토큰 필터

1. Custom Analyzers 섹션에서 Add Custom Analyzer을 클릭합니다.

2. Create Your Own 라디오 버튼을 선택하고 Next을 클릭합니다.

3. Analyzer Name 필드에 asciiConverter을 입력합니다.

4. 접힌 경우 Tokenizer을(를) 펼칩니다.

5. 드롭다운 메뉴에서 standard 을(를) 선택합니다.

6. Token Filters을(를) 확장하고 Add token filter을(를) 클릭합니다.

7. 드롭다운 메뉴에서 asciiFolding 을(를) 선택합니다.

8. 사용자 지정 분석기에 토큰 필터를 추가하려면 Add token filter 을 클릭합니다.

9. 사용자 지정 분석기를 만들려면 Add 을 클릭합니다.

10. Field Mappings 섹션에서 Add Field Mapping를 클릭하여 _updated_by.first_name필드에 사용자 지정 분석기를 적용합니다.

11. page_updated_by.first_name를 Field Name 드롭다운에서 Data Type의 문자열과 함께 선택하세요.

12. 데이터 유형의 속성 섹션에 있는 Index Analyzer 및 Search Analyzer 드롭다운에서 asciiConverter 선택합니다.

13. Add을(를) 클릭한 다음 Save Changes을(를) 클릭합니다.

기본 인덱스 정의를 다음 예시로 교체합니다.

{
  "mappings": {
    "dynamic": false,
    "fields": {
      "page_updated_by": {
        "type": "document",
        "dynamic": false,
        "fields": {
          "first_name": {
            "type": "string",
            "analyzer": "asciiConverter"
          }
        }
      }
    }
  },
  "analyzers": [
    {
      "name": "asciiConverter",
      "tokenizer": {
        "type": "standard"
      },
      "tokenFilters": [
        {
          "type": "asciiFolding"
        }
      ]
    }
  ]
}

1. Custom Analyzers 섹션에서 Add Custom Analyzer을 클릭합니다.

2. Create Your Own 라디오 버튼을 선택하고 Next을 클릭합니다.

3. Analyzer Name 필드에 dmsAnalyzer을 입력합니다.

4. 접힌 경우 Tokenizer을(를) 펼칩니다.

5. 드롭다운 메뉴에서 standard 을(를) 선택합니다.

6. Token Filters을(를) 확장하고 Add token filter을(를) 클릭합니다.

7. 드롭다운에서 daitchMokotoffSoundex 선택하고 originalTokens 필드에 대해 다음 표에 표시된 값을 선택합니다.

   필드	값
   originalTokens	include

8. 사용자 지정 분석기에 토큰 필터를 추가하려면 Add token filter 을 클릭합니다.

9. 사용자 지정 분석기를 만들려면 Add 을 클릭합니다.

10. Field Mappings 섹션에서 Add Field Mapping을 클릭하여 page_updated_by.last_name에 사용자 지정 분석기를 적용합니다.

11. page_updated_by.last_name을 Field Name 드롭다운에서 Data Type의 문자열과 함께 선택하세요.

12. 데이터 유형의 속성 섹션에 있는 Index Analyzer 및 Search Analyzer 드롭다운에서 dmsAnalyzer 선택합니다.

13. Add을(를) 클릭한 다음 Save Changes을(를) 클릭합니다.

기본 인덱스 정의를 다음 예시로 교체합니다.

{
  "mappings": {
    "dynamic": false,
    "fields": {
      "page_updated_by": {
        "type": "document",
        "dynamic": false,
        "fields": {
          "last_name": {
            "type": "string",
            "analyzer": "dmsAnalyzer"
          }
        }
      }
    }
  },
  "analyzers": [
    {
      "name": "dmsAnalyzer",
      "tokenizer": {
        "type": "standard"
      },
      "tokenFilters": [
        {
          "type": "daitchMokotoffSoundex",
          "originalTokens": "include"
        }
      ]
    }
  ]
}

1. Custom Analyzers 섹션에서 Add Custom Analyzer을 클릭합니다.

2. Create Your Own 라디오 버튼을 선택하고 Next을 클릭합니다.

3. Analyzer Name 필드에 titleAutocomplete을 입력합니다.

4. 접힌 경우 Tokenizer을(를) 펼칩니다.

5. 드롭다운 메뉴에서 standard 을(를) 선택합니다.

