Elastic - Query DSL

Intro::

Elasticsearch의 검색 기능에 대한 전반적인 내용을 알아봅시다.

풀 텍스트 쿼리 - Full Text Query

match_all

// 아래 두 쿼리는 동일한 결과가 나온다.
GET my_index/_search

GET my_index/_search
{
  "query":{
    "match_all":{ }
  }
}

match

GET my_index/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "message": "quick dog",
      "operator": "and"
    }
  }
}

match_phrase

GET my_index/_search
{
  "query": {
    "match_phrase": {
      "message": "lazy dog",
      "slop": 1// 지정된 값 만큼 단어 사이에 다른 검색어가 끼어드는 것을 허
    }
  }
}

query_string

GET my_index/_search
{
  "query": {
    "query_string": {
      "default_field": "message",
      "query": "(jumping AND lazy) OR \"quick dog\""
    }
  }
}

Bool 복합 쿼리 - Bool Query

• must : 쿼리가 참인 도큐먼트들을 검색합니다.

• must_not : 쿼리가 거짓인 도큐먼트들을 검색합니다.

• should : 검색 결과 중 이 쿼리에 해당하는 도큐먼트의 점수를 높입니다.

• filter : 쿼리가 참인 도큐먼트를 검색하지만 스코어를 계산하지 않습니다. must 보다 검색 속도가 빠르고 캐싱이 가능합니다.

GET my_index/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "must": [
        {
          "match": {
            "message": "quick"
          }
        },
        {
          "match_phrase": {
            "message": "lazy dog"
          }
        }
      ]
    }
  }
}

정확도 - Relevancy

스코어(score) 점수

각 검색 결과의 score항목에 스코어 점수가 표시되고 이 점수가 높은 결과부터 나타납니다. 그리고 상단의 max_score에는 전체 결과 중에서 가장 높은 점수가 표시됩니다. Elasticsearch는 이 점수를 계산하기 위해 BM25 알고리즘을 이용합니다.

TF (Term Frequency)

IDF (Inverse Document Frequency)

Field Length

Bool : Should

// fox 검색 결과 중 lazy를 포함한 결과에 가중치 부여
GET my_index/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "must": [
        {
          "match": {
            "message": "fox"
          }
        }
      ],
      "should": [
        {
          "match": {
            "message": "lazy"
          }
        }
      ]
    }
  }
}

// 결과
{
  "took" : 1,
  "timed_out" : false,
  "_shards" : {
    "total" : 1,
    "successful" : 1,
    "skipped" : 0,
    "failed" : 0
  },
  "hits" : {
    "total" : {
      "value" : 4,
      "relation" : "eq"
    },
    "max_score" : 0.9489644,
    "hits" : [
      {
        "_index" : "my_index",
        "_type" : "_doc",
        "_id" : "2",
        "_score" : 0.9489644,
        "_source" : {
          "message" : "The quick brown fox jumps over the lazy dog"
        }
      },
      {
        "_index" : "my_index",
        "_type" : "_doc",
        "_id" : "1",
        "_score" : 0.32951736,
        "_source" : {
          "message" : "The quick brown fox"
        }
      }
    ]
  }
}

정확값 쿼리 - Exact Value Query

bool: filter

GET my_index/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "must": [
        {
          "match": {
            "message": "fox"
          }
        }
      ],
      "filter": [
        {
          "match": {
            "message": "quick"
          }
        }
      ]
    }
  }
}

keyword

GET my_index/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "filter": [
        {
          "match": {
            "message.keyword": "Brown fox brown dog"
          }
        }
      ]
    }
  }
}

범위 쿼리 - Range Query

• gte (Greater-than or equal to) - 이상 (같거나 큼)

• gt (Greater-than) – 초과 (큼)

• lte (Less-than or equal to) - 이하 (같거나 작음)

• lt (Less-than) - 미만 (작음)

// price 값이 700 이상 900 미만인 데이터 검색
GET phones/_search
{
  "query": {
    "range": {
      "price": {
        "gte": 700,
        "lt": 900// 700 <= x < 900
      }
    }
  }
}

날짜 검색

// 2016-01-01 이후인 데이터 검색
GET phones/_search
{
  "query": {
    "range": {
      "date": {
        "gt": "2016-01-01"
      }
    }
  }
}

// 날짜 포멧을 다르게 하고 싶은 경우 format 사용
GET phones/_search
{
  "query": {
    "range": {
      "date": {
        "gt": "31/12/2015",
        "lt": "2018",
        "format": "dd/MM/yyyy||yyyy"//  2015년 12월 31일 부터 2018년 이전 
      }
    }
  }
}

// date 값이 2016-01-01 의 6개월 후 부터 오늘 (2019-09-03) 의 365일 이전 사이 값 검색
GET phones/_search
{
  "query": {
    "range": {
      "date": {
        "gt": "2016-01-01||+6M",
        "lt": "now-365d"
      }
    }
  }
}

References::