SEARCH 함수

SEARCH 함수는 Apache Doris 버전 4.0부터 제공되는 통합 전문 검색 쿼리 진입점입니다. 간결한 DSL(도메인 특화 언어)로 쿼리 조건을 기술하고 역색인을 기반으로 효율적으로 실행합니다.

SEARCH는 불리언 값을 반환하는 술어 함수입니다. WHERE 절에서 필터 조건으로 사용할 수 있습니다. 텍스트 매칭 규칙을 기술하는 SEARCH DSL 문자열을 받아 매칭 가능한 조건을 역색인으로 푸시다운하여 실행합니다.

대표적인 사용 사례:

• 텍스트 필드에서 검색어, 구문 및 불리언 조합 검색 수행
• 여러 컬럼에 걸친 조합 검색 실행
• 와일드카드나 정규 표현식을 사용한 패턴 매칭
• VARIANT 하위 컬럼에서 구조화된 텍스트 검색 수행
• Lucene/Elasticsearch의 query_string 구문 스타일과의 호환성 유지

구문

기본 호출 형식

SEARCH('<search_expression>')
SEARCH('<search_expression>', '<default_field>')
SEARCH('<search_expression>', '<default_field>', '<default_operator>')

매개변수 설명:

매개변수	필수 여부	설명
<search_expression>	필수	SEARCH DSL 쿼리 표현식(문자열 리터럴)
<default_field>	선택	DSL의 검색어에 필드가 명시되지 않았을 때 자동으로 적용할 컬럼 이름
<default_operator>	선택	여러 검색어로 이루어진 표현식에 사용할 기본 불리언 연산자. and 또는 or만 허용되며 대소문자를 구분하지 않음. 기본값은 or

사용 시 참고 사항:

• 위치: WHERE 절에서 행 필터링에 참여하는 술어로 사용
• 반환 타입: NULL을 허용하지 않는 BOOLEAN(매칭되면 TRUE, 그렇지 않으면 FALSE)

default_field를 지정하면 Doris는 필드가 지정되지 않은 검색어나 함수를 해당 필드에 적용되도록 자동 확장합니다. 예를 들면 다음과 같습니다.

• SEARCH('foo bar', 'tags', 'and')는 SEARCH('tags:ALL(foo bar)')와 동일합니다
• SEARCH('foo bar', 'tags')는 tags:ANY(foo bar)로 확장됩니다

DSL에 명시적으로 지정된 불리언 연산은 우선순위가 가장 높으며 기본 연산자보다 우선 적용됩니다.

옵션 매개변수(JSON 형식)

두 번째 매개변수에 JSON 문자열을 지정하여 고급 설정을 적용할 수도 있습니다.

SEARCH('<search_expression>', '<options_json>')

지원 옵션:

옵션	타입	설명
default_field	문자열	필드가 명시되지 않은 검색어에 사용할 기본 컬럼 이름
default_operator	문자열	여러 검색어로 이루어진 표현식에 사용할 기본 연산자(and 또는 or)
mode	문자열	standard(기본값) 또는 lucene
minimum_should_match	정수	매칭되어야 하는 SHOULD 절의 최소 개수(Lucene 모드에서만 사용)
fields	문자열 배열	필드가 명시되지 않은 검색어에 적용할 대상 컬럼을 선택적으로 지정. 비어 있지 않은 default_field와 함께 사용할 수 없음
type	문자열	다중 필드 확장 방식을 선택적으로 지정: best_fields(기본값) 또는 cross_fields. 점수 계산이나 정렬 알고리즘을 선택하는 옵션은 아님

예제:

SELECT * FROM docs
WHERE SEARCH('apple banana',
             '{"default_field":"title","default_operator":"and","mode":"lucene"}');

NULL과 이값 매칭

버전: 아래의 이값 매칭 규칙, NULL/NOT 예제, VARIANT 인덱스 오류 동작은 Doris 4.2부터 적용됩니다.