6. Token Filters을(를) 확장하고 Add token filter을(를) 클릭합니다.

7. 드롭다운에서 icuFolding을(를) 선택하고 Add token filter을(를) 클릭하여 사용자 지정 분석기에 토큰 필터를 추가합니다.

8. Add token filter을 클릭하여 다른 토큰 필터를 추가합니다.

9. 드롭다운에서 edgeGram 선택하고 필드에 대해 다음 표에 표시된 값을 입력합니다.

   필드	값
   minGram	4
   maxGram	7

10. 사용자 지정 분석기에 토큰 필터를 추가하려면 Add token filter 을 클릭합니다.

11. 사용자 지정 분석기를 만들려면 Add 을 클릭합니다.

12. Field Mappings 섹션에서 Add Field Mapping을 클릭해 제목 필드에 사용자 지정 분석기를 적용합니다.

13. Field Name 드롭다운에서 title(제목)을, Data Type 드롭다운에서 String(문자열)을 선택합니다.

14. 데이터 유형의 속성 섹션에 있는 Index Analyzer 및 Search Analyzer 드롭다운에서 titleAutocomplete 선택합니다.

15. Add을(를) 클릭한 다음 Save Changes을(를) 클릭합니다.

기본 인덱스 정의를 다음 예시로 교체합니다.

{
  "analyzer": "titleAutocomplete",
  "mappings": {
    "dynamic": false,
    "fields": {
      "title": {
        "type": "string",
        "analyzer": "titleAutocomplete"
      }
    }
  },
  "analyzers": [
    {
      "name": "titleAutocomplete",
      "charFilters": [],
      "tokenizer": {
        "type": "standard"
      },
      "tokenFilters": [
        {
          "type": "icuFolding"
        },
        {
          "type": "edgeGram",
          "minGram": 4,
          "maxGram": 7
        }
      ]
    }
  ]
}

1. Custom Analyzers 섹션에서 Add Custom Analyzer을 클릭합니다.

2. Create Your Own 라디오 버튼을 선택하고 Next을 클릭합니다.

3. Analyzer Name 필드에 englishPossessiveStemmer을 입력합니다.

4. 접힌 경우 Tokenizer을(를) 펼칩니다.

5. 드롭다운 메뉴에서 standard 을(를) 선택합니다.

6. Token Filters을(를) 확장하고 Add token filter을(를) 클릭합니다.

7. 드롭다운 메뉴에서 englishPossessive 을(를) 선택합니다.

8. 사용자 지정 분석기에 토큰 필터를 추가하려면 Add token filter 을 클릭합니다.

9. 사용자 지정 분석기를 만들려면 Add 을 클릭합니다.

10. Field Mappings 섹션에서 Add Field Mapping을 클릭해 제목 필드에 사용자 지정 분석기를 적용합니다.

11. Field Name 드롭다운에서 title(제목)을, Data Type 드롭다운에서 String(문자열)을 선택합니다.

12. 데이터 유형의 속성 섹션에 있는 Index Analyzer 및 Search Analyzer 드롭다운에서 englishPossessiveStemmer 선택합니다.

13. Add을(를) 클릭한 다음 Save Changes을(를) 클릭합니다.

기본 인덱스 정의를 다음 예시로 교체합니다.

{
  "mappings": {
    "fields": {
      "title": {
        "type": "string",
        "analyzer": "englishPossessiveStemmer"
      }
    }
  },
  "analyzers": [
    {
      "name": "englishPossessiveStemmer",
      "charFilters": [],
      "tokenizer": {
        "type": "standard"
      },
      "tokenFilters": [
        {
          "type": "englishPossessive"
        }
      ]
    }
  ]
}

1. Custom Analyzers 섹션에서 Add Custom Analyzer을 클릭합니다.

2. Create Your Own 라디오 버튼을 선택하고 Next을 클릭합니다.

3. Analyzer Name 필드에 wordDelimiterGraphFlatten을 입력합니다.

4. 접힌 경우 Tokenizer을(를) 펼칩니다.

5. 드롭다운 메뉴에서 whitespace 을(를) 선택합니다.

6. Token Filters을(를) 확장하고 Add token filter을(를) 클릭합니다.

7. 드롭다운에서 wordDelimiterGraph 을 선택하고 토큰 필터에 대해 다음 필드를 구성합니다.

   1. 다음 필드를 선택합니다:

      필드	값
      delimiterOptions.generateWordParts	true
      delimiterOptions.preserveOriginal	true

   2. protectedWords.words 필드에 SIGN_IN을 입력합니다.

