🔍 1. term 쿼리
{ "term": { "status": "active" } }
- 정확히 일치하는 값을 찾을 때 사용
- 형태소 분석되지 않은 필드 (
keyword, int, boolean)에 적합 text 필드에는 text.keyword로 사용해야 정확히 일치- 실무: 상태, ID, 카테고리 코드 등
🔍 2. terms 쿼리
{ "terms": { "status": ["active", "ready"] } }
- 여러 값 중 하나라도 일치하면 검색
IN 조건처럼 사용- 65,536개 이상의 값은 사용 불가 (성능 저하)
🔍 3. match 쿼리
{ "match": { "title": "엘라스틱 서치 강의" } }
- text 필드에 사용
- 형태소 분석됨 (자연어 검색)
- 완전 일치 아님 → 관련된 문서도 나올 수 있음
🔍 4. match_phrase 쿼리
{ "match_phrase": { "title": "엘라스틱 서치 강의" } }
- 정확한 문장 일치 (순서 유지)
- 중간 단어 빠지면 매칭되지 않음
🔍 5. bool 쿼리
{
"bool": {
"must": [ ... ], // 모두 만족 (AND)
"should": [ ... ], // 하나 이상 만족하면 OK (OR 느낌)
"must_not": [ ... ], // 만족하면 제외
"filter": [ ... ] // 점수 영향 없음, 빠름
}
}
✔️ 실전 사용 예
{
"bool": {
"must": [
{ "term": { "status": "active" } },
{ "match": { "title": "엘라스틱" } }
],
"filter": [
{ "range": { "created_date": { "gte": "now-7d/d" } } }
],
"must_not": [
{ "term": { "is_deleted": true } }
]
}
}
🔍 6. range 쿼리
{ "range": { "price": { "gte": 1000, "lte": 5000 } } }
- 숫자나 날짜 필드에 범위 조건 적용
- 실무: 가격, 날짜 필터링
🔍 7. exists 쿼리
{ "exists": { "field": "thumbnail_url" } }
🔍 8. wildcard / regexp / prefix
{ "wildcard": { "title": "엘라*" } }
wildcard, regexp, prefix는 느릴 수 있음- analyzed 되지 않은
keyword 필드에 사용 추천
🔍 9. multi_match
{
"multi_match": {
"query": "검색어",
"fields": ["title", "description"]
}
}
🔍 10. script 쿼리
{
"script_score": {
"query": { "match_all": {} },
"script": {
"source": "doc['click_count'].value * 0.5 + doc['like_count'].value"
}
}
}
- 스크립트 기반 동적 스코어
- 캐시 안 되고 느릴 수 있음 → 최소 사용 권장
✅ 실무 패턴 정리
| 목적 | 쿼리 |
|---|
| 필터링 + 검색 | bool + must + filter |
| 정확 조건 | term, terms |
| 자연어 검색 | match, multi_match |
| 날짜 조건 | range (filter 사용 권장) |
| 제외 조건 | must_not |
| 가중치 적용 | should, script_score |
| 추천 기능 | should + minimum_should_match |
📌 추천 실전 예시
1. 필터 조건 + 본문 검색
{
"bool": {
"must": [
{ "match": { "content": "엘라스틱서치 설정법" } }
],
"filter": [
{ "term": { "status": "published" } },
{ "range": { "created_date": { "gte": "now-1M/M" } } }
]
}
}
2. 추천어 기반 검색
{
"bool": {
"must": [
{ "term": { "status": "active" } }
],
"should": [
{ "match": { "title": "엘라스틱" } },
{ "match": { "tags": "검색엔진" } }
],
"minimum_should_match": 1
}
}
⚠️ 주의할 점
text 필드에는 term ❌ → .keyword 사용match는 유사도 기반 → 정확 검색은 termfilter는 점수 계산 안 함 → 빠름should만 있을 경우 minimum_should_match 설정 안 하면 모두 미일치해도 통과 가능script는 느림wildcard, regexp는 느림 → 되도록 ngram 대체 고려