SEARCH는 NULL을 허용하지 않는 BOOLEAN을 반환합니다. 매칭되면 TRUE, 매칭되지 않으면 FALSE입니다. 일반 검색어는 NULL 값이나 스토리지에 존재하지 않는 것으로 확인된 VARIANT 경로와 매칭되지 않습니다. SEARCH는 UNKNOWN을 전파하지 않습니다.

standard 모드에서 AND는 매칭 집합의 교집합을, OR는 합집합을 구하며, NOT은 쿼리에서 볼 수 있는 행을 기준으로 여집합을 구합니다. 따라서 SEARCH('NOT a:hit')와 NOT SEARCH('a:hit') 모두 NULL인 행을 포함합니다. Lucene 모드도 동일한 NULL/비매칭 규칙을 사용하지만, 아래에 설명된 자체 불리언 파싱 규칙은 그대로 적용됩니다. score()를 계산하거나 쿼리 캐시를 사용해도 전체 매칭 집합은 달라지지 않습니다. 정렬과 LIMIT는 반환되는 행을 바꿀 수 있습니다.

일반적인 SQL 비교와 MATCH 연산자에는 SQL의 삼값 논리가 그대로 적용됩니다. 입력이 NULL이면 a != 'hit'와 NOT (a MATCH_ANY 'hit')는 UNKNOWN이므로 WHERE에서 필터링됩니다. 바깥쪽 SQL 표현식은 다른 NULL 허용 피연산자로 인해 여전히 UNKNOWN을 반환할 수 있습니다.

예제: NULL과 NOT

CREATE, INSERT, SELECT 권한이 있는 데이터베이스에서 다음 예제를 실행하세요. 아래의 단일 버킷과 복제본은 작은 예제 테이블을 위한 설정입니다.

CREATE TABLE search_null_demo (
    id INT,
    a VARCHAR(16) NULL,
    INDEX idx_a(a) USING INVERTED PROPERTIES("parser"="unicode")
)
DUPLICATE KEY(id)
DISTRIBUTED BY HASH(id) BUCKETS 1
PROPERTIES("replication_num"="1");

INSERT INTO search_null_demo VALUES (1, 'hit'), (2, 'miss'), (3, NULL);

SELECT id FROM search_null_demo WHERE SEARCH('a:hit') ORDER BY id;

id
1

SELECT id FROM search_null_demo WHERE SEARCH('NOT a:hit') ORDER BY id;

id
2
3

SELECT id FROM search_null_demo WHERE NOT SEARCH('a:hit') ORDER BY id;

id
2
3

NULL인 행도 제외하려면 명시적인 IS NOT NULL 필터를 추가하세요:

SELECT id FROM search_null_demo
WHERE a IS NOT NULL AND NOT SEARCH('a:hit') ORDER BY id;

id
2

이 세 행에 대해 SQL 조건 a != 'hit'와 텍스트 검색 조건 NOT (a MATCH_ANY 'hit')도 id가 2인 행만 반환합니다.

VARIANT: NULL, 존재하지 않는 경로, 사용할 수 없는 인덱스

v.a:hit와 같은 일반 VARIANT 검색어에도 동일한 규칙이 적용됩니다:

v에 기록된 값	v.a:hit	NOT v.a:hit
{"a":"hit"}	TRUE	FALSE
{"a":"miss"}	FALSE	TRUE
{"a":null}	FALSE	TRUE
{} (경로 a가 없음)	FALSE	TRUE
SQL NULL (VARIANT 열 전체가 NULL)	FALSE	TRUE

배열 외부에 저장된 객체에서는 JSON null 멤버가 제거되므로 해당 경로를 읽으면 멤버가 없는 경우와 마찬가지로 SQL NULL이 반환됩니다. 이는 표현식 내에서 계산된 JSON null과 다릅니다. VARIANT의 NULL 의미 체계를 참조하세요.

JSON 객체를 삽입할 때는 parse_to_variant를 사용하세요. 다음 테이블은 doc mode를 비활성화하여 예제에서 실행 가능한 인덱스가 있는 구체화된 하위 경로를 사용하도록 합니다.