   3. protectedWords.ignoreCase0}을 선택합니다.

8. 사용자 지정 분석기에 토큰 필터를 추가하려면 Add token filter 을 클릭합니다.

9. Add token filter을 클릭하여 다른 토큰 필터를 추가합니다.

10. 드롭다운 메뉴에서 flattenGraph 을(를) 선택합니다.

11. 사용자 지정 분석기에 토큰 필터를 추가하려면 Add token filter 을 클릭합니다.

12. 사용자 지정 분석기를 만들려면 Add 을 클릭합니다.

13. Field Mappings 섹션에서 Add Field Mapping을 클릭해 메시지 필드에 사용자 지정 분석기를 적용합니다.

14. Field Name 드롭다운에서 메시지를 선택한 다음 Data Type 드롭다운에서 문자열을 선택합니다.

15. 데이터 유형의 속성 섹션에 있는 Index Analyzer 및 Search Analyzer 드롭다운에서 wordDelimiterGraphFlatten 선택합니다.

16. Add을(를) 클릭한 다음 Save Changes을(를) 클릭합니다.

기본 인덱스 정의를 다음 예시로 교체합니다.

{
  "mappings": {
    "fields": {
      "message": {
        "type": "string",
        "analyzer": "wordDelimiterGraphFlatten"
      }
    }
  },
  "analyzers": [
    {
      "name": "wordDelimiterGraphFlatten",
      "charFilters": [],
      "tokenizer": {
        "type": "whitespace"
      },
      "tokenFilters": [
        {
          "type": "wordDelimiterGraph",
          "delimiterOptions" : {
            "generateWordParts" : true,
            "preserveOriginal" : true
          },
          "protectedWords": {
            "words": [
              "SIGN_IN"
            ],
            "ignoreCase": false
          }
        },
        {
          "type": "flattenGraph"
        }
      ]
    }
  ]
}

1. Custom Analyzers 섹션에서 Add Custom Analyzer을 클릭합니다.

2. Create Your Own 라디오 버튼을 선택하고 Next을 클릭합니다.

3. Analyzer Name 필드에 diacriticFolder을 입력합니다.

4. 접힌 경우 Tokenizer을(를) 펼칩니다.

5. 드롭다운 메뉴에서 keyword 을(를) 선택합니다.

6. Token Filters을(를) 확장하고 Add token filter을(를) 클릭합니다.

7. 드롭다운 메뉴에서 icuFolding 을(를) 선택합니다.

8. 사용자 지정 분석기에 토큰 필터를 추가하려면 Add token filter 을 클릭합니다.

9. 사용자 지정 분석기를 만들려면 Add 을 클릭합니다.

10. Field Mappings 섹션에서 Add Field Mapping 클릭하여 text.sv_FI중첩 필드에 적용합니다.

11. 중첩된 text.sv_FI을 Field Name 드롭다운에서, Data Type 드롭다운의 문자열과 함께 선택합니다.

12. 데이터 유형의 속성 섹션에 있는 Index Analyzer 및 Search Analyzer 드롭다운에서 diacriticFolder 선택합니다.

13. Add을(를) 클릭한 다음 Save Changes을(를) 클릭합니다.

기본 인덱스 정의를 다음 예시로 교체합니다.

{
  "analyzer": "diacriticFolder",
  "mappings": {
    "fields": {
      "text": {
        "type": "document",
        "fields": {
          "sv_FI": {
            "analyzer": "diacriticFolder",
            "type": "string"
          }
        }
      }
    }
  },
  "analyzers": [
    {
      "name": "diacriticFolder",
      "charFilters": [],
      "tokenizer": {
        "type": "keyword"
      },
      "tokenFilters": [
        {
          "type": "icuFolding"
        }
      ]
    }
  ]
}

1. Custom Analyzers 섹션에서 Add Custom Analyzer을 클릭합니다.

2. Create Your Own 라디오 버튼을 선택하고 Next을 클릭합니다.

3. Analyzer Name 필드에 textNormalizer을 입력합니다.

4. 접힌 경우 Tokenizer을(를) 펼칩니다.

5. 드롭다운 메뉴에서 whitespace 을(를) 선택합니다.

6. Token Filters을(를) 확장하고 Add token filter을(를) 클릭합니다.

7. 드롭다운에서 icuNormalizer 을 선택하고 normalizationForm 드롭다운에서 nfkc 을 선택합니다.

8. 사용자 지정 분석기에 토큰 필터를 추가하려면 Add token filter 을 클릭합니다.

