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실리콘밸리 엔지니어와 함께하는 Elasticsearch

Term Level 검색에 대해 알아보자

term query를 "text" 타입 필드에 사용하면 이점이 없어질까요?

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예제 하실 때 보면, _score 값이 계산된 것처럼 보이긴 했습니다.

query value의 대문자를 소문자로 변경하는 처리(Lowcase Token Filter)는 하지 않는 것 같지만, _score는 계산하기 때문에..

제대로 성능의 이점을 보려고 한다면 keyword 타입 필드에서 사용하는 것이 좋은 것인지요?

답변 2

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지식공유자

안녕하세요 정광택님,

인프런 인턴이 정확히 잘 얘기해줬네요.

간단하게 얘기하자면, 네, term query를 "text" 타입 필드에 사용하는 것은 일반적으로 이점이 없어집니다. term query는 "keyword" 타입 필드에서 사용하는 것이 더 적절하며, 성능상으로도 더 최적화된 결과를 얻을 수 있습니다.

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안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. 정광택님.

Elasticsearch에서 term query를 “text” 타입 필드에 사용하는 경우 이점에 대해 궁금하신 것 같네요. 이에 대해 설명드리겠습니다.

term query와 “text” 필드 타입

  • Term Query: term query는 주어진 검색어와 정확히 일치하는 문서를 찾는 데 사용됩니다. 이 쿼리는 분석되지 않은 데이터를 대상으로 수행되므로, “text” 타입 필드에 사용하면 의도한 대로 작동하지 않을 수 있습니다.
  • Text 필드: “text” 타입 필드는 기본적으로 분석되어 저장됩니다. 즉, 대소문자, 형태소 분석 등이 적용됩니다.

성능 이점 및 적절한 사용

  • term query를 “text” 타입 필드에 사용하는 경우, 분석 전의 원본 형태와 정확히 일치하는 내용을 찾기 어려워 이점이 제한될 수 있습니다.
  • 따라서 “keyword” 타입 필드에서 사용하는 것이 term query의 성능을 제대로 발휘하기 위해 권장됩니다. 이는 keyword 필드가 분석되지 않은 상태로 저장되기 때문입니다.

관련 질문과 예제에 대한 더 깊이 있는 설명이 필요하시다면, 동일한 주제를 다루는 기존 질문을 확인해보세요:
- Elasticsearch에서 Term Query와 Match Query의 차이점

저는 질문자님의 이해를 돕고자 지식공유자님의 기존 답변을 참고하여 유사한 답변 링크를 추천해드리고 있습니다.
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추가적으로 궁금한 점이 있으시면, 이어서 질문해 주세요. 곧 지식공유자께서 답변해 주실 것입니다.

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