CREATE TABLE search_variant_null_demo (
    id INT,
    v VARIANT<PROPERTIES("variant_enable_doc_mode"="false")>,
    INDEX idx_v(v) USING INVERTED PROPERTIES("parser"="unicode")
)
DUPLICATE KEY(id)
DISTRIBUTED BY HASH(id) BUCKETS 1
PROPERTIES("replication_num"="1");

INSERT INTO search_variant_null_demo VALUES
    (1, parse_to_variant('{"a":"hit"}')),
    (2, parse_to_variant('{"a":"miss"}')),
    (3, parse_to_variant('{"a":null}')),
    (4, parse_to_variant('{}')),
    (5, NULL);

SELECT id FROM search_variant_null_demo WHERE SEARCH('v.a:hit') ORDER BY id;

id
1

SELECT id FROM search_variant_null_demo WHERE SEARCH('NOT v.a:hit') ORDER BY id;

id
2
3
4
5

NOT SEARCH('v.a:hit')도 동일한 id를 반환합니다. 모든 행에서 경로가 존재하지 않으면 SEARCH('v.absent:hit')는 행을 반환하지 않고 SEARCH('NOT v.absent:hit')는 다섯 행을 모두 반환합니다. 대상 경로의 값이 NULL이 아닌 행만 남기려면 SEARCH 바깥에 v['a'] IS NOT NULL을 추가하세요.

존재하지 않는 경로와 사용할 수 없는 인덱스는 서로 다른 상태입니다. 경로에 데이터가 있지만 필요한 역인덱스를 실행할 수 없다면, 부정 쿼리에서도 SEARCH는 SEARCH index unavailable for Variant field 'v.a' 오류를 보고합니다. 예를 들어 CREATE INDEX 이후에도 인덱스가 구축되지 않은 과거 rowset이나, 실행 가능한 leaf 인덱스 없이 doc 스토리지에만 유지되는 경로가 이에 해당합니다. SEARCH는 이러한 상태를 빈 매칭 집합으로 취급하거나 자동으로 스캔으로 전환하지 않습니다. 조회 대상인 모든 데이터에 필요한 경로 인덱스가 있는지 확인하거나, 추출한 경로를 일반 SQL로 쿼리하세요.

시나리오별 SEARCH 사용법

시나리오 1: 단일 검색어 매칭

사용 사례: 필드에 특정 검색어가 포함된 문서를 검색합니다.

• 구문: column:term
• 의미: 컬럼을 토큰화한 결과에서 검색어를 매칭합니다. 대소문자 구분 여부는 인덱스 속성 lower_case에 따라 달라집니다
• 인덱스 권장 사항: 컬럼에 적절한 parser/analyzer를 사용하는 역색인을 생성합니다

SELECT id, title FROM search_test_basic WHERE SEARCH('title:Machine');
SELECT id, title FROM search_test_basic WHERE SEARCH('title:Python');
SELECT id, title FROM search_test_basic WHERE SEARCH('category:Technology');

시나리오 2: 여러 검색어의 OR 매칭(ANY)

사용 사례: 후보 목록의 검색어 중 하나라도 매칭되면 일치하는 것으로 간주합니다. 태그 매칭이나 여러 키워드를 조합한 검색에 사용할 수 있습니다.

• 구문: column:ANY(term1 term2 ...)
• 의미: 컬럼을 토큰화한 결과에 목록의 검색어 중 하나라도 포함되어야 합니다(OR 의미). 순서는 상관없으며 중복 검색어는 무시됩니다
• 인덱스 권장 사항: 컬럼에 토큰화 역색인을 생성합니다(예: english/chinese/unicode)

SELECT id, title FROM search_test_basic WHERE SEARCH('tags:ANY(python javascript)');
SELECT id, title FROM search_test_basic WHERE SEARCH('tags:ANY(machine learning tutorial)');

-- Edge case: a single-value ANY is equivalent to a term query
SELECT id, title FROM search_test_basic WHERE SEARCH('tags:ANY(python)');

시나리오 3: 여러 검색어의 AND 매칭(ALL)

사용 사례: 여러 검색어가 모두 매칭되어야 합니다. 엄격한 주제 필터링 등에 사용할 수 있습니다.

