6.3.1 _analyze API
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Elasticsearch 에서는 분석된 문장을
_analyze API를 이용해서 확인할 수 있습니다. 토크나이저는 tokenizer, 토큰 필터는 filter 항목의 값으로 입력하면 됩니다. 토크나이저는 하나만 적용되기 때문에 바로 입력하고, 토큰필터는 여러개를 적용할 수 있기 때문에 [ ] 안에 배열 형식으로 입력합니다. "The quick brown fox jumps over the lazy dog" 문장을 whitespace 토크나이저와 lowercase, stop, snowball 토큰 필터를 적용하면 다음과 같은 결과를 확인할 수 있습니다.request
response
_analyzer API 를 이용해서 텍스트 분석
GET _analyze
{
"text": "The quick brown fox jumps over the lazy dog",
"tokenizer": "whitespace",
"filter": [
"lowercase",
"stop",
"snowball"
]
}
_analyzer API 를 이용해서 텍스트 분석 결과
{
"tokens" : [
{
"token" : "quick",
"start_offset" : 4,
"end_offset" : 9,
"type" : "word",
"position" : 1
},
{
"token" : "brown",
"start_offset" : 10,
"end_offset" : 15,
"type" : "word",
"position" : 2
},
{
"token" : "fox",
"start_offset" : 16,
"end_offset" : 19,
"type" : "word",
"position" : 3
},
{
"token" : "jump",
"start_offset" : 20,
"end_offset" : 25,
"type" : "word",
"position" : 4
},
{
"token" : "over",
"start_offset" : 26,
"end_offset" : 30,
"type" : "word",
"position" : 5
},
{
"token" : "lazi",
"start_offset" : 35,
"end_offset" : 39,
"type" : "word",
"position" : 7
},
{
"token" : "dog",
"start_offset" : 40,
"end_offset" : 43,
"type" : "word",
"position" : 8
}
]
}
토크나이저, 토큰필터를 이용해 처리된
"token" : "jump", "token" : "lazi" 같은 결과들을 확인할 수 있습니다. 여러 토큰 필터를 입력 할 때는 순서가 중요하며 만약에
stop 토큰 필터를 lowercase 보다 먼저 놓게 되면 stop 토큰필터 처리시 대문자로 시작하는 "The"는 불용어로 간주되지 않아 그냥 남아있 게 됩니다. 그 후에 lowercase가 적용되어 소문자 "the"가 최종 검색 텀으로 역 색인에 남아있게 됩니다.request
response
토크나이저 stop 을 lowercase 보다 먼저 처리
GET _analyze
{
"text": "The quick brown fox jumps over the lazy dog",
"tokenizer": "whitespace",
"filter": [
"stop",
"lowercase",
"snowball"
]
}
토크나이저 stop 을 lowercase 보다 먼저 처리 한 분석 결과
{
"tokens" : [
{
"token" : "the",
"start_offset" : 0,
"end_offset" : 3,
"type" : "word",
"position" : 0
},
{
"token" : "quick",
"start_offset" : 4,
"end_offset" : 9,
"type" : "word",
"position" : 1
},
{
"token" : "brown",
"start_offset" : 10,
"end_offset" : 15,
"type" : "word",
"position" : 2
},
{
"token" : "fox",
"start_offset" : 16,
"end_offset" : 19,
"type" : "word",
"position" : 3
},
{
"token" : "jump",
"start_offset" : 20,
"end_offset" : 25,
"type" : "word",
"position" : 4
},
{
"token" : "over",
"start_offset" : 26,
"end_offset" : 30,
"type" : "word",
"position" : 5
},
{
"token" : "lazi",
"start_offset" : 35,
"end_offset" : 39,
"type" : "word",
"position" : 7
},
{
"token" : "dog",
"start_offset" : 40,
"end_offset" : 43,
"type" : "word",
"position" : 8
}
]
}
애널라이저는
