elasticsearch Query DSL
1.[elasticsearch] more like this 쿼리 정리
입력된 세트와 유사한(like) 문서를 찾는다.입력된 문서의 대표 용어 세트를 선택하고 이를 사용해서 쿼리를 구성해 결과를 반환한다.사용자는 입력되는 문서와 텀들이 어떻게 선택될지, 쿼리를 형성할지 옵션을 통해 조정할 수 있다.일반적으로 field의 필드와 동일한 an
2.[elasticsearch] dense_vector 타입과 knn query
참고: https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/dense-vector.html옵션 종류 1\. dims \- 백터 차원 수. 1 ~ 4096 차원 사용 가능함 2\. element_t
3.[elasticsearch] fuzzy query
fuzzy 쿼리는 elasticsearch에서 제공하는 query dsl 으로 키워드와 유사한 단어를 검색해준다.예를 들어서 apple을 검색하면 appie 같은 단어도 찾아준다.!! fuzzy 쿼리를 사용하는 방식이 여러가지가 있는데이렇게 fuzzy 쿼리를 사용하는
4.[Elasticseasrch] prefix, match_pharse_prefix쿼리와 index prefixes 옵션
prefix 검색은 wildcard와 같게 모든 document가 score가 1이다.하지만 span_multi로 묶으면 score가 되기는 하는데 정확한 값인지는 확인해 봐야될것 같다.같은 score값이 asc로 정렬시 보면 많아서 의심된다.score계산이 된다. 하
5.[elasticsearch] span_near 쿼리 구현하기
단어 사이 거리 계산 쿼리로 slop 으로 계산할 거리를 설정한다.slop은 term의 position으로 거리 연산을 한다.in_order true 단어 순서 고려함.false 단어 순서 고려하지 않음.slop : 계산할 거리 수span_term은 단어를 분석하지 않