필드 매핑 정의

동적 매핑

동적 매핑을 사용하여 컬렉션에서 지원되는 유형 의 모든 필드를 자동으로 인덱스. 스키마 정기적으로 변경되거나 알 수 없는 경우 또는 MongoDB Search를 실험하는 경우에만 동적 매핑을 사용하는 것이 좋습니다. 동적으로 매핑된 인덱스는 정적으로 매핑된 인덱스보다 더 많은 디스크 공간을 차지하며 성능이 떨어질 수 있습니다.

다형성 데이터가 포함된 필드 동적으로 인덱스 하면 MongoDB Search는 해당 데이터에 해당하는 동적으로 인덱싱 가능한 모든 필드 유형으로 해당 필드 자동으로 인덱싱합니다. 필드 MongoDB Search가 자동으로 인덱스 하지 않는 유형의 데이터가 포함되어 있는 경우, MongoDB Search는 해당 데이터를 인덱스 하지 않습니다.

MongoDB Search는 감지된 데이터 유형 에 대한 기본값 설정을 사용하여 문서 의 모든 필드를 동적으로 인덱싱합니다. 또한 dynamic 을(를) false(으)로 설정하여 명시적으로 재정의하지 않는 한, MongoDB Search는 문서 아래에 있는 모든 중첩된 문서를 동적으로 인덱싱합니다.

어떤 데이터 유형이 동적 인덱싱을 지원하는지 확인하려면 아래 데이터 유형 섹션을 참조하세요.

정적 매핑

정적 매핑을 사용하여 동적으로 인덱싱하지 않으려는 필드에 대한 인덱스 옵션을 구성하거나 인덱스 의 다른 필드와 독립적으로 단일 필드 구성합니다. 정적 매핑을 사용하는 경우 MongoDB Search는 mappings.fields에 지정한 필드만 인덱싱합니다.

다형성 데이터가 포함된 필드 정적으로 인덱스 경우 MongoDB Search는 해당 필드 의 인덱스 정의에 지정된 매핑에 해당하는 문서만 인덱싱합니다. MongoDB Search는 해당 필드 의 인덱스 정의에 지정된 데이터 유형 과 일치하지 않는 문서를 인덱스 하지 않습니다.

중첩 필드에 대한 인덱스를 정의하려면 해당 중첩 필드의 각 상위 필드에 대한 매핑을 정의해야 합니다. 점 표기법을 사용하여 중첩된 필드를 정적으로 인덱스할 수 없습니다. 예시는 아래의 예시 또는 결합된 매핑 예시를 참조하세요.

여러 데이터 유형을 가진 인덱스 필드 설정하기

필드를 여러 유형으로 인덱싱하려면, 필드 정의 배열에서 해당 필드의 유형들을 정의하세요.

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{
2
  ...
3
  "mappings": {
4
    "dynamic": <boolean>,
5
    "fields": {
6
      "<field-name>": [
7
        {
8
          "type": "<field-type>",
9
          ...
10
        },
11
        {
12
          "type": "<field-type>",
13
          ...
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        },
15
        ...
16
      ],
17
      ...
18
    },
19
    ...
20
  }
21
}

동적 매핑 예시

다음 인덱스 정의 예시에서는 정적 매핑을 사용합니다.

• 기본 인덱스 분석기는 lucene.standard입니다.

• 기본값 검색 분석기 lucene.standard입니다. 쿼리 텀 MongoDB Search 인덱스 에 저장되는 방식과 다르게 쿼리 분석되도록 하려면 검색 분석기 변경할 수 있습니다.

• 인덱스는 정적 필드 매핑(dynamic: false)을 지정합니다. 즉, 명시적으로 언급되지 않은 필드는 인덱싱되지 않습니다. 따라서 인덱스 정의에는 다음이 포함됩니다:

  • address 필드는 document 유형입니다. 여기에는 두 개의 하위 필드 city 및 state 가 포함되어 있습니다.

    city 하위 필드는 쿼리에 기본적으로 lucene.simple 분석기를 사용합니다. ignoreAbove 옵션을 사용하여 길이가 255바이트를 초과하는 문자열을 무시합니다.

    state 하위 필드는 쿼리에 기본적으로 lucene.english 분석기를 사용합니다.

  • company 필드는 string 유형입니다. 쿼리에 기본적으로 lucene.whitespace 분석기를 사용합니다. 여기에는 mySecondaryAnalyzer 라는 이름의 multi 분석기가 있으며, 쿼리에 대해 기본적으로 lucene.french 분석기를 사용합니다.

  • 문자열 배열 인 employees 필드 입니다. 쿼리에 기본값 으로 lucene.standard 분석기 사용합니다. 인덱싱 배열의 경우 MongoDB Search에는 배열 요소의 데이터 유형 만 필요합니다. 인덱스 정의에서 데이터가 배열 에 포함되도록 지정할 필요는 없습니다.

{
  "analyzer": "lucene.standard",
  "searchAnalyzer": "lucene.standard",
  "mappings": {
    "dynamic": false,
    "fields": {
      "address": {
        "type": "document",
        "fields": {
          "city": {
            "type": "string",
            "analyzer": "lucene.simple",
            "ignoreAbove": 255
          },
          "state": {
            "type": "string",
            "analyzer": "lucene.english"
          }
        }
      },
      "company": {
        "type": "string",
        "analyzer": "lucene.whitespace",
        "multi": {
          "mySecondaryAnalyzer": {
            "type": "string",
            "analyzer": "lucene.french"
          }
        }
      },
      "employees": {
        "type": "string",
        "analyzer": "lucene.standard"
      }
    }
  }
}

결합된 매핑 예시

다음 인덱스 정의 예시에서는 정적 매핑과 동적 매핑을 모두 사용합니다.

• 기본 인덱스 분석기는 lucene.standard입니다.

• 기본값 검색 분석기 lucene.standard입니다. 쿼리 텀 MongoDB Search 인덱스 에 저장되는 방식과 다르게 쿼리 분석되도록 하려면 검색 분석기 변경할 수 있습니다.

• 인덱스는 정적 필드 매핑(dynamic: false)을 지정합니다. 즉, 명시적으로 언급되지 않은 필드는 인덱싱되지 않습니다. 따라서 인덱스 정의에는 다음이 포함됩니다.

  • company 필드는 string 유형입니다. 쿼리에 기본적으로 lucene.whitespace 분석기를 사용합니다. 여기에는 mySecondaryAnalyzer 라는 이름의 multi 분석기가 있으며, 쿼리에 대해 기본적으로 lucene.french 분석기를 사용합니다.

  • employees 필드는 문자열 배열로 이루어집니다. 쿼리에 기본적으로 lucene.standard 분석기를 사용합니다.

  • address 필드는 document 유형입니다. 여기에는 두 개의 하위 필드 city 및 state 가 포함되어 있습니다. 문서에 중첩된 각 필드를 명시적으로 언급하는 대신 인덱스 정의를 통해 문서의 모든 하위 필드에 대한 동적 매핑을 사용할 수 있습니다. 쿼리에는 기본적으로 lucene.standard 분석기를 사용합니다.

{
  "analyzer": "lucene.standard",
  "searchAnalyzer": "lucene.standard",
  "mappings": {
    "dynamic": false,
    "fields": {
      "company": {
        "type": "string",
        "analyzer": "lucene.whitespace",
        "multi": {
          "mySecondaryAnalyzer": {
            "type": "string",
            "analyzer": "lucene.french"
          }
        }
      },
      "employees": {
        "type": "string",
        "analyzer": "lucene.standard"
      },
      "address": {
        "type": "document",
        "dynamic": true
      }
    }
  }
}