[ES] 엘라스틱서치 QueryDSL 사용한 대표 쿼리 실습

 

 

1. 대표적인 Full Text query 

 

1) match_all

별다른 조건 없이 해당 인덱스의 모든 도큐먼트를 검색하는 쿼리

검색 시 쿼리를 넣지 않으면 자동으로 match_all이 적용됨 

 

 

 

2) match

풀 텍스트 검색에 사용되는 가장 일반적인 쿼리

여러개의 검색도 가능(디폴트로 OR 조건으로 검색됨)

 

GET 인덱스명/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "필드명": "fruit"
    }
  }
}

 

기본으로 OR 조건이 적용됨

GET 인덱스명/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "필드명": "fruit animal"
    }
  }
}

 

 

AND 조건으로 검색하기

GET 인덱스명/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "필드명": {
        "query":"fruit animal",
        "operator":"and"
      }
    }
  }
}

 

3) match_pharase

공백을 포함하며, 검색어 순서까지 고려하여 정확히 일치하는 내용 검색

GET 인덱스명/_search
{
  "query": {
    "match_phrase": {
      "필드명": "fruit animal"
    }
  }
}

 

match_pharase 의 _slop 옵션

지정된 값 만큼 단어 사이에 다른 검색어가 있는 것을 허용하는 slop 옵션

slop을 이용하여 정확도를 조절해나가며 원하는 검색 결과의 범위를 넓힐 수 있음

slop을 너무 크게 잡을 시 검색 범위가 넓어져 관련 없는 결과가 나오는 확률이 높아질 수 있으므로 1 이상의 수는 사용하지 않는 것을 권장

 

GET 인덱스명/_search
{
  "query": {
    "match_phrase": {
      "필드명": "fruit natural"
    }
  }
}

 

slop 옵션 주기

GET 인덱스명/_search
{
  "query": {
    "match_phrase": {
      "필드명": {
        "query": "fruit natural",
        "slop": 1
      }
    }
  }
}

 

 

4) query_string

URL 검색에 사용하는 루씬의 검색 문법을 본문 검색에 이용할 때 사용

 

GET 인덱스명/_search
{
  "query": {
    "query_string": {
      "default_field": "필드명",
      "query": "(fruit OR animal) OR \"lemontea cafe\""
    }
  }
}

 

 

2. 복합 쿼리- Bool Query

• 복합 쿼리의 종류에는 bool, boosting, constant_score, function_score 쿼리가 있음(실습은 bool 쿼리만 진행)
• 본문 검색에서 여러 쿼리를 조합하기 위해서는 상위에 bool 쿼리를 사용하고 그 안에 다른 쿼리들을 넣어서 사용
• bool 쿼리는 4개의 인자(must, must_not, should, filter)를 가지고 있으며 그 인자 안에 다른 쿼리들을 넣는 방식으로 동작함
• bool 쿼리의 must, should 등은 표준 SQL의 AND, OR 등과 유사하지만 정확히 같지는 않음

 

1) must

쿼리가 참인 도큐먼트 검색

# 필드명에 fruit 포함되어 있고 and animal natural 문구가 포함되어 있는 도큐먼트 검색

GET 인덱스명/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "must": [
        {
          "match": {
            "필드명": "fruit"
          }
        },
        {
          "match_phrase": {
            "필드명": "animal natural"
          }
        }
      ]
    }
  }
}

 

2) must_not

쿼리가 거짓인 도큐먼트 검색

GET 인덱스명/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "must": [
        {
          "match": {
            "필드명": "fruit"
          }
        }
      ],
      "must_not": [
        {
          "match_phrase": {
            "필드명": "natural"
          }
        }
      ]
    }
  }
}

 

3) should

검색 결과 중 이 쿼리에 해당하는 도큐먼트의 점수를 조정

match 쿼리와 조합 예시: fox 검색 결과 중 lazy를 포함한 결과에 가중치 부여

# 필드명의 값에 fruit이 들어간 도큐먼트 조회

GET 인덱스명/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "필드명": "fruit"
    }
  }
}

 

apple이 포함된 도큐먼트에 가중치를 두어 위에서 조회했던 것과 다른 결과를 확인해 볼 수 있음

GET 인덱스명/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "must": [
        {
          "match": {
            "필드명": "fruit"
          }
        }
      ],
      "should": [
        {
          "match": {
            "필드명": "apple"
          }
        }
      ]
    }
  }
}

 

 

 

4) filter

• 쿼리가 참인 도큐먼트를 검색하지만 스코어 계산하지 않음
• must 보다 검색 속도가 빠르고 캐싱이 가능함

# apple이 포함된 도큐먼트를 찾아야함 -> 참인 도큐먼트를 찾지만 가중치를 주지는 않음
# 위 테스트와 비교해보면 should로 apple에 가중치 줬을 때와
# filter로 가중치를 주지 않을 때 _score가 다른 것을 확인할 수 있음  

GET 인덱스명/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "must": [
        {
          "match": {
            "필드명": "fruit"
          }
        }
      ],
      "filter": [
        {
          "match": {
            "필드명":"apple"
          }
        }
      ]
    }
  }
}

 

 

 

3. 범위 쿼리(Range Query)

• 숫자나 날짜 형식의 저장/조회가 가능함
• range 쿼리를 이용해서 검색
• range 정확도를 계산하지 않고 오로지 범위에 해당 되는지 true/false만을 판단
• 경우에 따라 range 쿼리에 기준점을 주고 스코어를 적용해야할 필요가 있다면 function_score 쿼리 참고

 

1) range 쿼리의 파라미터

• 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)

 

2) 입력 형식

range : {<필드명>: {<파라미터>:<값>}}

 

 

3) 숫자 범위 조회

# 데이터 입력
POST cars/_bulk
{"index":{"_id":1}}
{"model":"car1","price":4500,"date":"2024-02-21"}
{"index":{"_id":2}}
{"model":"car2","price":2000,"date":"2013-12-13"}
{"index":{"_id":3}}
{"model":"car3","price":5000,"date":"2022-02-02"}
{"index":{"_id":4}}
{"model":"car4","price":3000,"date":"2019-05-01"}
{"index":{"_id":5}}
{"model":"car5","price":1000,"date":"2015-06-25"}
{"index":{"_id":6}}
{"model":"car6","price":5500,"date":"2023-07-13"}

 

# pricerk 3000이상 4500이하인 도큐먼트 조회

GET cars/_search
{
  "query": {
    "range": {
      "price": {
        "gte": 3000,
        "lte": 4500
      }
    }
  }
}

 

4) 날짜 범위 조회

GET cars/_search
{
  "query": {
    "range": {
      "date": {
        "gt": "2022",
        "lt": "2023"
      }
    }
  }
}

 

 

 

위에서 실습한 쿼리 외에도 Elasticsearch에서 제공해주는 다양한 DSL Query가 있으니 공식문서를 확인해서 필요한 쿼리 사용하기

 

https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/query-dsl.html

Query DSL | Elasticsearch Guide [8.12] | Elastic