검색의 핵심: match vs term, 그리고 분석기(Analyzer)

“분명 있는데 검색이 안 돼요”

Elasticsearch를 처음 쓸 때 가장 헷갈렸던 건, term 쿼리로 검색했는데 결과가 안 나오는 현상이었습니다. 분명 그 단어가 문서에 있는데도요. 원인은 분석기(analyzer) 와 match/term의 차이를 몰라서였습니다.

분석기: text를 토큰으로 쪼개는 과정

text 필드는 색인될 때 분석기를 거칩니다. 분석기는 보통 세 단계입니다.

flowchart LR
    A["원문<br/>'Spring Boot 입니다!'"] --> B["문자 필터<br/>(특수문자 등 정리)"]
    B --> C["토크나이저<br/>공백/규칙으로 분리"]
    C --> D["토큰 필터<br/>소문자화 등"]
    D --> E["색인 토큰<br/>[spring, boot, 입니다]"]

기본 분석기(standard)는 소문자화까지 합니다. 그래서 원문이 "Spring"이어도 색인엔 "spring"(소문자)으로 들어갑니다. 이게 핵심입니다.

match vs term

• match: 검색어도 분석기를 거친 뒤 매칭. 전문 검색용.
• term: 검색어를 분석하지 않고 그대로 색인된 토큰과 비교. 정확 일치용.

이제 아까의 미스터리가 풀립니다.

// 색인엔 'spring'(소문자)로 저장됨

// match: 'Spring' → 분석 → 'spring' → 매칭 O
GET /posts/_search
{ "query": { "match": { "title": "Spring" } } }

// term: 'Spring'(대문자 그대로)을 색인의 'spring'과 비교 → 매칭 X !!
GET /posts/_search
{ "query": { "term": { "title": "Spring" } } }

term이 안 먹은 이유는, 검색어 "Spring"은 분석되지 않은 채로 색인된 "spring"과 글자 그대로 비교됐기 때문입니다.

그래서 규칙

• text 필드 전문 검색 → match (검색어도 분석되어야 일치)
• keyword 필드 정확 일치/필터 → term (분석 안 된 값끼리 비교)

// 권장 조합
{ "query": { "match": { "title": "spring boot" } } }   // text 검색
{ "query": { "term":  { "status": "PUBLISHED" } } }     // keyword 필터

term을 text 필드에 쓰면 십중팔구 의도와 다르게 동작합니다.

분석 결과를 직접 확인하기

“이 텍스트가 어떤 토큰으로 쪼개지나”는 _analyze API로 바로 볼 수 있습니다. 디버깅의 핵심 도구입니다.

GET /posts/_analyze
{
  "field": "title",
  "text": "Spring Boot 입니다!"
}
// → 토큰: spring, boot, 입니다

한국어는 standard 분석기로는 형태소 분리가 약합니다. 실서비스 한글 검색엔 Nori 같은 한국어 형태소 분석기 플러그인을 쓰는 게 좋습니다.

정리

• text는 색인 시 분석기로 토큰화(소문자화 등)된다.
• match: 검색어도 분석 후 비교(전문 검색). term: 분석 없이 그대로 비교(정확 일치).
• term이 안 먹으면 십중팔구 분석기/대소문자 때문 → _analyze로 확인.
• 한글은 Nori 분석기 고려.