• 구문: column:ALL(term1 term2 ...)
• 의미: 컬럼을 토큰화한 결과에 목록의 모든 검색어가 함께 포함되어야 합니다(AND 의미). 순서는 상관없으며 중복 검색어는 무시됩니다
• 인덱스 권장 사항: 컬럼에 토큰화 역색인을 생성합니다(예: english/chinese/unicode)

SELECT id, title FROM search_test_basic WHERE SEARCH('tags:ALL(machine learning)');
SELECT id, title FROM search_test_basic WHERE SEARCH('tags:ALL(programming tutorial)');

-- Edge case: a single-value ALL is equivalent to a term query
SELECT id, title FROM search_test_basic WHERE SEARCH('tags:ALL(python)');

시나리오 4: 불리언 조합 쿼리

사용 사례: 여러 조건을 AND/OR/NOT으로 결합해야 할 때 사용합니다. 예를 들어 "A를 포함하고 B를 포함하지 않아야 함"과 같은 조건입니다.

• 구문: (expr) AND/OR/NOT (expr)
• 의미: SEARCH 내부의 하위 표현식을 AND, OR, NOT으로 결합합니다
• 인덱스 권장 사항: 인덱스 푸시다운을 활용할 수 있도록 매칭 가능한 조건은 가급적 SEARCH 내부에 배치합니다. 추가 필터링에는 다른 WHERE 조건을 사용합니다

SELECT id, title FROM search_test_basic
WHERE SEARCH('title:Machine AND category:Technology');

SELECT id, title FROM search_test_basic
WHERE SEARCH('title:Python OR title:Data');

SELECT id, title FROM search_test_basic
WHERE SEARCH('category:Technology AND NOT title:Machine');

시나리오 5: 복잡한 중첩 표현식

사용 사례: 괄호로 불리언 연산의 우선순위를 제어하고 다단계로 중첩된 필터 조건을 구성합니다.

• 구문: 괄호로 표현식을 그룹화합니다. 예: (expr1 OR expr2) AND expr3
• 의미: 괄호로 불리언 연산의 우선순위를 제어합니다. 다단계 중첩을 지원합니다
• 인덱스 권장 사항: 불리언 조합 쿼리와 동일합니다

SELECT id, title FROM search_test_basic
WHERE SEARCH('(title:Machine OR title:Python) AND category:Technology');

SELECT id, title FROM search_test_basic
WHERE SEARCH('tags:ANY(python javascript) AND (category:Technology OR category:Programming)');

시나리오 6: Lucene/Elasticsearch 구문 호환성

사용 사례: Elasticsearch에서 마이그레이션하거나 Lucene query_string 의미 체계에 따라 표현식을 작성할 때 사용합니다.

Lucene 모드는 Elasticsearch/Lucene의 query_string 동작을 에뮬레이션합니다. 불리언 연산자는 전통적인 불리언 대수 규칙 대신 왼쪽에서 오른쪽으로 적용되는 수정자로 동작합니다.

표준 모드와의 주요 차이점:

• AND/OR/NOT은 인접한 검색어에 영향을 주는 수정자입니다
• 연산자 우선순위는 왼쪽에서 오른쪽으로 적용됩니다
• 내부적으로 MUST/SHOULD/MUST_NOT을 사용합니다(Lucene의 Occur 열거형과 유사)
• NOT만으로 구성된 쿼리는 전체 매칭 조건을 추가하고 매칭되는 행을 제외합니다

Lucene 모드 활성화:

-- Basic Lucene mode
SELECT * FROM docs
WHERE SEARCH('apple AND banana',
             '{"default_field":"title","mode":"lucene"}');