_analyze API에서 analyzer 항목으로 적용해서 사용이 가능합니다. 애널라이저는 캐릭터 필터, 토크나이저 그리고 토큰 필터들을 조합해서 사용자 정의 애널라이저를 만들 수도 있고, Elasticsearch 에 사전에 정의되어 있어 바로 사용 가능 한 애널라이저들도 있습니다. 앞서 실행한 whitespace 토크나이저 그리고 lowercase, stop, snowball 토큰필터들을 조합한 것 것이 snowball 애널라이저 입니다. 다음은 snowball 애널라이저를 적용해서 "The quick brown fox jumps over the lazy dog" 문장을 분석한 예제입니다.request
response
snowball 애널라이저로 문장 분석
GET _analyze
{
"text": "The quick brown fox jumps over the lazy dog",
"analyzer": "snowball"
}
snowball 애널라이저로 문장 분석 결과
{
"tokens" : [
{
"token" : "quick",
"start_offset" : 4,
"end_offset" : 9,
"type" : "<ALPHANUM>",
"position" : 1
},
{
"token" : "brown",
"start_offset" : 10,
"end_offset" : 15,
"type" : "<ALPHANUM>",
"position" : 2
},
{
"token" : "fox",
"start_offset" : 16,
"end_offset" : 19,
"type" : "<ALPHANUM>",
"position" : 3
},
{
"token" : "jump",
"start_offset" : 20,
"end_offset" : 25,
"type" : "<ALPHANUM>",
"position" : 4
},
{
"token" : "over",
"start_offset" : 26,
"end_offset" : 30,
"type" : "<ALPHANUM>",
"position" : 5
},
{
"token" : "lazi",
"start_offset" : 35,
"end_offset" : 39,
"type" : "<ALPHANUM>",
"position" : 7
},
{
"token" : "dog",
"start_offset" : 40,
"end_offset" : 43,
"type" : "<ALPHANUM>",
"position" : 8
}
]
}
snowball 애널라이저를 사용한 결과는 앞의 whitespace 토크나이저 그리고 lowercase, stop, snowball 토큰필터를 사용한 결과와 동일하게 나타납니다. 인덱스의 매핑(mappings) 설정에 snowball 애널라이저를 적용하고 "The quick brown fox jumps over the lazy dog" 값을 색인하면 fox, jump, lazi 등의 단어가 검색 텀으로 저장됩니다.
match 쿼리로 검색을 수행하면 입력한 검색어도 앞에서 적용한 snowball 애널라이저를 똑같이 거치게 됩니다. jumps 또는 jumping 등으로 검색을 수행하면 lowercase, snowball토큰 필터 등이 적용되어 검색어를 jump로 바꾸어 검색합니다. 인덱스에 애널라이저는 아래 예제와 같이 지정합니다. 매핑에 대해서는 다음 장에서 더 자세히 설명하겠습니다.
my_index2 인덱스의 message 필드에 snowball 애널라이저 적용
PUT my_index2
{
"mappings": {
"properties": {
"message": {
"type": "text",
"analyzer": "snowball"
}
}
}
}
6.x 이전 버전의 매핑에서는
"mappings" |"properties" 사이에 도큐먼트 타입 값이 들어갑니다. 위에서 생성한 my_index2 인덱스에
"message": "The quick brown fox jumps over the lazy dog" 값을 넣고 jumping 으로 검색을 해 보도록 하겠습니다.my_index2 에 jumps 를 포함하는 도큐먼트 입력
PUT my_index2/_doc/1
{
"message": "The quick brown fox jumps over the lazy dog"
}
match 쿼리로 jump, jumping 또는 jumps 중 어떤 값으로 검색 해도 결과가 나타납니다.
request
response
my_index2 에서 match 쿼리로 jumping 검색
GET my_index2/_search
{
"query": {
"match": {
"message": "jumping"
}
}
}
my_index2 에서 match 쿼리로 jumping 검색 결과
{
"took" : 1,
"timed_out" : false,
"_shards" : {
"total" : 1,
"successful" : 1,
"skipped" : 0,
"failed" : 0
},
"hits" : {
"total" : {
"value" : 1,
"relation" : "eq"
},
"max_score" : 0.2876821,
"hits" : [
{
"_index" : "my_index2",
"_type" : "_doc",
"_id" : "1",
"_score" : 0.2876821,
"_source" : {
"message" : "The quick brown fox jumps over the lazy dog"
}
}
]
}
}
jumping 을 검색 할 때 실제로 jump 로 검색됩니다.
Last modified 3yr ago