토크나이저

1. Custom Analyzers 섹션에서 Add Custom Analyzer을 클릭합니다.

2. Create Your Own 라디오 버튼을 선택하고 Next을 클릭합니다.

3. Analyzer Name 필드에 edgegramExample을 입력합니다.

4. 접힌 경우 Tokenizer을(를) 펼칩니다.

5. 드롭다운에서 edgeGram을 선택하고 다음 필드에 값을 입력합니다.

   필드	값
   minGram	2
   maxGram	7

6. 인덱스에 사용자 지정 분석기를 추가하려면 Add 을 클릭합니다.

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

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

9. 데이터 유형의 속성 섹션에 있는 Index Analyzer 및 Search Analyzer 드롭다운에서 edgegramExample 선택합니다.

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

기본 인덱스 정의를 다음으로 교체합니다.

{
  "mappings": {
    "dynamic": true,
    "fields": {
      "message": {
        "analyzer": "edgegramExample",
        "type": "string"
      }
    }
  },
  "analyzers": [
    {
      "charFilters": [],
      "name": "edgegramExample",
      "tokenFilters": [],
      "tokenizer": {
        "maxGram": 7,
        "minGram": 2,
        "type": "edgeGram"
      }
    }
  ]
}

1. Custom Analyzers 섹션에서 Add Custom Analyzer을 클릭합니다.

2. Create Your Own 라디오 버튼을 선택하고 Next을 클릭합니다.

3. Analyzer Name 필드에 keywordExample을 입력합니다.

4. 접힌 경우 Tokenizer을(를) 펼칩니다.

5. 드롭다운 메뉴에서 keyword 을(를) 선택합니다.

6. 인덱스에 사용자 지정 분석기를 추가하려면 Add 을 클릭합니다.

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

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

9. 데이터 유형의 속성 섹션에 있는 Index Analyzer 및 Search Analyzer 드롭다운에서 keywordExample 선택합니다.

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

기본 인덱스 정의를 다음으로 교체합니다.

{
  "mappings": {
    "dynamic": true,
    "fields": {
      "message": {
        "analyzer": "keywordExample",
        "type": "string"
      }
    }
  },
  "analyzers": [
    {
      "charFilters": [],
      "name": "keywordExample",
      "tokenFilters": [],
      "tokenizer": {
        "type": "keyword"
      }
    }
  ]
}

1. Custom Analyzers 섹션에서 Add Custom Analyzer을 클릭합니다.

2. Create Your Own 라디오 버튼을 선택하고 Next을 클릭합니다.

3. Analyzer Name 필드에 ngramExample을 입력합니다.

4. 접힌 경우 Tokenizer을(를) 펼칩니다.

5. 드롭다운에서 nGram을 선택하고 다음 필드에 값을 입력합니다.

   필드	값
   minGram	4
   maxGram	6

6. 인덱스에 사용자 지정 분석기를 추가하려면 Add 을 클릭합니다.

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

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

9. 데이터 유형의 속성 섹션에 있는 Index Analyzer 및 Search Analyzer 드롭다운에서 ngramExample 선택합니다.

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

기본 인덱스 정의를 다음으로 교체합니다.

{
  "mappings": {
    "dynamic": true,
    "fields": {
      "title": {
        "analyzer": "ngramExample",
        "type": "string"
      }
    }
  },
  "analyzers": [
    {
      "charFilters": [],
      "name": "ngramExample",
      "tokenFilters": [],
      "tokenizer": {
        "maxGram": 6,
        "minGram": 4,
        "type": "nGram"
      }
    }
  ]
}

1. Custom Analyzers 섹션에서 Add Custom Analyzer을 클릭합니다.

2. Create Your Own 라디오 버튼을 선택하고 Next을 클릭합니다.

3. Analyzer Name 필드에 phoneNumberExtractor을 입력합니다.

4. Character Filters을 확장하고 Add character filter을 클릭합니다.

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

6. Original 필드에 다음 문자를 한 번에 하나씩 입력하고 해당 Replacement 필드는 비워 둡니다.

   원본	교체
   -
   .
   (
   )

7. Add character filter를 클릭합니다.

8. 접힌 경우 Tokenizer을(를) 펼칩니다.

9. 드롭다운에서 regexCaptureGroup을 선택하고 다음 필드에 값을 입력합니다.

   필드	값
   pattern	^\\b\\d{3}[-]?\\d{3}[-]?\\d{4}\\b$
   group	0

10. 인덱스에 사용자 지정 분석기를 추가하려면 Add 을 클릭합니다.

