Atlas Search 개요

검색 란 무엇인가요?

검색 쿼리는 검색 인덱스 참조하여 결과 설정하다 반환합니다. 검색 쿼리는 보다 일반적인 정보 요구 사항을 충족하기 위한 것이라는 점에서 기존 데이터베이스 쿼리와 다릅니다. 데이터베이스 쿼리 엄격한 구문을 따라야 하는 경우, 검색 쿼리는 간단한 텍스트 일치에 사용될 수 있지만 유사한 구문, 숫자 또는 날짜 범위를 찾거나 정규 표현식 또는 와일드카드를 사용할 수도 있습니다.

Atlas Search 쿼리는 집계 파이프라인 단계의 형태를 취합니다. Atlas Search 쿼리 파이프라인 의 다른 집계 파이프라인 $search 단계 와 함께 사용할 수 $searchMeta 있는 및 단계를 제공합니다. Atlas Search 이러한 집계 파이프라인 단계 내에서 사용할 수 있는 쿼리 연산자 및 수집기를 제공합니다.

자세히 학습 쿼리 및 인덱스를 참조하세요.

검색 인덱스 란 무엇인가요?

검색의 맥락에서 인덱스 는 데이터를 쉽게 검색할 수 있는 형식으로 분류하는 데이터 구조입니다. 검색 인덱스를 사용하면 전체 컬렉션을 스캔하지 않고도 특정 용어가 포함된 문서를 더 빠르게 검색할 수 있습니다. Atlas Search 인덱스와 MongoDB 인덱스는 모두 데이터 검색 속도를 높여주지만 동일하지는 않습니다. 책 뒤쪽의 색인과 마찬가지로 검색 인덱스는 용어와 해당 용어가 포함된 문서 간의 매핑입니다. 검색 인덱스에는 문서 내 용어의 위치와 같은 다른 관련 메타데이터도 포함됩니다.

정적 매핑을 사용하여 단일 필드 또는 여러 필드에 Atlas Search 인덱스 만들 수 있습니다. 또는 동적 매핑 을 활성화 문서에서 동적으로 인덱싱할 수 있는 모든 필드를 자동으로 인덱스 할 수 있습니다. 다형성 데이터 및 내장된 문서 또는 입력 시 실시간 검색 또는 패싯 검색 과 같은 특정 사용 사례에 대해 Atlas Search 인덱스를 생성할 수 있습니다.

자세히 학습 Atlas Search 인덱스 관리를 참조하세요.

검색 분석기와 토큰이란 무엇인가요?

검색 인덱스를 생성할 때 데이터는 먼저 일련의 토큰 또는 용어로 변환되어야 합니다. 분석기는 다음과 같은 단계를 통해 이 프로세스를 용이하게 합니다.

• 토큰화: 문자열의 단어를 인덱싱 가능한 토큰으로 분리하는 작업입니다. 예를 들어 공백과 문장 부호로 문장을 나눕니다.

• 정규화: 데이터를 일관성 있게 표현하고 분석하기 쉽도록 정리하는 작업을 말합니다. 예를 들어, 텍스트를 소문자로 변환하거나 중지 단어로 불리는 원치 않는 단어를 제거할 수 있습니다.

• 스테밍: 단어를 어근 형태로 줄이는 작업입니다. 예를 들어 접미사, 접두사 및 복수형 단어 형식을 무시합니다.

토큰화의 세부 사항은 언어별로 다르며 추가 선택이 필요할 수 있습니다. 사용할 분석기 는 데이터와 애플리케이션 에 따라 다릅니다.

Atlas Search 몇 가지 내장 분석기를 제공합니다. 사용자 사용자 지정 분석기 만들 수도 있습니다. 다중 분석기 사용하여 대체 분석기를 지정할 수 있습니다.

자세한 내용은 분석기를 사용하여 데이터 처리를 참조하세요.

검색 점수란 무엇인가요?

쿼리 결과의 각 문서 는 쿼리 결과를 관련성이 가장 높은 순서에서 가장 낮은 순서로 반환할 수 있는 관련성 점수를 받습니다. 가장 간단한 점수 산정 방식에서, 쿼리 텀 문서 에 자주 나타나면 문서의 점수가 높고, 쿼리 텀 컬렉션 의 여러 문서에 나타나면 점수가 낮습니다. 점수는 사용자 정의할 수도 있습니다. 검색 특정 도메인에 맞게 조정한다는 것은 관련성 기반 기본값 점수를 다른 방식으로 부스트, 감쇠 또는 수정하여 사용자 지정하는 것을 의미하는 경우가 많습니다.

자세한 학습 은 점수 문서를 참조하세요.