }
     }
   }
   

   {% include copy-curl.html %}

2. 데이터를 인덱싱하세요:

   POST /my_index/_doc/1
   {
     "title": "OpenSearch Basics",
     "author": "John Doe",
     "comments": [
       {
         "username": "alice",
         "content": "Great article!",
         "created_at": "2023-01-01T12:00:00Z"
       },
       {
         "username": "bob",
         "content": "Very informative.",
         "created_at": "2023-01-02T12:00:00Z"
       }
     ]
   }
   

   {% include copy-curl.html %}

3. inner_hits와 docvalue_fields로 검색을 수행하세요:

   POST /my_index/_search
   {
     "query": {
       "nested": {
         "path": "comments",
         "query": {
           "match_all": {}
         },
         "inner_hits": {
           "docvalue_fields": ["username", "created_at"]
         }
       }
     }
   }
   

   {% include copy-curl.html %}

다음은 예상 응답이에요:

{
  "hits": {
    "total": {
      "value": 1,
      "relation": "eq"
    },
    "max_score": 1.0,
    "hits": [
      {
        "_index": "my_index",
        "_id": "1",
        "_score": 1.0,
        "_source": {
          "title": "OpenSearch Basics",
          "author": "John Doe",
          "comments": [
            {
              "username": "alice",
              "content": "Great article!",
              "created_at": "2023-01-01T12:00:00Z"
            },
            {
              "username": "bob",
              "content": "Very informative.",
              "created_at": "2023-01-02T12:00:00Z"
            }
          ]
        },
        "inner_hits": {
          "comments": {
            "hits": {
              "total": {
                "value": 2,
                "relation": "eq"
              },
              "max_score": 1.0,
              "hits": [
                {
                  "_index": "my_index",
                  "_id": "1",
                  "_nested": {
                    "field": "comments",
                    "offset": 0
                  },
                  "docvalue_fields": {
                    "username": ["alice"],
                    "created_at": ["2023-01-01T12:00:00Z"]
                  }
                },
                {
                  "_index": "my_index",
                  "_id": "1",
                  "_nested": {
                    "field": "comments",
                    "offset": 1
                  },
                  "docvalue_fields": {
                    "username": ["bob"],
                    "created_at": ["2023-01-02T12:00:00Z"]
                  }
                }
              ]
            }
          }
        }
      }
    ]
  }
}

저장된 필드로 검색

기본적으로 OpenSearch는 전체 문서를 _source 필드에 저장하고 이를 사용하여 검색 결과에 문서 내용을 반환해요. 하지만 특정 필드를 별도로 저장하여 더 효율적으로 검색하고 싶을 수도 있어요. stored_fields를 사용하여 특정 문서 필드를 _source 필드와 별도로 명시적으로 저장하고 검색할 수 있어요.

_source와 달리 stored_fields는 별도로 저장하려는 필드에 대해 매핑에서 명시적으로 정의해야 해요. 자주 소수의 필드만 검색해야 하고 전체 _source 필드를 검색하지 않으려는 경우 유용할 수 있어요. 다음 예제는 stored_fields 매개변수를 사용하는 방법을 보여줘요.

1. 다음 매핑으로 인덱스를 생성하세요:

   PUT /my_index
   {
     "mappings": {
       "properties": {
         "title": {
           "type": "text",
           "store": true  // Store the title field separately
         },
         "author": {
           "type": "keyword",
           "store": true  // Store the author field separately
         },
         "publication_date": {
           "type": "date"
         },
         "price": {
           "type": "double"
         }
       }
     }
   }
   

   {% include copy-curl.html %}

2. 데이터를 인덱싱하세요:

   POST /my_index/_doc/1
   {
     "title": "OpenSearch Basics",
     "author": "John Doe",
     "publication_date": "2022-01-01",
     "price": 29.99
   }
   

