2026-05-03•확률과 통계 마스터 노트 Elasticsearch 마스터 노트 시리즈 6편. Aggregations가 Elasticsearch를 분석 엔진으로 만드는 메커니즘, Metrics·Bucket·Pipeline 3 종 분류, terms·date_histogram·range…
데이터
Elasticsearch 마스터 — Full-text Search·Relevance
2026-05-03•확률과 통계 마스터 노트 Elasticsearch 마스터 노트 시리즈 5편. Full-text Search의 BM25 점수 계산 알고리즘, Relevance Tuning(boost·tie_breaker), Highlighting으로 매칭 부분…
Elasticsearch 마스터 — Query DSL
2026-05-03•확률과 통계 마스터 노트 Elasticsearch 마스터 노트 시리즈 4편. Query DSL의 JSON 기반 검색 구조, Query Context vs Filter Context의…
Elasticsearch 마스터 — Analyzer·Tokenizer·한국어 분석
2026-05-03•확률과 통계 마스터 노트 Elasticsearch 마스터 노트 시리즈 3편. Analyzer가 text 필드를 토큰화하는 3단계(char filter·tokenizer·token filter), Standard Analyzer 동작, 한국어…
Elasticsearch 마스터 — Mapping·데이터 타입
2026-05-03•확률과 통계 마스터 노트 Elasticsearch 마스터 노트 시리즈 2편. Mapping이 Elasticsearch의 스키마인 이유, text vs keyword의 결정적 차이, Dynamic Mapping의…
Elasticsearch 마스터 — 기본 개념·Cluster·Shard
2026-05-03•확률과 통계 마스터 노트 Elasticsearch 마스터 노트 시리즈 1편. Elasticsearch가 Lucene 위에 만든 분산 검색 엔진인 이유, RDB와의 결정적 차이(역색인·관계…