Elasticsearch의 역색인과 doc values는 본문 검색·정렬·집계에서 각각 어떤 접근을 지원하나요?
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01
구두 답변
정의를 외우기보다, 원리와 조건을 연결해 설명해 보세요.
역색인은 term에서 문서 후보를 찾는 데, doc values는 문서별 필드 값을 읽어 정렬·집계하는 데 사용됩니다. 같은 필드라도 text 분석과 keyword의 정확 값 표현이 다르므로 질의 의미에 맞춰 mapping합니다.
text fielddata를 무심코 켜면 heap 비용이 커질 수 있어 keyword·multi-field 등 적합한 구조를 검토합니다. index:false와 doc_values 설정의 지원·질의 범위를 버전별 확인합니다. 검색 정확성·고카디널리티 집계·메모리·색인 비용을 함께 봅니다.
02
득점 포인트
이해가 드러나는 지점을 확인해 보세요.
- 역색인은 term에서 문서 후보를 찾는 데, doc values는 문서별 필드 값을 읽어 정렬·집계하는 데 사용됩니다. 같은 필드라도 text 분석과 keyword의 정확 값 표현이 다르므로 질의 의미에 맞춰 mapping합니다.
- 검색 정확성·고카디널리티 집계·메모리·색인 비용을 함께 봅니다.
03
감점 포인트
놓치기 쉬운 조건과 오해를 짚어 보세요.
- 다음 핵심 구분을 반대로 설명하거나 성립 조건을 생략한다: 역색인은 term에서 문서 후보를 찾는 데, doc values는 문서별 필드 값을 읽어 정렬·집계하는 데 사용됩니다.
04
더 파고들 거리
하나 더 질문하며 이해의 범위를 넓혀 보세요.
득점·감점 포인트는 학습용 자기 점검 기준이며, 특정 회사의 실제 채점표가 아닙니다.
원리부터 공부하고 싶다면
답변을 보충하는 개념·예제·슈도코드를 읽어 보세요.