[Mappings] 숫자 데이터 타입 (long, double, scaled_float 등)

Elasticsearch: 숫자 데이터 타입 (long, double, scaled_float 등) 완벽 정리

Elasticsearch는 **정수(Integer)와 실수(Float)**를 저장할 수 있도록 다양한 숫자 타입을 제공합니다.
✔ 정수 타입: long, integer, short, byte
✔ 실수 타입: double, float, half_float, scaled_float

이번 글에서는 각 숫자 타입의 특징, 주요 옵션, 그리고 실전 적용 예제까지 상세히 알아보겠습니다.

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1. Elasticsearch에서 숫자 타입

🔹 기본 숫자 타입

Elasticsearch는 자바(Java)에서 사용되는 기본 숫자 타입을 지원합니다.

타입	설명	범위
long	64비트 정수	-9,223,372,036,854,775,808 ~ 9,223,372,036,854,775,807
integer	32비트 정수	-2,147,483,648 ~ 2,147,483,647
short	16비트 정수	-32,768 ~ 32,767
byte	8비트 정수	-128 ~ 127
double	64비트 부동소수점	매우 큰 실수값 저장 가능
float	32비트 부동소수점	일반적인 실수 저장
half_float	16비트 부동소수점	작은 크기의 실수 저장
scaled_float	부동소수점을 정수(long)로 저장하며, 소수점 위치 지정 가능	scaling_factor 사용

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2. 숫자 필드의 주요 옵션

Elasticsearch의 숫자 필드는 text, keyword와 일부 동일한 옵션을 가집니다.

옵션	설명	기본값
index	색인 여부 (검색 가능 여부)	true
doc_values	집계/정렬을 위한 최적화된 저장 방식 사용 여부	true
boost	검색 시 가중치 부여	1
coerce	자동 형 변환 허용 여부	true
null_value	null 값이 입력될 경우 기본값 설정	없음
ignore_malformed	잘못된 숫자 입력 시 오류를 무시하고 저장할지 여부	false

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3. 정수(Integer) 타입 예제

📌 예제 1: 정수 타입 매핑 설정

PUT my_index
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "price": {
        "type": "integer",
        "coerce": true
      }
    }
  }
}

🔹 설명:

• "coerce": true → 4.5, "5" 등의 값도 4 또는 5로 자동 변환되어 저장됨 ✅

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4. 실수(Floating Point) 타입 예제

📌 예제 2: 실수 타입 매핑 설정

PUT my_index
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "rating": {
        "type": "float",
        "coerce": true
      }
    }
  }
}

🔹 설명:

• "rating": 4.7 → 그대로 저장됨 ✅

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5. Scaled Float (소수점 고정형 실수)

🔹 Scaled Float이란?

✔ 부동소수점을 정수(long)로 변환하여 저장
✔ 소수점 위치를 scaling_factor로 조정
✔ 금액($19.99)과 같은 고정 소수점 데이터에 유용

📌 예제 3: scaled_float 타입 매핑 설정

PUT my_index
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "price": {
        "type": "scaled_float",
        "scaling_factor": 100
      }
    }
  }
}

🔹 설명:

• "price": 19.99 → 1999로 변환 후 저장됨 ✅
• "price": 100.25 → 10025로 저장됨 ✅

📌 주의:
scaling_factor: 100 이므로 두 자리 소수점까지 저장 가능

• scaling_factor: 10 → 1자리 소수점까지만 저장 가능

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6. 숫자 필드의 중요한 옵션 실전 예제

📌 예제 4: 숫자 필드에서 coerce, null_value, ignore_malformed 활용

PUT my_index
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "quantity": {
        "type": "integer",
        "coerce": true,
        "null_value": 0,
        "ignore_malformed": true
      }
    }
  }
}

🔹 설명:

• "coerce": true → "4.5", "6" 등의 값도 정수로 변환 ✅
• "null_value": 0 → null 값이 입력되면 0으로 저장 ✅
• "ignore_malformed": true → 숫자가 아닌 값이 입력되면 오류 없이 저장하되, 검색 및 집계에서 무시 ✅

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7. 숫자 필드의 동적 매핑 문제점

✔ 숫자 필드를 동적으로 생성하면 위험할 수 있음
✔ 첫 번째 값이 4 같은 정수라면 long으로 자동 생성
✔ 이후에 5.5 같은 실수가 들어오면 자동 변환되지만 실제로는 5가 저장됨

📌 잘못된 동적 매핑 예제

PUT my_index/_doc/1
{
  "value": 4
}
PUT my_index/_doc/2
{
  "value": 5.5
}

🔹 문제:

• value 필드가 long으로 자동 생성됨
• 5.5가 입력되었지만 5로 저장됨 (소수점 손실 발생) ❗

✅ 해결 방법: 명시적 매핑 설정 사용!

PUT my_index
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "value": {
        "type": "float"
      }
    }
  }
}

📌 이제 5.5가 올바르게 저장됨! ✅

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8. 정리

개념	설명
long, integer, short, byte	정수 타입 (64비트, 32비트, 16비트, 8비트)
double, float, half_float	부동소수점 실수 (정확도 차이)
scaled_float	부동소수점을 long 형태로 변환하여 저장 (scaling_factor 필요)
coerce	문자열 숫자를 자동 변환 ("4.5" → 4)
null_value	null 값이 입력될 경우 기본값 설정
ignore_malformed	잘못된 숫자 입력 시 오류 없이 무시

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9. 학습 가이드

1️⃣ 각 숫자 타입을 사용하여 데이터를 저장하고 검색하는 실습 진행
2️⃣ coerce, null_value, ignore_malformed 옵션을 활성화하고 동작 방식 실험
3️⃣ scaled_float을 활용하여 금액 데이터를 저장하고 검색 테스트
4️⃣ 동적 매핑으로 인한 문제를 직접 경험하고 해결 방법 적용

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10. 마무리

Elasticsearch에서 숫자 타입을 올바르게 설정하는 것은 데이터의 정확성과 검색 성능을 높이는 중요한 요소입니다.
특히 정수 vs 실수, scaled_float 활용, 동적 매핑의 위험성을 이해하고 적절한 설정을 적용하는 것이 중요합니다.

다음 학습에서는 날짜(Date) 타입을 활용한 검색 및 최적화 방법을 다루겠습니다! 🚀