jjeong

보셔야 하는 클래스는

- TermQueryBuilder

- TermsQueryBuilder

입니다.

두 Query 의 큰 차이는 단독으로 사용 되었을 때 Scoring 이 어떻게 되느냐 인데요.

Term 은 Score 계산이 되어서 나오고 Terms 는 Constant Score Query 처럼 1.0 으로 나온다는 것입니다.

코드를 좀 더 따라 가다 보면 

- MapperFieldType

클래스 내 Query API 들에 대한 Interface 나 Implement 코드를 확인해 보실 수 있습니다.

아래는 Terms Query 에 대한 코드를 가져온 내용입니다.

    /** Build a constant-scoring query that matches all values. The default implementation uses a
     * {@link ConstantScoreQuery} around a {@link BooleanQuery} whose {@link Occur#SHOULD} clauses
     * are generated with {@link #termQuery}. */
    public Query termsQuery(Collection<?> values, @Nullable SearchExecutionContext context) {
        BooleanQuery.Builder builder = new BooleanQuery.Builder();
        for (Object value : values) {
            builder.add(termQuery(value, context), Occur.SHOULD);
        }
        return new ConstantScoreQuery(builder.build());
    }

뭐 혼자 기억 하기 위한 기록 이라서 이 정도까지만 기록해 두겠습니다.

참고문서)

https://learning.postman.com/docs/sending-requests/variables/

Pre-request Script

pm.environment.set("KEYWORDS", "삼성", "전자", "삼성전자")

Body

{
  "query": {
    "terms": {
      "keywords": [
        "{{KEYWORDS}}"
      ]
    }
  }
}

 Array 로 설정을 해야 할 일이 있어서 또 기억 못할까봐 기록해 봅니다.

Kibana Discover 에서 데이터 요청 시 _source 는 false 로 가져 오지 않습니다.
다만, View 형식을 Table 에서 JSON 으로 변경 시 _source:true 로 데이터를 가져 오게 됩니다.
그렇기 때문에 기본 fields 를 이용해서 문서의 field 를 가져 오게 됩니다.

이걸 기록 하는 이유는 

log file ->

filebeat input log -> filebeat processors decode_json_fields -> filebeat output logstash ->

logstash input beat -> logstash output elasticsearch -> logstash output elasticsearch codec json -> 

elasticsearch ->

kibana

이 과정에서 kibana 에서 불필요한 데이터 요청을 하는 것 같아 확인을 해보니 Table 뷰와 JSON 뷰가 다르다는 걸 확인한 결과를 기록 한 부분 입니다.

기본 요청은 _source:false 이기 때문에 불필요한 요청을 하지 않습니다.

불필요한 요청이라고 하는 이유는 fields 는 _source 에서 정보를 가져오기 때문에 중복입니다.