11. Field Mappings 섹션에서 Add Field Mapping을 클릭하여 page_updated_by.phone 필드에 사용자 지정 분석기를 적용합니다.

12. Field Name 드롭다운에서 page_updated_by.phone을 선택하고 Data Type 드롭다운에서 문자열을 선택합니다.

13. 데이터 유형의 속성 섹션에 있는 Index Analyzer 및 Search Analyzer 드롭다운에서 phoneNumberExtractor 선택합니다.

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

기본 인덱스 정의를 다음으로 교체합니다.

{
  "mappings": {
    "dynamic": true,
    "fields": {
      "page_updated_by": {
        "fields": {
          "phone": {
            "analyzer": "phoneNumberExtractor",
            "type": "string"
          }
        },
        "type": "document"
      }
    }
  },
  "analyzers": [
    {
      "charFilters": [
        {
          "mappings": {
            " ": "-",
            "(": "",
            ")": "",
            ".": "-"
          },
          "type": "mapping"
        }
      ],
      "name": "phoneNumberExtractor",
      "tokenFilters": [],
      "tokenizer": {
        "group": 0,
        "pattern": "^\\b\\d{3}[-]?\\d{3}[-]?\\d{4}\\b$",
        "type": "regexCaptureGroup"
        }
    }
  ]
}

1. Custom Analyzers 섹션에서 Add Custom Analyzer을 클릭합니다.

2. Create Your Own 라디오 버튼을 선택하고 Next을 클릭합니다.

3. Analyzer Name 필드에 dashDotSpaceSplitter을 입력합니다.

4. 접힌 경우 Tokenizer을(를) 펼칩니다.

5. 드롭다운에서 regexSplit을 선택하고 다음 필드에 값을 입력합니다.

   필드	값
   pattern	[-. ]+

6. 인덱스에 사용자 지정 분석기를 추가하려면 Add 을 클릭합니다.

7. Field Mappings 섹션에서 Add Field Mapping을 클릭하여 page_updated_by.phone 필드에 사용자 지정 분석기를 적용합니다.

8. Field Name 드롭다운에서 page_updated_by.phone을 선택하고 Data Type 드롭다운에서 문자열을 선택합니다.

9. 데이터 유형의 속성 섹션에 있는 Index Analyzer 및 Search Analyzer 드롭다운에서 dashDotSpaceSplitter 선택합니다.

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

기본 인덱스 정의를 다음으로 교체합니다.

{
  "mappings": {
    "dynamic": true,
    "fields": {
      "page_updated_by": {
        "fields": {
          "phone": {
            "analyzer": "dashDotSpaceSplitter",
            "type": "string"
          }
        },
        "type": "document"
      }
    }
  },
  "analyzers": [
    {
      "charFilters": [],
      "name": "dashDotSpaceSplitter",
      "tokenFilters": [],
      "tokenizer": {
        "pattern": "[-. ]+",
        "type": "regexSplit"
      }
    }
  ]
}

1. Custom Analyzers 섹션에서 Add Custom Analyzer을 클릭합니다.

2. Create Your Own 라디오 버튼을 선택하고 Next을 클릭합니다.

3. Analyzer Name 필드에 standardExample을 입력합니다.

4. 접힌 경우 Tokenizer을(를) 펼칩니다.

5. 드롭다운 메뉴에서 standard 을(를) 선택합니다.

6. 인덱스에 사용자 지정 분석기를 추가하려면 Add 을 클릭합니다.

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

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

9. 데이터 유형의 속성 섹션에 있는 Index Analyzer 및 Search Analyzer 드롭다운에서 standardExample 선택합니다.

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

기본 인덱스 정의를 다음으로 교체합니다.

{
  "mappings": {
    "dynamic": true,
    "fields": {
      "message": {
        "analyzer": "standardExample",
        "type": "string"
      }
    }
  },
  "analyzers": [
    {
      "charFilters": [],
      "name": "standardExample",
      "tokenFilters": [],
      "tokenizer": {
        "type": "standard"
      }
    }
  ]
}

다음 인덱스 정의는 minutes 컬렉션에서 basicEmailAddressAnalyzer라는 사용자 지정 분석기를 사용하여 page_updated_by.email 필드를 인덱싱합니다. uaxUrlEmail 토크나이저를 사용하여 page_updated_by.email 필드에 있는 URL및 이메일 주소에서 토큰(검색 가능한 텀)을 생성합니다.