9. 사용자 지정 분석기를 만들려면 Add 을 클릭합니다.

10. Field Mappings 섹션에서 Add Field Mapping을 클릭해 메시지 필드에 사용자 지정 분석기를 적용합니다.

11. Field Name 드롭다운에서 메시지를 선택한 다음 Data Type 드롭다운에서 문자열을 선택합니다.

12. 데이터 유형의 속성 섹션에 있는 Index Analyzer 및 Search Analyzer 드롭다운에서 textNormalizer 선택합니다.

13. Add을(를) 클릭한 다음 Save Changes을(를) 클릭합니다.

기본 인덱스 정의를 다음 예시로 교체합니다.

{
  "analyzer": "textNormalizer",
  "mappings": {
    "fields": {
      "message": {
        "type": "string",
        "analyzer": "textNormalizer"
      }
    }
  },
  "analyzers": [
    {
      "name": "textNormalizer",
      "charFilters": [],
      "tokenizer": {
        "type": "whitespace"
      },
      "tokenFilters": [
        {
          "type": "icuNormalizer",
          "normalizationForm": "nfkc"
        }
      ]
    }
  ]
}

1. Custom Analyzers 섹션에서 Add Custom Analyzer을 클릭합니다.

2. Create Your Own 라디오 버튼을 선택하고 Next을 클릭합니다.

3. Analyzer Name 필드에 kStemmer을 입력합니다.

4. 접힌 경우 Tokenizer을(를) 펼칩니다.

5. 드롭다운 메뉴에서 standard 을(를) 선택합니다.

6. Token Filters을(를) 확장하고 Add token filter을(를) 클릭합니다.

7. 드롭다운에서 lowercase을(를) 선택하고 Add token filter을(를) 클릭하여 사용자 지정 분석기에 토큰 필터를 추가합니다.

8. Add token filter을 클릭하여 다른 토큰 필터를 추가합니다.

9. 드롭다운 메뉴에서 kStemming 을(를) 선택합니다.

10. 사용자 지정 분석기에 토큰 필터를 추가하려면 Add token filter 을 클릭합니다.

11. 사용자 지정 분석기를 만들려면 Add 을 클릭합니다.

12. Field Mappings 섹션에서 Add Field Mapping을 클릭하여 text.en_US 중첩 필드에 사용자 지정 분석기를 적용합니다.

13. 중첩된 text.en_US을 Field Name 드롭다운에서, Data Type 드롭다운의 문자열과 함께 선택합니다.

14. 데이터 유형의 속성 섹션에 있는 Index Analyzer 및 Search Analyzer 드롭다운에서 kStemmer 선택합니다.

15. Add을(를) 클릭한 다음 Save Changes을(를) 클릭합니다.

기본 인덱스 정의를 다음 예시로 교체합니다.

{
  "analyzer": "kStemmer",
  "mappings": {
    "dynamic": true
  },
  "analyzers": [
    {
      "name": "kStemmer",
      "tokenizer": {
        "type": "standard"
      },
      "tokenFilters": [
        {
          "type": "lowercase"
        },
        {
          "type": "kStemming"
        }
      ]
    }
  ]
}

1. Custom Analyzers 섹션에서 Add Custom Analyzer을 클릭합니다.

2. Create Your Own 라디오 버튼을 선택하고 Next을 클릭합니다.

3. Analyzer Name 필드에 longOnly을 입력합니다.

4. 접힌 경우 Tokenizer을(를) 펼칩니다.

5. 드롭다운 메뉴에서 standard 을(를) 선택합니다.

6. Token Filters을(를) 확장하고 Add token filter을(를) 클릭합니다.

7. 드롭다운에서 icuFolding을(를) 선택하고 Add token filter을(를) 클릭하여 사용자 지정 분석기에 토큰 필터를 추가합니다.

8. Add token filter을 클릭하여 다른 토큰 필터를 추가합니다.

9. 드롭다운에서 length 을 선택하고 토큰 필터에 대해 다음 필드를 구성합니다:

   필드	값
   min	20

10. 사용자 지정 분석기에 토큰 필터를 추가하려면 Add token filter 을 클릭합니다.

11. 사용자 지정 분석기를 만들려면 Add 을 클릭합니다.

