5.4 Bool : Should

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bool 쿼리의 should 는 검색 점수를 조정하기 위해 사용할 수 있습니다. 먼저 match 쿼리로 fox 를 포함하고 있는 도큐먼트를 검색 한 결과입니다.

request

match 쿼리로 fox 검색

GET my_index/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "message": "fox"
    }
  }
}

response

match 쿼리로 fox 검색 결과

{
  "took" : 1,
  "timed_out" : false,
  "_shards" : {
    "total" : 1,
    "successful" : 1,
    "skipped" : 0,
    "failed" : 0
  },
  "hits" : {
    "total" : {
      "value" : 4,
      "relation" : "eq"
    },
    "max_score" : 0.32951736,
    "hits" : [
      {
        "_index" : "my_index",
        "_type" : "_doc",
        "_id" : "1",
        "_score" : 0.32951736,
        "_source" : {
          "message" : "The quick brown fox"
        }
      },
      {
        "_index" : "my_index",
        "_type" : "_doc",
        "_id" : "4",
        "_score" : 0.32951736,
        "_source" : {
          "message" : "Brown fox brown dog"
        }
      },
      {
        "_index" : "my_index",
        "_type" : "_doc",
        "_id" : "2",
        "_score" : 0.23470737,
        "_source" : {
          "message" : "The quick brown fox jumps over the lazy dog"
        }
      },
      {
        "_index" : "my_index",
        "_type" : "_doc",
        "_id" : "3",
        "_score" : 0.23470737,
        "_source" : {
          "message" : "The quick brown fox jumps over the quick dog"
        }
      }
    ]
  }
}

이 결과들 중 lazy 가 포함된 결과에 가중치를 줘서 상위로 올리고 싶으면 다음과 같이 should 안에 lazy 를 찾는 검색을 추가합니다.

request

fox 검색 결과 중 lazy 를 포함한 결과에 가중치 부여

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

response

fox 검색 결과 중 lazy 를 포함한 결과에 가중치 부여 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"
        }
      },
      {
        "_index" : "my_index",
        "_type" : "_doc",
        "_id" : "4",
        "_score" : 0.32951736,
        "_source" : {
          "message" : "Brown fox brown dog"
        }
      },
      {
        "_index" : "my_index",
        "_type" : "_doc",
        "_id" : "3",
        "_score" : 0.23470737,
        "_source" : {
          "message" : "The quick brown fox jumps over the quick dog"
        }
      }
    ]
  }
}

새로운 검색 결과에서 fox만 포함하고 있던 "The quick brown fox" 는 점수가 "_score" : 0.32951736 로 이전 match 쿼리와 동일하지만, lazy를 함께 포함하고 있는 "The quick brown fox jumps over the lazy dog" 는 점수가 "_score" : 0.9489644로 가중되어 가장 상위에 나타납니다.

should는 match_phrase 와 함께 유용하게 사용할 수 있습니다. 쇼핑몰 상품 검색 같은 사례에서는 보통 검색어로 입력된 단어가 하나라도 포함된 결과들은 모두 가져오도록 되어 있을 것입니다. 이 때 검색 결과 중에서 입력한 검색어 전체 문장이 정확히 일치하는 결과를 맨 상위에 위치시키면 다른 결과들을 누락시키지 않으면서 사용자가 정확하게 원하는 수준 높은 품질의 결과를 제공할 수 있을 것입니다.

다음은 lazy 또는 dog 중 하나라 포함된 도큐먼트를 모두 검색하면서 그 중에 "lazy dog" 구문을 정확히 포함하는 결과들을 가장 상위로 가져옵니다. must 안에 match 쿼리로 lazy 또는 dog가 포함된 모든 도큐먼트를 검색하고 should 안에 match_phrase 쿼리를 써서 스코어 점수를 높입니다.

request

lazy 또는 dog 를 검색하면서 "lazy dog" 구문을 포함한 결과에 가중치 부여

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

response

lazy 또는 dog 를 검색하면서 "lazy dog" 구문을 포함한 결과에 가중치 부여 결과

{
  "took" : 3,
  "timed_out" : false,
  "_shards" : {
    "total" : 1,
    "successful" : 1,
    "skipped" : 0,
    "failed" : 0
  },
  "hits" : {
    "total" : {
      "value" : 4,
      "relation" : "eq"
    },
    "max_score" : 1.897929,
    "hits" : [
      {
        "_index" : "my_index",
        "_type" : "_doc",
        "_id" : "2",
        "_score" : 1.897929,
        "_source" : {
          "message" : "The quick brown fox jumps over the lazy dog"
        }
      },
      {
        "_index" : "my_index",
        "_type" : "_doc",
        "_id" : "5",
        "_score" : 1.449395,
        "_source" : {
          "message" : "Lazy jumping dog"
        }
      },
      {
        "_index" : "my_index",
        "_type" : "_doc",
        "_id" : "4",
        "_score" : 0.32951736,
        "_source" : {
          "message" : "Brown fox brown dog"
        }
      },
      {
        "_index" : "my_index",
        "_type" : "_doc",
        "_id" : "3",
        "_score" : 0.23470737,
        "_source" : {
          "message" : "The quick brown fox jumps over the quick dog"
        }
      }
    ]
  }
}

이렇게 should와 match_phrase를 응용하면 쇼핑몰에서 "스키 장갑" 같은 단어로 검색했을 때 스키 용품들과 각종 장갑들을 모두 가져오면서 그 중 스키 장갑을 가장 상위에 표시할 수 있습니다. slop:1을 이용하면 "스키 보드 장갑", "스키 벙어리 장갑" 같이 스키와 장갑 사이에 다른 값이 들어간 결과에도 가중치를 부여할 수 있습니다.