Elastic Search copy_to 활용법

두개의 Tokenizer 사용법

검색의 퀄리티를 높이거나 다양한 요구사항들을 만족시키기 위해서는 한 항목에 tokenizer을 여러개가 필요할 때가 있다.
하지만 tokenizer를 보면 하나의 tokenizer만 적용이 가능하다.
그래서 나는 copyto 방법으로 하나의 mapping을 더 만들어 적용시키는 방법을 활용하였다.

copy_to 방법이란?

문서의 여러 필드 값을 하나의 필드에 결합할 수 있는 기능을 제공하는 중요한 기능입니다. 이 기능은 특정 필드의 내용과 다른 필드의 내용을 합쳐서 검색할 때 사용할 수 있습니다.

PUT /copy_to_test_index
{
  "settings": {
    "analysis": {
      "tokenizer": {
        "ngram_tokenizer": {
          "type": "ngram",
          "min_gram": 2,
          "max_gram": 2,
          "token_chars": [
            "letter",
            "digit"
          ]
        },
        "nori_tokenizer": {
          "type": "nori_tokenizer"
        }
      },
      "analyzer": {
        "ngram_analyzer": {
          "type": "custom",
          "tokenizer": "ngram_tokenizer"
        },
        "nori_analyzer": {
          "type": "custom",
          "tokenizer": "nori_tokenizer"
        }
      }
    }
  },
  "mappings": {
    "properties": {
      "text": {
        "type": "text",
        "copy_to": "nagram_text", 
        "analyzer": "nori_analyzer"
      },
      "ngram_text": {
        "type": "text",
        "analyzer": "ngram_analyzer"
      }
    }
  }
}

예시를 보시면 text란 항목과 text를 복사해 ngram_text를 만들고 각각 다른 analyzer를 적용시켰습니다.
이렇게 적용하면 text만 입력하면 알아서 ngram의 내용까지 들어갑니다.

예시는 사용자가 입력하면 copy_to를 통해 두가지를 만들고 각각의 분석기로 적용시키는 방식입니다.

copy_to는 이렇게만 사용하는 걸까?

아니다 보통은 여러개의 항목을 하나로 합쳐서 사용할 때 이용한다.

PUT basic_copy_to_test_index
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "text1": {
        "type": "keyword",
        "copy_to": "all_text"
      },
      "text2": {
        "type": "keyword",
        "copy_to": "all_text"
      },
      "text3": {
        "type": "keyword",
        "copy_to": "all_text"
      },
      "all_text":{
        "type": "keyword"
      }
    }
  }
}

이렇게 text1, text2, text3을 하나의 all_text로 묶어 사용

예시처럼 사용자가 입력한 내용을 all_text로 묶어서 하나의 분석기로 처리
이렇게 사용하면 나중에 검색할 때도 all_text내용만을 통해 분석 가능

정리

copy_to를 이용해서 내가 입력 받은 내용을 나눌 수도 있고 합칠 수도 있다.
한개를 여러개의 분석기로 사용하거나
여러개를 하나의 분석기로 사용할 수 있다.