-- Use minimum_should_match
SELECT * FROM docs
WHERE SEARCH('apple AND banana OR cherry',
             '{"default_field":"title","mode":"lucene","minimum_should_match":1}');

동작 비교:

쿼리	표준 모드	Lucene 모드
a AND b	a ∩ b	+a +b (둘 다 MUST)
a OR b	a ∪ b	a b (둘 다 SHOULD, min=1)
NOT a	¬a	a를 제외한 모든 문서와 매칭(-a)
a AND NOT b	a ∩ ¬b	+a -b (a는 MUST, b는 MUST_NOT)
a AND b OR c	(a ∩ b) ∪ c	+a b c (a만 MUST)

참고: Lucene 모드에서 a AND b OR c는 왼쪽에서 오른쪽으로 파싱됩니다. OR 연산자는 b를 MUST에서 SHOULD로 변경합니다. SHOULD 절의 매칭을 필수로 지정하려면 minimum_should_match를 사용하세요.

시나리오 7: 구문 쿼리

사용 사례: 연속적이고 순서가 있는 구문을 검색합니다. 예를 들어 "machine learning"이 해당 순서로 나타나도록 요구할 수 있습니다.

• 구문: column:"quoted phrase"
• 의미: 컬럼의 분석기에 따라 연속적이고 순서가 있는 검색어를 매칭합니다. 전체 구문을 큰따옴표로 감싸야 합니다
• 인덱스 권장 사항: 대상 컬럼은 위치 정보를 포함하는 토큰화 역색인을 사용해야 합니다(parser로 설정)

SELECT id, title FROM search_test_basic
WHERE SEARCH('content:"machine learning"');

시나리오 8: 여러 컬럼에 걸친 조합 검색

사용 사례: 하나의 쿼리로 여러 필드를 검색합니다. 예를 들어 제목, 태그 또는 작성자가 매칭되는 행을 반환할 수 있습니다.

• 구문: column1:term OR column2:ANY(...) OR ...
• 의미: 하나의 표현식에서 여러 컬럼을 매칭합니다. 각 컬럼에는 해당 컬럼의 인덱스/토크나이저 설정이 적용됩니다
• 인덱스 권장 사항: 검색에 참여하는 각 컬럼에 적절한 역색인을 생성합니다

SELECT id, title FROM search_test_basic
WHERE SEARCH('title:Python OR tags:ANY(database mysql) OR author:Alice');

SELECT id, title FROM search_test_basic
WHERE SEARCH('tags:ALL(tutorial) AND category:Technology');

시나리오 9: 와일드카드 쿼리

사용 사례: 접두사, 접미사 또는 포함 여부를 기준으로 매칭합니다. 예를 들어 "Chris"로 시작하는 모든 이름을 검색할 수 있습니다.

• 구문: column:prefix*, column:*mid*, column:?ingle
• 의미: *는 임의 길이의 문자열과 매칭하고, ?는 단일 문자와 매칭합니다
• 인덱스 권장 사항: 비토큰화 인덱스에 적합합니다. 토큰화 인덱스에서도 lower_case를 활성화하면 대소문자를 구분하지 않는 매칭에 사용할 수 있습니다

SELECT id, title FROM search_test_basic
WHERE SEARCH('firstname:Chris*');

-- Combine with the default field parameter
SELECT id, firstname FROM people
WHERE SEARCH('Chris*', 'firstname');

시나리오 10: 정규 표현식 쿼리

사용 사례: Lucene 스타일의 정규 표현식으로 복잡한 패턴 매칭을 수행합니다.

• 구문: column:/regex/
• 의미: 슬래시로 감싼 패턴을 사용하여 Lucene 스타일의 정규 표현식으로 매칭합니다
• 인덱스 권장 사항: 비토큰화 역색인만 지원합니다

SELECT id, title FROM corpus
WHERE SEARCH('title:/data.+science/');

시나리오 11: 완전 일치 매칭(EXACT)

사용 사례: 컬럼의 원본 값 전체와 정확히 매칭합니다. 대소문자를 구분하며 토큰화하지 않습니다.

