# 6.3.2 Term 쿼리

Elasticsearch에서 제공하는 쿼리 중에는 `term` 쿼리가 있습니다. `match` 쿼리와 문법은 유사하지만 `term` 쿼리는 입력한 검색어는 애널라이저를 적용하지 않고 입력된 검색어 그대로 일치하는 텀을 찾습니다. 따라서 **jumps**, **jumping** 으로 검색하면 결과가 나타나지 않고 **jump**로 검색해야 결과가 나타납니다.

{% tabs %}
{% tab title="request" %}
{% code title="term 쿼리로 my\_index2 에서 jumps 검색" %}

```javascript
GET my_index2/_search
{
  "query": {
    "term": {
      "message": "jumps"
    }
  }
}
```

{% endcode %}
{% endtab %}

{% tab title="response" %}
{% code title="term 쿼리로 my\_index2 에서 jumps 검색 결과" %}

```javascript
{
  "took" : 0,
  "timed_out" : false,
  "_shards" : {
    "total" : 1,
    "successful" : 1,
    "skipped" : 0,
    "failed" : 0
  },
  "hits" : {
    "total" : {
      "value" : 0,
      "relation" : "eq"
    },
    "max_score" : null,
    "hits" : [ ]
  }
}
```

{% endcode %}
{% endtab %}
{% endtabs %}

{% tabs %}
{% tab title="request" %}
{% code title="term 쿼리로 my\_index2 에서 jump 검색" %}

```javascript
GET my_index2/_search
{
  "query": {
    "term": {
      "message": "jump"
    }
  }
}
```

{% endcode %}
{% endtab %}

{% tab title="response" %}
{% code title="term 쿼리로 my\_index2 에서 jump 검색 결과" %}

```javascript
{
  "took" : 0,
  "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"
        }
      }
    ]
  }
}
```

{% endcode %}
{% endtab %}
{% endtabs %}

  이렇게 도큐먼트의 원문은 **jumps** 이지만 어떤 쿼리를 사용하느냐에 따라 원문과 같은 **jumps** 검색어를 넣어도 검색이 되지 않는 경우가 있습니다.

{% hint style="danger" %}
텍스트 분석(Analysis) 과정은 검색에 사용되는 **역 인덱스**에만 관여합니다. 원본 데이터는 변하지 않으므로 쿼리 결과의 **\_source** 항목에는 항상 **원본 데이터**가 나옵니다.
{% endhint %}

  지금까지 본 것 처럼 Elasticsearch는 데이터를 실제로 검색에 사용되는 텀(Term) 으로 분석 과정을 거쳐 저장하기 때문에 검색 시 대소문자, 단수나 복수, 원형 여부와 상관 없이 검색이 가능합니다. 이러한 Elasticsearch의 특징을 [**풀 텍스트 검색(Full Text Search)**](https://esbook.kimjmin.net/05-search/5.1-query-dsl) 이라고 하며 한국어로 **전문 검색** 이라고도 합니다.

앞에서 설명한 것들 외에도 elasticsearch에서 사용 가능한 애널라이저, 캐릭터 필터, 토크나이저, 토큰필터 들의 목록은 공식 [홈페이지 도큐먼트](https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/analysis-analyzers.html)에서 확인이 가능합니다.