[Search] ES Sort: relevance, field, script, geo

ES sort, sort by relevance, _score, doc_values, fielddata, search_after, PIT, track_total_hits

정의

ES 의 기본 정렬 = relevance score (BM25) 내림차순. 명시적 sort 로 변경 가능. doc_values 로 메모리 효율적 정렬.

5가지 정렬

flowchart TB
    Sort[Sort 종류]
    Sort --> Rel["_score (relevance, 기본)"]
    Sort --> Field["field (price asc / desc)"]
    Sort --> Script["script (커스텀)"]
    Sort --> Geo["_geo_distance"]
    Sort --> Nested["nested object"]

1. Field Sort

GET /products/_search
{
  "query": { "match_all": {} },
  "sort": [
    { "price": "asc" },
    { "created_at": "desc" },
    "_score"
  ]
}

옵션	의미
order: asc / desc	방향
missing: _first / _last / 값	NULL 처리
mode: min / max / avg / sum / median	배열 필드의 대표값
unmapped_type	인덱스에 없는 필드 무시

2. Relevance (_score)

"sort": ["_score"]

기본. 별도 sort 명시 안 하면 적용. 자세한 BM25 는 elasticsearch-relevance-scoring.

3. Script Sort

"sort": {
  "_script": {
    "type": "number",
    "script": {
      "lang": "painless",
      "source": "doc['price'].value * (1 - doc['discount'].value)"
    },
    "order": "asc"
  }
}

런타임 계산. 무거움. 자주 쓰는 정렬은 index 시 계산해서 저장.

4. Geo Distance

"sort": [
  {
    "_geo_distance": {
      "location": { "lat": 37.55, "lon": 126.97 },
      "order": "asc",
      "unit": "km",
      "distance_type": "arc"
    }
  }
]

doc_values vs fielddata

flowchart LR
    Doc["doc_values<br/>(default, on-disk columnar)"] --> Fast[정렬, 집계 효율]
    Field["fielddata<br/>(in-memory, text 전용)"] --> Heavy[메모리 비용 큼]

	doc_values	fielddata
자료구조	columnar (Lucene)	in-memory (heap)
적용	거의 모든 필드 (기본)	text 필드 (옵션)
정렬 / 집계	가능	가능하지만 비쌈
비활성	"doc_values": false	"fielddata": false (기본)

"properties": {
  "title": {
    "type": "text",
    "fields": {
      "raw": { "type": "keyword" }
    }
  }
}

→ 정렬 시 "title.raw" 사용.

search_after + PIT (deep pagination)

from + size 의 깊은 페이지네이션 은 비효율. 대용량 결과는 search_after + Point in Time (PIT).

# 1. PIT 생성
POST /products/_pit?keep_alive=5m
→ { "id": "pit_id_xxx" }

# 2. 첫 페이지
GET /_search
{
  "size": 100,
  "pit": { "id": "pit_id_xxx", "keep_alive": "5m" },
  "sort": [{ "created_at": "asc" }, { "_id": "asc" }]
}
# → 결과의 sort 값을 저장: [created_at_value, id_value]

# 3. 다음 페이지
GET /_search
{
  "size": 100,
  "pit": { "id": "pit_id_xxx", "keep_alive": "5m" },
  "sort": [{ "created_at": "asc" }, { "_id": "asc" }],
  "search_after": [created_at_value, id_value]
}

track_total_hits

{
  "track_total_hits": false   // 또는 10000 (정확 카운트 한도)
}

정확한 total count 가 비싸다. 대시보드 / “수천 개+” 표시면 생략 또는 근사.

Sort 와 BM25

flowchart LR
    Q[Query] --> Match[matching docs]
    Match -->|sort 없음| BM25Sort[BM25 score 내림차순]
    Match -->|sort 명시| FieldSort[field 값 정렬]
    Note["sort 명시 → score 계산 skip (성능 ↑)"]

흔한 함정

관련 위키

• elasticsearch-query
• elasticsearch-relevance-scoring
• elasticsearch-mapping
• elasticsearch-aggregations (정렬과 함께)