Full-Text Search전문 검색

-- LIKE: 인덱스 사용 불가, 단순 패턴 매칭
SELECT * FROM articles WHERE content LIKE '%데이터베이스%';
-- 문제: 느림, "데이터베이스들" 또는 "DB" 매칭 불가

-- 전문 검색: 형태소 분석, 인덱스 활용
SELECT * FROM articles WHERE to_tsvector('korean', content) @@ to_tsquery('데이터베이스');
-- 장점: 빠름, 어간 매칭, 관련성 점수 산출

-- FTS 컬럼과 인덱스 추가
ALTER TABLE articles ADD COLUMN search_vector tsvector;

UPDATE articles SET search_vector =
    to_tsvector('english', coalesce(title,'') || ' ' || coalesce(content,''));

CREATE INDEX idx_fts ON articles USING GIN(search_vector);

-- 자동 업데이트 트리거
CREATE TRIGGER tsvector_update
BEFORE INSERT OR UPDATE ON articles
FOR EACH ROW EXECUTE FUNCTION
tsvector_update_trigger(search_vector, 'pg_catalog.english', title, content);

-- 검색 쿼리
SELECT title, ts_rank(search_vector, query) AS rank
FROM articles, to_tsquery('english', 'database & optimization') query
WHERE search_vector @@ query
ORDER BY rank DESC
LIMIT 10;

PUT /articles
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "title": {"type": "text", "analyzer": "korean"},
      "content": {"type": "text", "analyzer": "korean"}
    }
  }
}

GET /articles/_search
{
  "query": {
    "multi_match": {
      "query": "데이터베이스 최적화",
      "fields": ["title^2", "content"],
      "type": "best_fields"
    }
  },
  "highlight": {
    "fields": {"content": {}}
  }
}