不爲也 比不能也

search_type=scan deprecatededitThe scan search type has been deprecated. All benefits from this search type can now be achieved by doing a scroll request that sorts documents in _doc order, for instance:scan search type은 deprecate되었다. 이 search type으로 할 수 있는 것은 _doc 의 순서로 document를 정렬하는 scroll request로 가능하다. 예를 들어GET /my_index/_search?scroll=2m { "sort": [ "_doc" ] }Scroll requests sorted by _doc..

By default, results are returned sorted by relevance—with the most relevant docs first. Later in this chapter, we explain what we mean by relevance and how it is calculated, but let’s start by looking at the sort parameter and how to use it.기본적으로, 결과는 가장 관련 있는 document가 가장 먼저 나오도록, relevance 에 의해서 정렬되어 반환된다. 이 장의 후반부에서, relevance 의 의미와 계산되는 방법에 대해 설명할 것이다. sort 매개변수를 살펴보고, 사용하는 방법을 알아보는 것으로 시작하자.

In order to sort by relevance, we need to represent relevance as a value. In Elasticsearch, the relevance score is represented by the floating-point number returned in the search results as the _score, so the default sort order is _score descending.relevance로 정렬하기 위해, relevance를 값으로 표시해야 한다. Elasticsearch에서 relevance score 는 _score 로, 검색 결과에 반환되는, 부동 소수점 숫자로 표시된다. 기본 정렬 순서는 _score 의 내림차순이다.Somet..

Analyzed string fields are also multivalue fields, but sorting on them seldom gives you the results you want. If you analyze a string like fine old art, it results in three terms. We probably want to sort alphabetically on the first term, then the second term, and so forth, but Elasticsearch doesn’t have this information at its disposal at sort time.analyzed string field 또한 다중 값 field이다. 그러나 그것들..

A scroll query is used to retrieve large numbers of documents from Elasticsearch efficiently, without paying the penalty of deep pagination.scroll query는 Elasticsearch에서 매우 많은 수의 document를, deep 페이지 계산의 불이익 없이, 효과적으로 가져오기 위해 함께 사용된다.Scrolling allows us to do an initial search and to keep pulling batches of results from Elasticsearch until there are no more results left. It’s a bit like a cursor ..

So far in this chapter, we have looked at how to normalize tokens for the purposes of search. The final use case to consider in this chapter is that of string sorting.지금까지 이 장에서, 검색을 목적으로, token을 정규화하는 방법을 살펴보았다. 이 장에서 고려할 마지막 사용 사례는 문자열의 정렬 사례이다.In String Sorting and Multifields, we explained that Elasticsearch cannot sort on an analyzed string field, and demonstrated how to use multifields to ..

Multivalue buckets—the terms, histogram, and date_histogram—dynamically produce many buckets. How does Elasticsearch decide the order that these buckets are presented to the user?다중 값 bucket(terms, histogram, date_histogram)은 동적으로 많은 bucket을 생성한다. 이런 bucket이 사용자에게 표시되는 순서를 Elasticsearch는 어떻게 결정할까?By default, buckets are ordered by doc_count in descending order. This is a good default because oft..

These sort modes are intrinsic to the bucket: they operate on data that bucket generates, such as doc_count. They share the same syntax but differ slightly depending on the bucket being used.이 정렬 방식은 bucket의 기본 이다. doc_count 처럼, bucket이 생성한 데이터에 따라 동작한다. 동일한 문법을 공유하지만, 사용된 bucket에 따라 약간 다르다.Let’s perform a terms aggregation but sort by doc_count, in ascending order:terms aggregation을 해보자. 그러나 do..

Often, you’ll find yourself wanting to sort based on a metric’s calculated value. For our car sales analytics dashboard, we may want to build a bar chart of sales by car color, but order the bars by the average price, ascending.metric의 계산된 값을 기준으로 정렬해야 하는 경우가 있다. 자동차 판매 분석 대시보드에서, 자동차 색상으로, 판매 bar chart를 만든다고 가정해 보자. 그런데, bar의 순서는 평균가의 오름차순이다.We can do this by adding a metric to our bucket, and ..

It is possible to sort by the value of a nested field, even though the value exists in a separate nested document. To make the result more interesting, we will add another record: 값은 개별 nested document에 있지만, nested field의 값으로 정렬하는 것은 가능하다. 더 흥미로운 결과를 만들어내기 위하여, 또 다른 document를 추가해 보자.PUT /my_index/blogpost/2 { "title": "Investment secrets", "body": "What they don't tell you ...", "tags": [ "share..