12. Field Mappings 섹션에서 Add Field Mapping을 클릭하여 text.sv.FI 중첩 필드에 사용자 지정 분석기를 적용합니다.

13. Field Name 드롭다운에서 중첩된 text.sv.FI를 선택하고 Field Name Data Type 드롭다운에서 문자열을 선택합니다.

14. 데이터 유형의 속성 섹션에 있는 Index Analyzer 및 Search Analyzer 드롭다운에서 longOnly 선택합니다.

15. Add을(를) 클릭한 다음 Save Changes을(를) 클릭합니다.

기본 인덱스 정의를 다음 예시로 교체합니다.

{
  "mappings": {
    "fields": {
      "text": {
        "type": "document",
        "dynamic": true,
        "fields": {
          "sv_FI": {
            "type": "string",
            "analyzer": "longOnly"
          }
        }
      }
    }
  },
  "analyzers": [
    {
      "name": "longOnly",
      "charFilters": [],
      "tokenizer": {
        "type": "standard"
      },
      "tokenFilters": [
        {
          "type": "icuFolding"
        },
        {
          "type": "length",
          "min": 20
        }
      ]
    }
  ]
}

다음 인덱스 정의 예시에서는 회의록 collection의 title 필드를 nGram 토큰화 전략을 사용하여 자동 완성 유형으로 인덱싱합니다. title필드에 keywordLowerer이라는 사용자 지정 분석기를 적용합니다. 사용자 지정 분석기는 다음을 지정합니다:

1. 키워드 토크나이저를 적용하여 문자열 또는 문자열 배열에 대한 단일 토큰을 생성합니다.

2. lowercase토큰 필터를 적용하여 토큰 텍스트를 소문자로 변환합니다.

{
  "mappings": {
    "fields": {
      "title": {
        "analyzer": "keywordLowerer",
        "tokenization": "nGram",
        "type": "autocomplete"
      }
    }
  },
  "analyzers": [
    {
      "name": "keywordLowerer",
      "charFilters": [],
      "tokenizer": {
        "type": "keyword"
      },
      "tokenFilters": [
        {
          "type": "lowercase"
        }
      ]
    }
  ]
}

다음 쿼리는 자동 완성 연산자를 사용하여 title 필드에서 문자 standup을 검색합니다.

db.minutes.aggregate([
  {
    "$search": {
      "index": "default",
      "autocomplete": {
        "query": "standup",
        "path": "title"
      }
    }
  },
  {
    "$project": {
      "_id": 1,
      "title": 1
    }
  }
])

[ { _id: 4, title: 'The daily huddle on tHe StandUpApp2' } ]

Atlas Search는 문서에 쿼리 용어 standup가 포함되어 있으므로 결과에 _id: 4이 포함된 문서를 반환합니다. Atlas Search는 자동 완성 유형에 대해 keyword 토크나이저, lowercase 토큰 필터 및 nGram 토큰화 전략을 사용하여 title 필드에 대한 토큰을 생성합니다. 구체적으로, Atlas Search는 keyword 토크나이저를 사용하여 전체 문자열을 단일 토큰으로 토큰화합니다. 이 토큰은 전체 문자열에서 정확히 일치하는 항목만 지원합니다. 그런 다음 lowercase 토큰 필터를 사용하여 토큰을 소문자로 변환합니다. 결과의 문서에 대해 Atlas Search는 사용자 지정 분석기를 사용하여 다음 토큰을 생성합니다.

사용자 지정 분석기를 적용한 후 Atlas Search는 인덱스 정의에 지정된 대로 title 필드를 자동 완성 유형으로 인덱싱하기 때문에 n-그램의 토큰을 추가로 생성합니다. Atlas Search는 standup을 위한 토큰이 포함된 n-gram 토큰을 사용하여 문서를 standup 쿼리 용어와 일치시킵니다.

다음 인덱스 정의는 lowerCaser라는 사용자 지정 분석기를 사용하여 minutes 컬렉션의 message 필드를 인덱싱합니다. 사용자 지정 분석기는 다음을 지정합니다.

1. 표준 토크나이저를 적용하여 단어 분리 규칙에 따라 토큰을 생성합니다.

2. 토큰에 다음 필터를 적용합니다.

   • icuNormalizer는 표준 유니코드 정규화 모드를 사용하여 토큰을 정규화합니다.

   • lowercase 토큰 텍스트를 소문자로 변환하는 토큰 필터.

