🚨 실전 매핑 실수 모음

이 문서는 Elasticsearch를 사용할 때 자주 발생하는 매핑 설계 실수 사례들을 정리한 가이드입니다.
실수를 피하기 위한 베스트 프랙티스도 함께 소개합니다.

1. ❌ keyword 필드에 match 사용

문제 설명

keyword 필드는 분석되지 않은 문자열이기 때문에 match 쿼리로는 동작하지 않음.

"match": {
  "status": "published"  // keyword 필드일 경우 동작 X
}

해결 방법

• match 대신 term 쿼리를 사용해야 함

"term": {
  "status": "published"
}

2. ❌ text 필드로 정렬

문제 설명

text 필드는 분석된 문자열이기 때문에 정렬이 불가능하거나 성능이 매우 나쁨.

해결 방법

• multi-field를 활용하여 text + keyword 구조로 설계
• 정렬은 .raw 또는 keyword 필드로 수행

"title": {
  "type": "text",
  "fields": {
    "raw": {
      "type": "keyword"
    }
  }
}

3. ⚠️ 동적 매핑 오용 (dynamic mapping)

문제 설명

• JSON 문서에 따라 자동으로 필드 타입이 지정됨
• 예: "price": "100" → 문자열로 저장되어 집계/정렬 불가능

해결 방법

• 사전에 명시적 매핑 지정
• 또는 dynamic: strict로 예외 처리

"dynamic": "strict"

4. 💥 필드 폭발 (Field Explosion)

문제 설명

• JSON 구조에 따라 1,000개 이상의 필드가 생성되는 경우
• 예: 사용자 정의 필드가 너무 많은 경우

문제점

• 매핑 크기 증가, 검색 성능 저하, 클러스터 불안정

해결 방법

• flattened 타입 사용 또는 nested 필드 구조 재설계

"custom_fields": {
  "type": "flattened"
}

5. 📆 date/integer 타입 누락

문제 설명

• 날짜나 숫자 필드를 명시하지 않아 문자열로 저장됨
• 검색, 정렬, 집계에 오류 발생

해결 방법

• 명시적으로 date, integer, long 타입 설정

"created_at": {
  "type": "date"
},
"count": {
  "type": "integer"
}

✅ 요약 정리