수업 1변형, SKU, 속성 모델링 및 중첩 객체 vs 부모/자식 관계쿼리 단순성과 인덱스 크기를 균형 있게 고려하면서 상품 변형, SKU, 속성을 모델링합니다. 중첩 객체와 부모-자식 관계를 비교하고 색상, 사이즈, 번들, 마켓플레이스 스타일 다중 판매자 제안을 위한 패턴을 배웁니다.
플랫 vs 중첩 속성 모델링색상, 사이즈, 스타일 표현SKU별 가격 및 재고부모-자식 관계 사용 시기번들 및 키트 모델링마켓플레이스 다중 판매자 상품 설계수업 2상품 인덱스 스키마 설계: 필드명, 타입, 예제 (키워드, 텍스트, 숫자, 날짜, 중첩)현실적인 필드와 타입으로 완전한 상품 인덱스 스키마를 설계합니다. 키워드, 텍스트, 숫자, 날짜, 중첩 필드 중 선택하는 방법과 검색, 정렬, 필터링, 분석을 지원하는 구체적인 예제를 배웁니다.
핵심 ID 및 카탈로그 필드제목 및 설명을 위한 텍스트 필드랭킹을 위한 숫자 및 날짜 필드필터를 위한 불리언 및 상태 필드복잡한 속성을 위한 중첩 필드완전한 상품 매핑 예제수업 3분석기 및 토크나이제이션: 표준, 공백, 사용자 정의 소문자, 불용어, asciifold/icu상품 검색을 위한 분석기와 토크나이제이션 전략을 깊이 탐구합니다. 표준 및 공백 분석기를 비교하고 사용자 정의 소문자 및 불용어 분석기를 구축하며, 악센트와 다국어 상품 데이터를 처리하기 위해 asciifolding 또는 ICU를 사용합니다.
표준 vs 공백 분석기사용자 정의 소문자 분석기 구축관련성을 위한 불용어 관리악센트를 위한 asciifolding 사용다국어 데이터용 ICU 분석기API로 분석기 테스트수업 4시계열 및 이벤트 인덱스 모델링: 사용자 이벤트 스키마 (검색, 클릭, 조회, 구매)검색, 클릭, 조회, 구매 등의 사용자 이벤트를 시계열 데이터로 모델링하는 방법을 배웁니다. 인덱스 명명, 이벤트 스키마, 보존 정책, 모델링 선택이 분석, 퍼널, 실시간 대시보드에 미치는 영향을 이해합니다.
통합된 사용자 이벤트 스키마 설계시간별 인덱스 vs 롤오버 전략검색, 클릭, 조회, 구매 캡처식별자 및 조인 키 선택보존, ILM, 콜드 스토리지퍼널 및 코호트용 집계수업 5페이싱을 위한 정규화: 키워드 및 정규화된 소문자 필드 사용견고한 페이싱과 필터링을 위해 필드를 정규화하는 방법을 이해합니다. 키워드 필드, 정규화기, 소문자 변형을 사용하여 일관된 집계, 대소문자 무시 필터, UI의 깔끔한 페이싱 레이블을 보장합니다.
필터 및 페이싱용 키워드 필드소문자 값용 정규화기 사용악센트 및 유니코드 변형 처리공백 및 트리밍 처리열거형 및 제어된 어휘 매핑UI용 페이싱 레이블 포맷팅수업 6상품을 위한 문서 vs 관계형 모델링 패턴 개요상품 데이터에 대한 문서 지향 및 관계형 모델링을 비교합니다. 비정규화, 조인, 중복을 이해하고 Elasticsearch가 진실의 원천이 되어야 할 때와 관계형 카탈로그 위의 검색 계층으로 사용될 때를 배웁니다.
관계형 상품 스키마 복습Elasticsearch의 비정규화 패턴조인 및 참조 데이터 처리중복 및 업데이트의 트레이드오프검색 인덱스 vs 기록 시스템관계형 DB에서 인덱스로 동기화수업 7필드 매핑 상세: 멀티필드, 키워드 하위필드, doc_values, norms, 인덱스 옵션상품 데이터가 인덱싱되고 저장되는 방식을 제어하는 필드 매핑 옵션을 탐구합니다. 멀티필드, 키워드 하위필드, doc_values, norms, 인덱스 옵션을 사용하여 검색 관련성, 집계, 저장 비용을 균형 있게 조정합니다.
텍스트 vs 키워드 필드 타입 정의유연성을 위한 멀티필드 구성정렬용 키워드 하위필드 사용doc_values 활성화 및 튜닝norms 및 스코어링 영향 제어인덱스 옵션 및 저장 트레이드오프수업 8N-gram 및 edge n-gram 분석기: 설정, 사용 사례, 트레이드오프 (자동완성 vs 전체텍스트)자동완성 및 부분 매칭을 위해 n-gram 및 edge n-gram 분석기를 설정합니다. 토큰 길이, 위치, 필터가 인덱스 크기, 재현율, 정밀도에 미치는 영향과 전체텍스트 검색에서 노이즈 매치를 피하는 방법을 배웁니다.
N-gram 및 edge n-gram 기본자동완성 분석기 설계min_gram 및 max_gram 크기 선택인덱스 크기 및 성능 트레이드오프노이즈 및 저품질 매치 방지N-gram과 키워드 필드 결합수업 9타임스탬프, 사용자 식별자, 세션 ID 및 집계/파이프라인용 스키마분석 및 파이프라인을 지원하기 위해 타임스탬프, 사용자 ID, 세션 ID를 모델링합니다. 이벤트 시간을 정확히 캡처하고 집계를 위한 필드를 설계하며, 데이터 보강, 귀속, 다운스트림 처리를 위한 데이터를 준비합니다.
이벤트 시간 vs 수집 시간 필드사용자 식별자 및 개인정보 우려세션 및 방문 식별집계 최적화 필드귀속 및 퍼널용 스키마ETL 및 파이프라인 단계 지원