{
  "mappings": {
    "fields": {
      "message": {
        "type": "string",
        "analyzer": "lowerCaser"
      }
    }
  },
  "analyzers": [
    {
      "name": "lowerCaser",
      "charFilters": [],
      "tokenizer": {
        "type": "standard"
      },
      "tokenFilters": [
        {
          "type": "icuNormalizer",
          "normalizationForm": "nfkd"
        },
        {
          "type": "lowercase"
        }
      ]
    }
  ]
}

다음 쿼리는 message 필드에서 sign-in라는 용어를 검색합니다.

db.minutes.aggregate([
  {
    "$search": {
      "index": "default",
      "text": {
        "query": "sign-in",
        "path": "message"
      }
    }
  },
  {
    "$project": {
      "_id": 1,
      "message": 1
    }
  }
])

[
  { _id: 1, message: 'try to siGn-In' },
  { _id: 3, message: 'try to sign-in' },
  { _id: 2, message: 'do not forget to SIGN-IN. See ① for details.' }
]

Atlas Search는 쿼리 용어 sign-in 에 대한 결과에서 _id: 1, _id: 3, _id: 2가 포함된 문서를 반환합니다. 이는 icuNormalizer 토크나이저가 먼저 하이픈으로 연결된 단어를 포함한 텍스트를 분할하여 별도의 토큰을 생성하지만 문서의 원래 대소문자를 유지하고, 이후에 lowercase 토큰 필터가 토큰을 소문자로 변환하기 때문입니다. 또한 Atlas Search는 인덱스 분석기(또는 지정된 경우 searchAnalyzer사용)로 쿼리 용어를 분석하여 쿼리 용어를 분할하고 문서와 일치시킵니다.

1. Custom Analyzers 섹션에서 Add Custom Analyzer을 클릭합니다.

2. Create Your Own 라디오 버튼을 선택하고 Next을 클릭합니다.

3. Analyzer Name 필드에 titleAutocomplete을 입력합니다.

4. 접힌 경우 Tokenizer을(를) 펼칩니다.

5. 드롭다운 메뉴에서 standard 을(를) 선택합니다.

6. Token Filters을(를) 확장하고 Add token filter을(를) 클릭합니다.

7. 드롭다운에서 englishPossessive을(를) 선택하고 Add token filter을(를) 클릭하여 사용자 지정 분석기에 토큰 필터를 추가합니다.

8. Add token filter을 클릭하여 다른 토큰 필터를 추가합니다.

9. 드롭다운에서 nGram 을 선택하고 토큰 필터에 대해 다음 필드를 구성합니다:

   필드	값
   minGram	4
   maxGram	7

10. 사용자 지정 분석기에 토큰 필터를 추가하려면 Add token filter 을 클릭합니다.

11. 사용자 지정 분석기를 만들려면 Add 을 클릭합니다.

12. Field Mappings 섹션에서 Add Field Mapping을 클릭해 제목 필드에 사용자 지정 분석기를 적용합니다.

13. Field Name 드롭다운에서 title(제목)을, Data Type 드롭다운에서 String(문자열)을 선택합니다.

14. 데이터 유형의 속성 섹션에 있는 Index Analyzer 및 Search Analyzer 드롭다운에서 titleAutocomplete 선택합니다.

15. Add을(를) 클릭한 다음 Save Changes을(를) 클릭합니다.

기본 인덱스 정의를 다음 예시로 교체합니다.

{
 "mappings": {
    "fields": {
      "title": {
        "type": "string",
        "analyzer": "titleAutocomplete"
      }
    }
  },
  "analyzers": [
    {
      "name": "titleAutocomplete",
      "charFilters": [],
      "tokenizer": {
        "type": "standard"
      },
      "tokenFilters": [
        {
          "type": "englishPossessive"
        },
        {
          "type": "nGram",
          "minGram": 4,
          "maxGram": 7
        }
      ]
    }
  ]
}

1. Custom Analyzers 섹션에서 Add Custom Analyzer을 클릭합니다.

2. Create Your Own 라디오 버튼을 선택하고 Next을 클릭합니다.

3. Analyzer Name 필드에 porterStemmer을 입력합니다.

4. 접힌 경우 Tokenizer을(를) 펼칩니다.

5. 드롭다운 메뉴에서 standard 을(를) 선택합니다.

6. Token Filters을(를) 확장하고 Add token filter을(를) 클릭합니다.

7. 드롭다운에서 lowercase을(를) 선택하고 Add token filter을(를) 클릭하여 사용자 지정 분석기에 토큰 필터를 추가합니다.

8. Add token filter을 클릭하여 다른 토큰 필터를 추가합니다.

9. 드롭다운 메뉴에서 porterStemming 을(를) 선택합니다.