   {% include copy-curl.html %}

   POST my_index/_doc/2
   {
     "title": "Advanced OpenSearch",
     "author": "Jane Smith",
     "publication_date": "2023-01-01",
     "price": 39.99
   }
   

   {% include copy-curl.html %}

3. stored_fields로 검색을 수행하세요:

   POST /my_index/_search
   {
     "_source": false,
     "stored_fields": ["title", "author"],
     "query": {
       "match_all": {}
     }
   }
   

   {% include copy-curl.html %}

다음은 예상 응답이에요:

{
  "hits": {
    "total": {
      "value": 2,
      "relation": "eq"
    },
    "max_score": 1.0,
    "hits": [
      {
        "_index": "my_index",
        "_id": "1",
        "_score": 1.0,
        "fields": {
          "title": ["OpenSearch Basics"],
          "author": ["John Doe"]
        }
      },
      {
        "_index": "my_index",
        "_id": "2",
        "_score": 1.0,
        "fields": {
          "title": ["Advanced OpenSearch"],
          "author": ["Jane Smith"]
        }
      }
    ]
  }
}

stored_fields 매개변수는 stored_fields를 _none_으로 설정하여 완전히 비활성화할 수 있어요. {: .note}

중첩 객체로 저장된 필드 검색

OpenSearch에서 중첩 객체의 stored_fields를 검색하려면 stored_fields 매개변수를 직접 사용할 수 없어요. 데이터가 반환되지 않기 때문이에요. 대신 다음 예제와 같이 inner_hits 매개변수와 자체 stored_fields 속성을 사용해야 해요.

1. 다음 매핑으로 인덱스를 생성하세요:

   PUT /my_index
   {
     "mappings": {
       "properties": {
         "title": { "type": "text" },
         "author": { "type": "keyword" },
         "comments": {
           "type": "nested",
           "properties": {
             "username": { "type": "keyword", "store": true },
             "content": { "type": "text", "store": true },
             "created_at": { "type": "date", "store": true }
           }
         }
       }
     }
   }
   

   {% include copy-curl.html %}

2. 데이터를 인덱싱하세요:

   POST /my_index/_doc/1
   {
     "title": "OpenSearch Basics",
     "author": "John Doe",
     "comments": [
       {
         "username": "alice",
         "content": "Great article!",
         "created_at": "2023-01-01T12:00:00Z"
       },
       {
         "username": "bob",
         "content": "Very informative.",
         "created_at": "2023-01-02T12:00:00Z"
       }
     ]
   }
   

   {% include copy-curl.html %}

3. inner_hits와 stored_fields로 검색을 수행하세요:

   POST /my_index/_search
   {
     "_source": false,
     "query": {
       "nested": {
         "path": "comments",
         "query": {
           "match_all": {}
         },
         "inner_hits": {
           "stored_fields": ["comments.username", "comments.content", "comments.created_at"]
         }
       }
     }
   }
   

   {% include copy-curl.html %}

다음은 예상 응답이에요:

{
  "hits": {
    "total": {
      "value": 1,
      "relation": "eq"
    },
    "max_score": 1.0,
    "hits": [
      {
        "_index": "my_index",
        "_id": "1",
        "_score": 1.0,
        "inner_hits": {
          "comments": {
            "hits": {
              "total": {
                "value": 2,
                "relation": "eq"
              },
              "max_score": 1.0,
              "hits": [
                {
                  "_index": "my_index",
                  "_id": "1",
                  "_nested": {
                    "field": "comments",
                    "offset": 0
                  },
                  "fields": {
                    "comments.username": ["alice"],
                    "comments.content": ["Great article!"],
                    "comments.created_at": ["2023-01-01T12:00:00.000Z"]
                  }
                },
                {
                  "_index": "my_index",
                  "_id": "1",
                  "_nested": {
                    "field": "comments",
                    "offset": 1
                  },
                  "fields": {
                    "comments.username": ["bob"],
                    "comments.content": ["Very informative."],
                    "comments.created_at": ["2023-01-02T12:00:00.000Z"]
                  }
                }
              ]
            }
          }
        }
      }
    ]
  }
}

소스 필터링 사용

소스 필터링은 _source 필드의 어떤 부분을 검색 응답에 포함할지 제어하는 방법이에요. 응답에 필요한 필드만 포함하면 네트워크를 통해 전송되는 데이터 양을 줄이고 성능을 향상시킬 수 있어요.