• 구문: column:EXACT(text)
• 의미: 컬럼 값 전체를 대상으로 정확히 매칭합니다. 대소문자를 구분하며 검색어 일부와는 매칭되지 않습니다
• 인덱스 권장 사항: EXACT를 가속화하려면 컬럼에 비토큰화 역색인도 생성합니다(parser를 설정하지 않음)

SELECT id
FROM t
WHERE SEARCH('content:EXACT(machine learning)');

시나리오 12: VARIANT 하위 컬럼 쿼리

사용 사례: 반정형 VARIANT 필드 내의 특정 하위 경로를 검색합니다.

• 구문: variant_col.sub.path:term
• 의미: 점으로 구분된 경로를 통해 VARIANT 하위 컬럼에 접근하여 매칭합니다. 매칭 동작은 VARIANT 컬럼의 인덱스/분석기 설정을 따릅니다
• 지원 기능: 불리언 조합, ANY/ALL, 중첩 경로. 존재하지 않는 하위 컬럼은 매칭 결과를 반환하지 않습니다

SELECT id
FROM test_variant_search_subcolumn
WHERE SEARCH('properties.message:alpha');

전체 예제

다음 종합 예제에서는 같은 컬럼에 토큰화 인덱스와 비토큰화 인덱스를 모두 생성하고, EXACT, ANY/ALL, 구문 및 와일드카드 쿼리를 조합하는 방법을 보여 줍니다.

테이블과 기본 인덱스 생성

-- Build both tokenized and non-tokenized inverted indexes
CREATE TABLE t (
    id INT,
    content STRING,
    INDEX idx_untokenized(content) USING INVERTED,
    INDEX idx_tokenized(content)  USING INVERTED PROPERTIES("parser" = "standard")
);

EXACT와 토큰화 쿼리 비교

-- Strict equality match (uses the non-tokenized index)
SELECT id, content
FROM t
WHERE SEARCH('content:EXACT(machine learning)')
ORDER BY id;

-- EXACT does not match partial terms
SELECT id, content
FROM t
WHERE SEARCH('content:EXACT(machine)')
ORDER BY id;

-- ANY/ALL use the tokenized index
SELECT id, content FROM t WHERE SEARCH('content:ANY(machine learning)') ORDER BY id;
SELECT id, content FROM t WHERE SEARCH('content:ALL(machine learning)') ORDER BY id;

-- Compare EXACT and ANY
SELECT id, content FROM t WHERE SEARCH('content:EXACT(deep learning)') ORDER BY id;
SELECT id, content FROM t WHERE SEARCH('content:ANY(deep learning)') ORDER BY id;

조건 조합과 간소화된 형식

-- Combined conditions
SELECT id, content
FROM t
WHERE SEARCH('content:EXACT(machine learning) OR content:ANY(intelligence)')
ORDER BY id;

-- Simplified form using a default field and default operator
SELECT id, tags
FROM tag_dataset
WHERE SEARCH('deep learning', 'tags', 'and'); -- Automatically expands to tags:ALL(deep learning)

-- Use a phrase and a wildcard together
SELECT id, content FROM t
WHERE SEARCH('content:"deep learning" OR content:AI*')
ORDER BY id;

VARIANT 컬럼 검색 예제

-- A VARIANT column with an inverted index
CREATE TABLE test_variant_search_subcolumn (
    id BIGINT,
    properties VARIANT<PROPERTIES("variant_max_subcolumns_count"="0")>,
    INDEX idx_properties (properties) USING INVERTED PROPERTIES (
        "parser" = "unicode",
        "lower_case" = "true",
        "support_phrase" = "true"
    )
);

-- Single-term query
SELECT id
FROM test_variant_search_subcolumn
WHERE SEARCH('properties.message:alpha')
ORDER BY id;

-- AND / ALL queries
SELECT id
FROM test_variant_search_subcolumn
WHERE SEARCH('properties.message:alpha AND properties.message:beta')
ORDER BY id;

SELECT id
FROM test_variant_search_subcolumn
WHERE SEARCH('properties.message:ALL(alpha beta)')
ORDER BY id;

-- OR query across different subcolumns
SELECT id
FROM test_variant_search_subcolumn
WHERE SEARCH('properties.message:hello OR properties.category:beta')
ORDER BY id;

이스케이프 문자

DSL에서 특수 문자를 이스케이프하려면 백슬래시(\)를 사용합니다.