10. 사용자 지정 분석기에 토큰 필터를 추가하려면 Add token filter 을 클릭합니다.

11. 사용자 지정 분석기를 만들려면 Add 을 클릭합니다.

12. Field Mappings 섹션에서 Add Field Mapping을 클릭해 제목 필드에 사용자 지정 분석기를 적용합니다.

13. Field Name 드롭다운에서 title(제목)을, Data Type 드롭다운에서 String(문자열)을 선택합니다.

14. 데이터 유형의 속성 섹션에 있는 Index Analyzer 및 Search Analyzer 드롭다운에서 porterStemmer 선택합니다.

15. Add을(를) 클릭한 다음 Save Changes을(를) 클릭합니다.

기본 인덱스 정의를 다음 예시로 교체합니다.

{
  "mappings": {
    "fields": {
      "title": {
        "type": "string",
        "analyzer": "porterStemmer"
      }
    }
  },
  "analyzers": [
    {
      "name": "porterStemmer",
      "tokenizer": {
        "type": "standard"
      },
      "tokenFilters": [
        {
          "type": "lowercase"
        },
        {
          "type": "porterStemming"
        }
      ]
    }
  ]
}

1. Custom Analyzers 섹션에서 Add Custom Analyzer을 클릭합니다.

2. Create Your Own 라디오 버튼을 선택하고 Next을 클릭합니다.

3. Analyzer Name 필드에 emailRedact을 입력합니다.

4. 접힌 경우 Tokenizer을(를) 펼칩니다.

5. 드롭다운 메뉴에서 keyword 을(를) 선택합니다.

6. Token Filters을(를) 확장하고 Add token filter을(를) 클릭합니다.

7. 드롭다운에서 lowercase을(를) 선택하고 Add token filter을(를) 클릭하여 사용자 지정 분석기에 토큰 필터를 추가합니다.

8. Add token filter을 클릭하여 다른 토큰 필터를 추가합니다.

9. 드롭다운에서 regex 선택하고 토큰 필터에 대해 다음을 구성합니다.

   1. pattern 필드에 ^([a-z0-9_\\.-]+)@([\\da-z\\.-]+)\\.([a-z\\.]{2,5})$을 입력합니다.

   2. replacement 필드에 redacted을 입력합니다.

   3. matches 드롭다운 메뉴에서 all을(를) 선택합니다.

10. 사용자 지정 분석기에 토큰 필터를 추가하려면 Add token filter 을 클릭합니다.

11. 사용자 지정 분석기를 만들려면 Add 을 클릭합니다.

12. Field Mappings 섹션에서 Add Field Mapping을 클릭하여 page_updated_by.email 중첩 필드에 사용자 지정 분석기를 적용합니다.

13. Field Name 드롭다운에서 중첩된 page_updated_by.email을 선택하고 Data Type드롭다운에서 문자열을 선택합니다.

14. 데이터 유형의 속성 섹션에 있는 Index Analyzer 및 Search Analyzer 드롭다운에서 emailRedact 선택합니다.

15. Add을(를) 클릭한 다음 Save Changes을(를) 클릭합니다.

기본 인덱스 정의를 다음 예시로 교체합니다.

{
  "analyzer": "lucene.standard",
  "mappings": {
    "dynamic": false,
    "fields": {
      "page_updated_by": {
        "type": "document",
        "fields": {
          "email": {
            "type": "string",
            "analyzer": "emailRedact"
          }
        }
      }
    }
  },
  "analyzers": [
    {
      "charFilters": [],
      "name": "emailRedact",
      "tokenizer": {
        "type": "keyword"
      },
      "tokenFilters": [
        {
          "type": "lowercase"
        },
        {
          "matches": "all",
          "pattern": "^([a-z0-9_\\.-]+)@([\\da-z\\.-]+)\\.([a-z\\.]{2,5})$",
          "replacement": "redacted",
          "type": "regex"
        }
      ]
    }
  ]
}

1. Custom Analyzers 섹션에서 Add Custom Analyzer을 클릭합니다.

2. Create Your Own 라디오 버튼을 선택하고 Next을 클릭합니다.

3. Analyzer Name 필드에 keywordReverse을 입력합니다.

4. 접힌 경우 Tokenizer을(를) 펼칩니다.

5. 드롭다운 메뉴에서 keyword 을(를) 선택합니다.

