2-4-1. Phrase Matching

In the same way that the match query is the go-to query for standard full-text search, the match_phrase query is the one you should reach for when you want to find words that are near each other:

표준 full-text 검색에 대해, match query가 정보를 찾는 query인 것과 동일한 방식으로, match_phrasequery는 서로 가까이 있는 단어들을 찾는 경우에 사용할 query 중 하나이다.

GET /my_index/my_type/_search
{
    "query": {
        "match_phrase": {
            "title": "quick brown fox"
        }
    }
}

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Like the match query, the match_phrase query first analyzes the query string to produce a list of terms. It then searches for all the terms, but keeps only documents that contain all of the search terms, in the same positions relative to each other. A query for the phrase quick fox would not match any of our documents, because no document contains the word quick immediately followed by fox.

match query와 마찬가지로, match_phrase query는, 단어의 목록을 만들기 위해, 먼저 query string을 분석한다. 그리고 모든 단어를 검색하는데, 서로 관련된 동일한 위치 에서, 검색어 모두 를 포함하는 document를 가질 뿐이다. 단어 quick 다음에 fox 가 바로 이어지는 document는 없기 때문에, quick fox 라는 구(phrase, 句)를 찾는 query는 어떤 document와도 일치하지 않는다.

The match_phrase query can also be written as a match query with type phrase:

match_phrase query는 phrase type을 사용한 match query로 작성할 수도 있다.

"match": {
    "title": {
        "query": "quick brown fox",
        "type":  "phrase"
    }
}

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Term Positionsedit

When a string is analyzed, the analyzer returns not only a list of terms, but also the position, or order, of each term in the original string:

문자열이 분석될 때, analyzer는 단어의 목록뿐 아니라, 원래 문자열에서 각 단어의 위치, 순서도 반환한다.

GET /_analyze?analyzer=standard
Quick brown fox

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This returns the following:

아래처럼 반환된다.

{
   "tokens": [
      {
         "token": "quick",
         "start_offset": 0,
         "end_offset": 5,
         "type": "<ALPHANUM>",
         "position": 1 
      },
      {
         "token": "brown",
         "start_offset": 6,
         "end_offset": 11,
         "type": "<ALPHANUM>",
         "position": 2 
      },
      {
         "token": "fox",
         "start_offset": 12,
         "end_offset": 15,
         "type": "<ALPHANUM>",
         "position": 3 
      }
   ]
}

원래 문자열에서 각 단어의 위치(position)

Positions can be stored in the inverted index, and position-aware queries like the match_phrasequery can use them to match only documents that contain all the words in exactly the order specified, with no words in-between.

위치는 inverted index에 저장된다. 그리고 match_phrase query 같은 위치-인식(position-aware) query는, 정확히 지정된 순서로 된 단어 모두를 포함하는, 단어 사이에 아무것도 없는, document만 일치하도록, 위치를 사용할 수 있다.

What Is a Phraseedit

For a document to be considered a match for the phrase "quick brown fox", the following must be true:

"quick brown fox" 라는 구문(phrase)에 일치하는 document에 대해, 다음은 참일 것이다.

• quick, brown, and fox must all appear in the field.

  quick, brown, fox 라는 단어 모두가 filed에 반드시 있다.

• The position of brown must be 1 greater than the position of quick.

  brown 이라는 단어의 위치가 quick 이라는 단어의 위치보다 1 이상 크다.

• The position of fox must be 2 greater than the position of quick.

  fox 라는 단어의 위치가 quick 이라는 단어의 위치보다 2 이상 크다.

If any of these conditions is not met, the document is not considered a match.

이러한 조건에 하나라도 일치하지 않으면, document는 일치하지 않는 것으로 판단한다.

Internally, the match_phrase query uses the low-level span query family to do position-aware matching. Span queries are term-level queries, so they have no analysis phase; they search for the exact term specified.

내부적으로, match_phrase query는, 위치-인식 일치를 수행하는, low-level의 범위(span)query군이다. 범위 query는 term-level query이다. 그래서 분석 단계가 없다. 그들은 지정된 정확한 단어를 검색한다.

Thankfully, most people never need to use the span queries directly, as thematch_phrase query is usually good enough. However, certain specialized fields, like patent searches, use these low-level queries to perform very specific, carefully constructed positional searches.

다행히 대부분의 사람들은, 일반적으로 match_phrase 가 충분하다고 여겨, 직접적으로 범위(span) query를 사용하지 않는다. 그러나 특허 검색 같은 특정 전문 분야는, 매우 독특하고 신중하게 구성된 위치 검색을 수행하기 위해, 이런 low-level의 query를 사용한다.