[🌎elasticsearch] search query 집중탐구 - 1 전처리 과정

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🧡 ElasitcSearch Full-Text-Search 의 원리

🙂Inverted Index

Elasticsearch 는 "text" 로 매핑된 필드의 경우 그 안에 데이터를 Inverted Index 라는 구조로 저장합니다.

직역하자면 역 색인, 반대 색인 이런 뜻인데 대충 감이 오시나요??

예들 들어보겠습니다.
아래와 같은 데이터가 있다고 합시다.

Id	Description
1	"Cat is Cute"
2	"Dog is Cute Too"
3	"Cat is lazy"
4	"Dog is super athletic"

일반적인 DBMS 에서는 "athletic" 을 검색하고 싶다하면 1번 ,2번, 3번, 4번 순서로 검색해서
"athleti" 이 있구나 Id 4를 보여줘야지. 라고 할 겁니다.

Inverted Index 는 조금 다릅니다.
토큰마다 값을 가지는데, 이 값은 "이 문서에 이 토큰 값이 포함되어 있어."를 저장합니다.
위의 테이블을 아래와 같은 식으로 저장합니다.

Token	Id
"cat"	1, 3
"dog"	2, 4
"cute"	1, 2
"lazy"	3
"athletic"	4
"super"	4

이 같은 경우 "athletic" 토큰이 포함된 4번 문서만 보면 됩니다. 다만 토큰을 빨리 찾기 위해 저장하는 자료구조는 좀 복잡해질겁니다.
괜찮습니다. Elasticsearch 가 대신해줄거거든요!!

🛑🛑 단 이렇게 저장되는 건 오직 필드가 text 타입일 때만 적용됩니다.
다른말로 하자면 text 필드가 아니면 전문검색 기능을 쓸 수 없습니다!!

🙂Analizer

위의 예시에서 눈치채신 분도 계시겠지만, 처음 테이블의 내용을 Inverted Index 방법으로 저장할 때 전부 소문자로 바뀌어서 저장이 되었습니다.
그리고 저장되지 않은 단어들도 있군요. 이 과정을 Text Analysis 라고 합니다.
이 과정을 거치지 않고 진행하게 되면 검색에 필요 없는단어 가령 "is", "too" 까지 저장해야합니다.

우리가 "dOG" 라고 검색해도 "Dog" 가 포함된 문서를 보고 싶다면 토큰화하는 과정에 전처리 과정을 수행해야합니다.

1. Character Filter

Character Filter 는 전처리과정에서 가장 먼저 수행되는 과정입니다.
Character Filter 에는 HTML Strip, Mapping, Pattern Replace 세 가지가 존재합니다.

• HTML Strip : 문장에 HTML 태그들을 없애주는 Filter 입니다. 예를들면,
  <p>I&apos;m so <b>happy</b>!</p> 라는 문장을 I'm so happy! 로 바꿔줍니다.
• Mapping : 특정 문자열을 내가 원하는 값으로 대체할 수 있습니다.
• Pattern Replace : 특정 정규식 패턴을 내가 원하는 값으로 대체할 수 있습니다.

2. Tokenizer Filter

Tokenizer Filter 는 문자열을 받아 단어들을 토큰화하는 과정입니다.
Tokenizer Filter 는 많은 종류가 있는데 대표적인 3가지를 먼저 알아보겠습니다.

• Standard : 토큰화 할 때 공백과 hyphen(-)을 기준으로 토큰화를 수행하며, 일부 특수문자를 제거합니다.
• Letter : 토큰화 할 때 문자열 이외를 기준으로 토큰화를 수행합니다.
  예들 들어 Brown-Foxes dog's 같은 문자열은 [Brown, Foxes, dog, s] 로 토큰화를 수행합니다.
• Whitespace : 공백 을 기준으로 토큰화를 수행합니다. 공백, 줄바꿈, 탭 모든 공백을 포함합니다.

Email, URL, Path 와 특수 목적용 Tokenizer 들이 많으니 자세한 정보는 Tokenizer Document 를 참조해주시와요.!!

3. Token Filter

Token Filter 는 각 Tokenizer Filter 에 의해 만들어진 Token 들에 대한 후처리 작업을 수행합니다.
가장 대표적인 Lowercase Token Filterr 로 Stop Token Filterr 가 있습니다.

• Lowercase : 말 그대로 토큰들을 소문자로 바꾸는 Token filter 입니다.
• Stop : Search 기능에 필요 없는 단어들 예를 들면 is, be, to, a, as 등을 없애는 필터입니다.

더 많은 Token filter 를 보고 싶으면 Token Filters 를 참조해주세요!! 오른쪽 메뉴바에 다양한 Token filters 가 있습니다.

4. Stemming

또한 각 토큰들은 그 원형을 유지할 필요가 있습니다. 예를 들면 working 에서 ing 는 필요 없는 부분이며 우리는 work 만 검색하면 됩니다.
이러한 과정을 Stemming 이라고 합니다.

ETC

우리가 문서에 영어만 쓰는 것은 아닙니다. 대부분 그 나라에서는 그 나라 언어를 많이 쓸 것입니다.
ElasticSearch 에 내장된 언어분석기가 없다면, Full-Text-Search 에 난항을 겪을지도 모릅니다.
다행이도 한글의 경우는 Nori 한글 형태소 분석기를 이용하여 이 과정을 수행합니다.

자세한 내용은 Elasticsearch Document 를 참고해주세요!! Nori Analysis Plugin 구경하기

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위 과정을 통해 저장된 토큰들을 통해 Search API 기능들을 수행합니다.

다음에는 query 를 통해 실제 예제로 찾아뵙겠습니다.

피드백은 항상 환영입니다.