이스케이프	설명	예제
\	리터럴 공백(검색어 연결)	title:First\ Value는 "First Value"와 매칭
\( \)	리터럴 괄호	title:hello\(world\)는 "hello(world)"와 매칭
\:	리터럴 콜론	title:key\:value는 "key:value"와 매칭
\\	리터럴 백슬래시	title:path\\to\\file은 "path\to\file"과 매칭

예제:

-- Search for a value containing a space as a single term
SELECT * FROM docs WHERE SEARCH('title:First\\ Value');

-- Search for a value containing parentheses
SELECT * FROM docs WHERE SEARCH('title:hello\\(world\\)');

-- Search for a value containing a colon
SELECT * FROM docs WHERE SEARCH('title:key\\:value');

참고: SQL 문자열에서는 백슬래시를 이중으로 이스케이프해야 합니다. SQL에서 \\를 사용하면 DSL에는 단일 \가 생성됩니다.

현재 제한 사항

• 범위 및 목록 절(예: field:[a TO b] 및 field:IN(...))은 여전히 일반 검색어 매칭으로 폴백합니다. 대신 일반 SQL 범위 필터나 IN 필터를 사용하세요.

대안으로 표준 연산자나 텍스트 검색 연산자를 사용할 수 있습니다.

-- Filter by range using SQL
SELECT * FROM t WHERE created_at >= '2024-01-01';

다중 필드 옵션 예제

fields와 type은 Doris 4.1.0에서 사용할 수 있습니다. standard 모드에서 best_fields는 전체 쿼리를 각 필드에 복사하고 복사본을 OR로 결합합니다. cross_fields는 각 검색어를 여러 필드로 확장합니다. 아래에서 같은 필드와 여러 필드를 구분할 때는 AND 또는 default_operator="and"를 사용합니다. 기본 OR 연산자에서도 같은 구분이 적용된다고 가정해서는 안 됩니다. lucene 모드에서는 절별로 확장하므로, 이러한 표준 모드의 AND 비교는 Lucene의 동작을 설명하지 않습니다.

CREATE, INSERT 및 SELECT 권한이 있는 데이터베이스에서 다음 데이터를 준비하세요.

CREATE TABLE search_multifield (
    id INT,
    title STRING,
    content STRING,
    INDEX title_idx(title) USING INVERTED PROPERTIES ("parser"="unicode", "lower_case"="true"),
    INDEX content_idx(content) USING INVERTED PROPERTIES ("parser"="unicode", "lower_case"="true")
)
DUPLICATE KEY(id)
DISTRIBUTED BY HASH(id) BUCKETS 1
PROPERTIES ("replication_num"="1");
INSERT INTO search_multifield VALUES
(1, 'Alice', 'Smith'),
(2, 'Alice Smith', 'other'),
(3, 'Bob', 'Smith');

SELECT id FROM search_multifield
WHERE SEARCH('Alice Smith',
  '{"fields":["title","content"],"type":"best_fields","default_operator":"and"}')
ORDER BY id;

id
2

SELECT id FROM search_multifield
WHERE SEARCH('Alice Smith',
  '{"fields":["title","content"],"type":"cross_fields","default_operator":"and"}')
ORDER BY id;

id
1
2

부정 절만 포함하는 Lucene 쿼리는 모든 문서와 매칭되는 조건을 추가하고 부정된 검색어를 제외합니다.

SELECT id FROM search_multifield
WHERE SEARCH('NOT title:Alice', '{"mode":"lucene"}')
ORDER BY id;

id
3