[Elasticsearch] 멀티 필드 (Multi Field) 완벽 정리

Elasticsearch: 멀티 필드 (Multi Field) 완벽 정리

Elasticsearch에서는 하나의 필드에 여러 개의 분석 방식(Analyzer) 또는 타입을 적용할 수 있습니다.
✔ 하나의 필드 값을 여러 개의 역색인 방식으로 저장 가능
✔ Text 필드에 Keyword 타입을 추가하여 검색 & 정렬 가능
✔ 다국어 문서 분석을 위해 여러 개의 애널라이저 적용 가능

이번 글에서는 멀티 필드(Multi Field)의 개념, 설정 방법, 활용 예제, 그리고 실전 적용 방법까지 상세히 알아보겠습니다.

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1. 멀티 필드 개요

특징	설명	활용 사례
하나의 필드에 여러 타입 저장	text, keyword 타입을 함께 저장 가능	검색 & 정렬 모두 필요할 때
여러 개의 애널라이저 적용 가능	동일한 필드를 다른 방식으로 분석 가능	다국어 검색 최적화
동일한 데이터를 다양한 방법으로 색인	필드명 + . 을 추가하여 관리	message.english, message.nori

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2. 멀티 필드 설정

🔹 멀티 필드 기본 개념

✔ fields 옵션을 사용하여 하나의 필드를 여러 개의 서브 필드로 확장
✔ text 타입은 검색용으로 사용하고, keyword 타입은 정렬/집계용으로 활용

📌 예제 1: text + keyword 타입의 멀티 필드 설정

PUT my_index
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "title": {
        "type": "text",
        "fields": {
          "keyword": {
            "type": "keyword"
          }
        }
      }
    }
  }
}

✅ title 필드는 text 타입이지만 title.keyword는 keyword 타입으로 저장됨

📌 예제 2: 데이터 저장

PUT my_index/_doc/1
{
  "title": "Elasticsearch Multi Field Test"
}

✅ 이제 title 필드는 title.keyword 서브 필드와 함께 저장됨

📌 예제 3: title 필드 검색 (text 타입)

GET my_index/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "title": "Elasticsearch"
    }
  }
}

✅ text 타입이므로 형태소 분석 후 검색 가능

📌 예제 4: title.keyword 필드 검색 (keyword 타입)

GET my_index/_search
{
  "query": {
    "term": {
      "title.keyword": "Elasticsearch Multi Field Test"
    }
  }
}

✅ keyword 타입이므로 정확한 문자열 검색만 가능

📌 예제 5: keyword 타입으로 정렬하기

GET my_index/_search
{
  "sort": [
    { "title.keyword": "asc" }
  ]
}

✅ 정확한 문자열 기준으로 정렬 가능

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3. 멀티 필드에서 애널라이저(Analyzer) 적용

🔹 멀티 필드를 활용한 다국어 검색

✔ text 타입 필드에 여러 개의 애널라이저를 적용할 수 있음
✔ 한국어, 영어, 일본어 등 다국어 지원에 유용

📌 예제 6: english, nori(한국어) 애널라이저를 적용한 멀티 필드 설정

PUT my_index
{
  "settings": {
    "analysis": {
      "analyzer": {
        "nori_analyzer": {
          "tokenizer": "nori_tokenizer"
        }
      }
    }
  },
  "mappings": {
    "properties": {
      "message": {
        "type": "text",
        "fields": {
          "english": {
            "type": "text",
            "analyzer": "english"
          },
          "nori": {
            "type": "text",
            "analyzer": "nori_analyzer"
          }
        }
      }
    }
  }
}

✅ message.english → 영어 전용 애널라이저 적용
✅ message.nori → 한국어 전용 애널라이저 적용

📌 예제 7: 데이터 저장

PUT my_index/_doc/1
{
  "message": "My favorite 슈퍼영웅 is Iron Man"
}

✅ Elasticsearch는 message, message.english, message.nori 필드로 각각 색인

📌 예제 8: message 필드에서 "영웅" 검색 (text 타입)

GET my_index/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "message": "영웅"
    }
  }
}

✅ 기본 message 필드에서는 검색되지 않음

📌 예제 9: message.nori 필드에서 "영웅" 검색 (한국어 애널라이저 적용)

GET my_index/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "message.nori": "영웅"
    }
  }
}

✅ 한국어 애널라이저를 적용한 message.nori 필드에서는 정상적으로 검색됨

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4. 정리

멀티 필드란?	하나의 필드를 여러 개의 타입/애널라이저로 저장하는 방식	fields 옵션 사용
주요 활용 예시	text + keyword 조합으로 검색 & 정렬 지원	title.keyword
다국어 검색 지원	같은 데이터를 여러 애널라이저로 색인	message.english, message.nori
정확한 검색	keyword 타입을 활용하여 정확한 문자열 검색 가능	"match": { "title.keyword": "..." }
검색 최적화	text 필드는 전체 검색, keyword 필드는 필터링 & 정렬	검색 속도 개선 가능

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5. 학습 가이드

1️⃣ 멀티 필드를 활용하여 text + keyword 조합을 테스트
2️⃣ 여러 애널라이저(english, nori)를 적용하여 다국어 검색 실습
3️⃣ 정확한 검색(Keyword)과 유사 검색(Text)의 차이를 비교

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6. 마무리

Elasticsearch의 멀티 필드(Multi Field) 기능을 활용하면
✔ 동일한 데이터를 여러 방식으로 색인할 수 있으며
✔ 검색 최적화(정렬 & 집계) 및 다국어 분석에도 매우 유용합니다.

다음 학습에서는 멀티 필드를 활용한 고급 검색 최적화 및 성능 개선 전략을 다루겠습니다! 🚀