전체 필드 이름이나 간단한 와일드카드 패턴을 사용하여 검색 응답의 _source 필드에서 특정 필드를 포함하거나 제외할 수 있어요. 다음 예제는 특정 필드를 포함하는 방법을 보여줘요.

1. 데이터를 인덱싱하세요:

   PUT /my_index/_doc/1
   {
     "title": "OpenSearch Basics",
     "author": "John Doe",
     "publication_date": "2021-01-01",
     "price": 29.99
   }
   

   {% include copy-curl.html %}

2. 소스 필터링을 사용하여 검색을 수행하세요:

   POST /my_index/_search
   {
     "_source": ["title", "author"],
     "query": {
       "match_all": {}
     }
   }
   

   {% include copy-curl.html %}

다음은 예상 응답이에요:

{
  "hits": {
    "total": {
      "value": 1,
      "relation": "eq"
    },
    "max_score": 1.0,
    "hits": [
      {
        "_index": "my_index",
        "_id": "1",
        "_score": 1.0,
        "_source": {
          "title": "OpenSearch Basics",
          "author": "John Doe"
        }
      }
    ]
  }
}

소스 필터링으로 필드 제외

검색 요청에서 "excludes" 매개변수를 사용하여 필드를 제외할 수 있어요. 다음 예제를 참조하세요:

POST /my_index/_search
{
  "_source": {
    "excludes": ["price"]
  },
  "query": {
    "match_all": {}
  }
}

{% include copy-curl.html %}

다음은 예상 응답이에요:

{
  "hits": {
    "total": {
      "value": 1,
      "relation": "eq"
    },
    "max_score": 1.0,
    "hits": [
      {
        "_index": "my_index",
        "_id": "1",
        "_score": 1.0,
        "_source": {
          "title": "OpenSearch Basics",
          "author": "John Doe",
          "publication_date": "2021-01-01"
        }
      }
    ]
  }
}

동일한 검색에서 필드 포함 및 제외

경우에 따라 include와 exclude 매개변수가 모두 필요할 수 있어요. 필드가 두 목록의 패턴과 일치하면 OpenSearch는 해당 필드를 생략하는데, excludes가 includes보다 우선하기 때문이에요. 다음 예제는 동일한 검색에서 필드를 포함하고 제외하는 방법을 보여줘요.

다음 문서를 포함하는 products 인덱스를 생각해 보세요:

{
  "product_id": "123",
  "name": "Smartphone",
  "category": "Electronics",
  "price": 699.99,
  "description": "A powerful smartphone with a sleek design.",
  "reviews": [
    {
      "user": "john_doe",
      "rating": 5,
      "comment": "Great phone!",
      "date": "2023-01-01"
    },
    {
      "user": "jane_doe",
      "rating": 4,
      "comment": "Good value for money.",
      "date": "2023-02-15"
    }
  ],
  "supplier": {
    "name": "TechCorp",
    "contact_email": "[email protected]",
    "address": {
      "street": "123 Tech St",
      "city": "Techville",
      "zipcode": "12345"
    }
  },
  "inventory": {
    "stock": 50,
    "warehouse_location": "A1"
  }
}

이 인덱스에서 검색을 수행할 때 응답에 name, price, reviews, supplier 필드만 포함하고 supplier 객체의 contact_email 필드와 reviews 객체의 comment 필드를 제외하려면 다음 검색을 실행하세요:

GET /products/_search
{
  "_source": {
    "includes": ["name", "price", "reviews.*", "supplier.*"],
    "excludes": ["reviews.comment", "supplier.contact_email"]
  },
  "query": {
    "match": {
      "category": "Electronics"
    }
  }
}

{% include copy-curl.html %}

다음은 예상 응답이에요:

{
  "hits": {
    "hits": [
      {
        "_source": {
          "name": "Smartphone",
          "price": 699.99,
          "reviews": [
            {
              "user": "john_doe",
              "rating": 5,
              "date": "2023-01-01"
            },
            {
              "user": "jane_doe",
              "rating": 4,
              "date": "2023-02-15"
            }
          ],
          "supplier": {
            "name": "TechCorp",
            "address": {
              "street": "123 Tech St",
              "city": "Techville",
              "zipcode": "12345"
            }
          }
        }
      }
    ]
  }
}

소스 필터링 제한 사항

소스 필터링은 원본 JSON 문서의 필드 이름과 일치하므로 OpenSearch가 인덱싱 중에 파생하는 값은 반환할 수 없어요. 다중 필드, 필드 별칭, copy_to로 채워진 필드는 소스의 일부가 아니며, 해당 필드에 대한 요청은 빈 _source 객체를 반환해요.

OpenSearch는 요청이 몇 개의 필드만 요청하더라도 전체 소스 문서를 로드하고 파싱하므로 소스 필터링은 네트워크 전송을 줄이지만 디스크 읽기는 줄이지 않아요. 인덱스에서 개별 필드를 직접 읽으려면 docvalue_fields 또는 stored_fields를 사용하세요.

스크립트 필드 사용

script_fields 매개변수를 사용하면 스크립트로 계산된 사용자 정의 필드를 검색 결과에 포함할 수 있어요. 문서 데이터를 기반으로 값을 동적으로 계산할 때 유용해요. 비슷한 방법으로 derived fields를 검색할 수도 있어요. 자세한 내용은 필드 검색을 참조하세요.

각 제품 문서에 price와 discount_percentage 필드가 포함된 제품 인덱스가 있다고 가정해 보세요. script_fields 매개변수를 사용하여 각 제품의 할인된 가격을 표시하는 사용자 정의 필드를 검색 결과에 포함할 수 있어요. 다음 예제는 script_fields 매개변수를 사용하는 방법을 보여줘요.

1. 데이터를 인덱싱하세요:

   PUT /products/_doc/123
   {
     "product_id": "123",
     "name": "Smartphone",
     "price": 699.99,
     "discount_percentage": 10,
     "category": "Electronics",
     "description": "A powerful smartphone with a sleek design."
   }
   

   {% include copy-curl.html %}

2. script_fields 매개변수를 사용하여 discounted_price라는 사용자 정의 필드를 검색 결과에 포함하세요. 이 필드는 스크립트를 사용하여 price와 discount_percentage 필드를 기반으로 계산돼요:

   GET /products/_search
   {
     "_source": ["product_id", "name", "price", "discount_percentage"],
     "query": {
       "match": {
         "category": "Electronics"
       }
     },
     "script_fields": {
       "discounted_price": {
         "script": {
           "lang": "painless",
           "source": "doc[\"price\"].value * (1 - doc[\"discount_percentage\"].value / 100)"
         }
       }
     }
   }
   

   {% include copy-curl.html %}

다음과 같은 응답을 받게 돼요:

{
  "hits": {
    "total": {
      "value": 1,
      "relation": "eq"
    },
    "max_score": 1.0,
    "hits": [
      {
        "_index": "products",
        "_id": "123",
        "_score": 1.0,
        "_source": {
          "product_id": "123",
          "name": "Smartphone",
          "price": 699.99,
          "discount_percentage": 10
        },
        "fields": {
          "discounted_price": [629.991]
        }
      }
    ]
  }
}

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• 원문 전체: https://docs.opensearch.org/latest/search-plugins/searching-data/retrieve-specific-fields/