6. Token Filters을(를) 확장하고 Add token filter을(를) 클릭합니다.

7. 드롭다운 메뉴에서 reverse 을(를) 선택합니다.

8. 사용자 지정 분석기에 토큰 필터를 추가하려면 Add token filter 을 클릭합니다.

9. 사용자 지정 분석기를 만들려면 Add 을 클릭합니다.

10. Field Mappings 섹션에서 Add Field Mapping을 클릭하여 page_updated_by.email 중첩 필드에 사용자 지정 분석기를 적용합니다.

11. Field Name 드롭다운에서 중첩된 page_updated_by.email을 선택하고 Data Type드롭다운에서 문자열을 선택합니다.

12. 데이터 유형의 속성 섹션에 있는 Index Analyzer 및 Search Analyzer 드롭다운에서 keywordReverse 선택합니다.

13. Add을(를) 클릭한 다음 Save Changes을(를) 클릭합니다.

기본 인덱스 정의를 다음 예시로 교체합니다.

{
  "analyzer": "lucene.keyword",
  "mappings": {
    "dynamic":
  },
  "analyzers": [
    {
      "name": "keywordReverse",
      "charFilters": [],
      "tokenizer": {
        "type": "keyword"
      },
      "tokenFilters": [
        {
          "type": "reverse"
        }
      ]
    }
  ]
}

1. Custom Analyzers 섹션에서 Add Custom Analyzer을 클릭합니다.

2. Create Your Own 라디오 버튼을 선택하고 Next을 클릭합니다.

3. Analyzer Name 필드에 emailAutocompleteIndex을 입력합니다.

4. Character Filters을(를) 확장하고 Add character filter을(를) 클릭합니다.

5. 드롭다운에서 mapping을(를) 선택하고 을(를) 클릭하세요.

6. 다음 키와 값을 입력합니다:

   키	값
   @	AT

7. 사용자 지정 분석기에 문자 필터를 추가하려면 Add character filter 을 클릭합니다.

8. 접힌 경우 Tokenizer을(를) 펼칩니다.

9. 드롭다운에서 whitespace 을 선택하고 maxTokenLength 필드에 15 을 입력합니다.

10. Token Filters을(를) 확장하고 Add token filter을(를) 클릭합니다.

11. 드롭다운에서 shingle 을 선택하고 다음 필드를 구성합니다.

    필드	필드 값
    minShingleSize	2
    minShingleSize	3

12. Add token filter을 클릭하여 다른 토큰 필터를 추가합니다.

13. Add token filter을 클릭하여 다른 토큰 필터를 추가합니다.

14. 드롭다운에서 edgeGram 을 선택하고 토큰 필터에 대해 다음 필드를 구성합니다:

    필드	필드 값
    minGram	2
    maxGram	15

15. 사용자 지정 분석기에 토큰 필터를 추가하려면 Add token filter 을 클릭합니다.

16. 인덱스에 사용자 지정 분석기를 추가하려면 Add 을 클릭합니다.

17. Custom Analyzers 섹션에서 Add Custom Analyzer을 클릭합니다.

18. Create Your Own 라디오 버튼을 선택하고 Next을 클릭합니다.

19. Analyzer Name 필드에 emailAutocompleteSearch을 입력합니다.

20. Character Filters을(를) 확장하고 Add character filter을(를) 클릭합니다.

21. 드롭다운에서 mapping을(를) 선택하고 을(를) 클릭하세요.

22. 다음 키와 값을 입력합니다:

    키	값
    @	AT

23. 사용자 지정 분석기에 문자 필터를 추가하려면 Add character filter 을 클릭합니다.

24. 접힌 경우 Tokenizer을(를) 펼칩니다.

25. 드롭다운에서 whitespace 을 선택하고 maxTokenLength 필드에 15 을 입력합니다.

26. 인덱스에 사용자 지정 분석기를 추가하려면 Add 을 클릭합니다.

27. Field Mappings 섹션에서 Add Field Mapping을 클릭하여 page_updated_by.email 중첩 필드에 사용자 지정 분석기를 적용합니다.

28. Field Name 드롭다운에서 중첩된 page_updated_by.email을 선택하고 Data Type드롭다운에서 문자열을 선택합니다.

29. 데이터 유형에 대한 속성 섹션의 Index Analyzer 드롭다운에서 emailAutocompleteIndex 선택하고 Search Analyzer 드롭다운에서 emailAutocompleteSearch 선택합니다.

30. Add을(를) 클릭한 다음 Save Changes을(를) 클릭합니다.