{
  "mappings": {
    "fields": {
      "page_updated_by": {
        "fields": {
          "email": {
            "analyzer": "basicEmailAddressAnalyzer",
            "type": "string"
          }
        },
        "type": "document"
      }
    }
  },
  "analyzers": [
    {
      "name": "basicEmailAddressAnalyzer",
      "tokenizer": {
        "type": "uaxUrlEmail"
      }
    }
  ]
}

다음 쿼리는 minutes 컬렉션의 page_updated_by.email 필드에서 이메일 lewinsky@example.com을(를) 검색합니다.

db.minutes.aggregate([
  {
    "$search": {
      "text": {
        "query": "lewinsky@example.com",
        "path": "page_updated_by.email"
      }
    }
  },
  {
    "$project": {
      "_id": 1,
      "page_updated_by.email": 1
    }
  }
])

{ _id: 3, page_updated_by: { email: 'lewinsky@example.com' } }

Atlas Search는 검색어와 일치하는 문서의 uaxUrlEmail 토크나이저를 사용하여 값이 lewinsky@example.com인 토큰을 생성했기 때문에 결과에 _id: 3이(가) 포함된 문서를 반환합니다. standard 토크나이저를 사용하여 page_updated_by.email 필드를 인덱싱하면 Atlas Search는 검색 텀 lewinsky@example.com에 대한 모든 문서를 반환합니다.

다음 표는 uaxUrlEmail 토크나이저와 이와는 대조적인 standard 토크나이저가 _id: 3을 사용하여 문서에 대해 생성하는 토큰을 보여줍니다.

다음 인덱스 정의는 emailAddressAnalyzer라는 사용자 지정 분석기를 사용하여 minutes collection의 page_updated_by.email 필드를 인덱싱합니다. 다음을 사용합니다.

• edgeGram 토큰화 전략을 사용한 자동 완성 유형

• URL과 이메일 주소에서 토큰(검색 가능한 텀)을 생성하는 uaxUrlEmail 토크나이저

{
  "mappings": {
    "fields": {
      "page_updated_by": {
        "fields": {
          "email": {
            "analyzer": "emailAddressAnalyzer",
            "tokenization": "edgeGram",
            "type": "autocomplete"
          }
        },
        "type": "document"
      }
    }
  },
  "analyzers": [
    {
      "name": "emailAddressAnalyzer",
      "tokenizer": {
        "type": "uaxUrlEmail"
      }
    }
  ]
}

다음 page_updated_by.email 쿼리는 minutes 컬렉션의 필드에서 용어 exam를 검색합니다.

db.minutes.aggregate([
  {
    "$search": {
      "autocomplete": {
        "query": "lewinsky@example.com",
        "path": "page_updated_by.email"
      }
    }
  },
  {
    "$project": {
      "_id": 1,
      "page_updated_by.email": 1
    }
  }
])

_id: 3, page_updated_by: { email: 'lewinsky@example.com' } }

Atlas Search는 검색어와 일치하는 문서의 uaxUrlEmail 토크나이저를 사용하여 값이 lewinsky@example.com인 토큰을 생성했기 때문에 결과에 _id: 3이(가) 포함된 문서를 반환합니다. standard 토크나이저를 사용하여 page_updated_by.email 필드를 인덱싱하면 Atlas Search는 검색 텀 lewinsky@example.com에 대한 모든 문서를 반환합니다.

다음 표는 uaxUrlEmail 토크나이저와 이와는 대조적인 standard 토크나이저가 _id: 3을 사용하여 문서에 대해 생성하는 토큰을 보여줍니다.

1. Custom Analyzers 섹션에서 Add Custom Analyzer을 클릭합니다.

2. Create Your Own 라디오 버튼을 선택하고 Next을 클릭합니다.

3. Analyzer Name 필드에 whitespaceExample을 입력합니다.

4. 접힌 경우 Tokenizer을(를) 펼칩니다.

5. 드롭다운 메뉴에서 whitespace 을(를) 선택합니다.

6. 인덱스에 사용자 지정 분석기를 추가하려면 Add 을 클릭합니다.

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

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

9. 데이터 유형의 속성 섹션에 있는 Index Analyzer 및 Search Analyzer 드롭다운에서 whitespaceExample 선택합니다.

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

기본 인덱스 정의를 다음으로 교체합니다.

{
  "mappings": {
    "dynamic": true,
    "fields": {
      "message": {
        "analyzer": "whitespaceExample",
        "type": "string"
      }
    }
  },
  "analyzers": [
    {
      "charFilters": [],
      "name": "whitespaceExample",
      "tokenFilters": [],
      "tokenizer": {
        "type": "whitespace"
      }
    }
  ]
}